This product shows globally the daily snow cover extent (SCE). The snow cover extent is the result of the Global SnowPack processor's interpolation steps and all data gaps have been filled. Snow cover extent is updated daily and processed in near real time (3 days lag). In addition to the near real-time product (NRT_SCE), the entire annual data set is processed again after the end of a calendar year in order to close data gaps etc. and the result is made available as a quality-tested SCE product. There is also a quality layer for each day (SCE_Accuracy), which reflects the quality of the snow determination based on the time interval to the next "cloud-free" day, the time of year and the topographical/geographical location. The “Global SnowPack” is derived from daily, operational MODIS snow cover product for each day since February 2000. Data gaps due to polar night and cloud cover are filled in several processing steps, which provides a unique global data set characterized by its high accuracy, spatial resolution of 500 meters and continuous future expansion. It consists of the two main elements daily snow cover extent (SCE) and seasonal snow cover duration (SCD; full and for early and late season). Both parameters have been designated by the WMO as essential climate variables, the accurate determination of which is important in order to be able to record the effects of climate change. Changes in the largest part of the cryosphere in terms of area have drastic effects on people and the environment. For more information please also refer to: Dietz, A.J., Kuenzer, C., Conrad, C., 2013. Snow-cover variability in central Asia between 2000 and 2011 derived from improved MODIS daily snow-cover products. International Journal of Remote Sensing 34, 3879–3902. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.767480 Dietz, A.J., Kuenzer, C., Dech, S., 2015. Global SnowPack: a new set of snow cover parameters for studying status and dynamics of the planetary snow cover extent. Remote Sensing Letters 6, 844–853. https://doi.org/10.1080/2150704X.2015.1084551 Dietz, A.J., Wohner, C., Kuenzer, C., 2012. European Snow Cover Characteristics between 2000 and 2011 Derived from Improved MODIS Daily Snow Cover Products. Remote Sensing 4. https://doi.org/10.3390/rs4082432 Dietz, J.A., Conrad, C., Kuenzer, C., Gesell, G., Dech, S., 2014. Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data. Remote Sensing 6. https://doi.org/10.3390/rs61212752 Rößler, S., Witt, M.S., Ikonen, J., Brown, I.A., Dietz, A.J., 2021. Remote Sensing of Snow Cover Variability and Its Influence on the Runoff of Sápmi’s Rivers. Geosciences 11, 130. https://doi.org/10.3390/geosciences11030130

The product is automatically derived from Sentinel-3 (OLCI) satellite imagery in near-real time. It is an incremental product, meaning that the retrieved results are updated as soon as new input data becomes available over a timespan of ten days. Besides the fire perimeter, and detection time each feature contains information about the severity of the burning.

The product is automatically derived from Aqua/Terra (MODIS) satellite imagery in near-real time. It is an incremental product, meaning that the retrieved results are updated as soon as new input data becomes available over a timespan of ten days. Besides the fire perimeter and detection time, each feature contains information about the severity of the burning.

Dieser Web Feature Service transportiert Daten des ATKIS Basis-DLM des Landes Bayern in der Schemavariante AAA-Modell-basiert entsprechend den AdV-Produktblättern (www.adv-online.de). Diese Daten entsprechen der GeoInfoDok-Version 6.0.1. Die Daten werden originär im Koordinatensystem EPSG:25832 geführt.

Der Datensatz enthält Daten zum Kanalnetz im Versorgungsgebiet Delmenhorst. Abgebildet werden sowohl die Freispiegelkanäle und Druckrohrleitungen als auch die Hausanschlüsse sowie die Armaturen. Unterschieden wird in Schmutzwasser und Niederschlagswasser.

Ensembles sind Mehrheiten von baulichen Anlagen nach Art.1 Abs.3 und Art.2 BayDSchG (Denkmalliste) deren Orts-, Platz- oder Straßenbild insgesamt erhaltungswürdig ist. Die Denkmaleigenschaft hängt nicht von der Kartierung und der Eintragung in die Bayerische Denkmalliste ab. Auch Objekte, die nicht in der Bayerischen Denkmalliste verzeichnet sind, können Denkmäler sein, wenn sie die Kriterien nach Art.1 BayDSchG erfüllen. Bei allen Vorhaben ist eine frühzeitige Beteiligung des Bayerischen Landesamtes für Denkmalpflege nach Art.6 und Art.7 BayDSchG notwendig.

Die Stadtwerke Einbeck versorgen neben der Kernstadt Einbeck 46 Ortsteile mit Strom. Die Daten sind nicht einsehbar, sie werden bei berechtigtem Interesse im PDF-Format abgegeben.

Der interoperable INSPIRE-Darstellungsdienst (WMS) - Versorgungswirtschaft und staatliche Dienste für Bildung, Standorte der Schulen im Land Brandenburg, Darstellung nach Schulform und Träger (INSPIRE-WMS-MBJS-SCHOOL) - stellt die Standorte der Schulen im Land Brandenburg dar, Darstellung nach Schulform und Schulträger. Die Bereitstellung des Dienstes erfolgt durch das Ministerium für Bildung, Jugend und Sport (MBJS). Weiterführende Informationen wie Kontaktdaten und Adresse sind mit Hilfe einer Sachdatenabfrage (GetFeatureInfo) abrufbar. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Utility and Government Services (D2.8.III.6_v3.0) liegen die Inhalte der Standortkarte INSPIRE-konform vor.

Baudenkmale Gruppen nach § 4 des NDSchG. Die Denkmaleigenschaft hängt nicht von der Eintragung in das Verzeichnis ab. Objekte, die nicht im Verzeichnis enthalten sind, können Denkmäler sein. Kein vollständiges Verzeichnis

Dieser Datensatz beinhaltet das Abwasserentsorgungsnetz des Zweckverbandes Grevesmühlen. Die Nutzung ist nur Benutzern mit entsprechenden Benutzerrechten im WebGIS des ZVG möglich.