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  1. Agricultural land use (vector) : National-scale crop type maps for Germany...

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    Updated Mar 21, 2025
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    Gideon Okpoti Tetteh; Gideon Okpoti Tetteh; Marcel Schwieder; Marcel Schwieder; Lukas Blickensdörfer; Lukas Blickensdörfer; Alexander Gocht; Alexander Gocht; Stefan Erasmi; Stefan Erasmi (2025). Agricultural land use (vector) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2022) [Dataset]. http://doi.org/10.5281/zenodo.10621629
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    Mar 21, 2025
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    Zenodohttp://zenodo.org/
    Authors
    Gideon Okpoti Tetteh; Gideon Okpoti Tetteh; Marcel Schwieder; Marcel Schwieder; Lukas Blickensdörfer; Lukas Blickensdörfer; Alexander Gocht; Alexander Gocht; Stefan Erasmi; Stefan Erasmi
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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    Description

    The dataset contains a map of the main classes of agricultural land use (dominant crop types and other land use types) in Germany for the year 2022. It complements a series of maps that are produced annually at the Thünen Institute beginning with the year 2017 on the basis of satellite data. The maps cover the entire open landscape, i.e., the agriculturally used area (UAA) and e.g., uncultivated areas. The map was derived from time series of Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat 8 and additional environmental data. Map production is based on the methods described in Blickensdörfer et al. (2022).

    All optical satellite data were managed, pre-processed and structured in an analysis-ready data (ARD) cube using the open-source software FORCE - Framework for Operational Radiometric Correction for Environmental monitoring (Frantz, D., 2019), in which SAR and environmental data were integrated.

    The map extent covers all areas in Germany that are defined as agricultural land, grassland, small woody features, heathland, peatland or unvegetated areas according to ATKIS Basis-DLM (Geobasisdaten: © GeoBasis-DE / BKG, 2020).

    Version v201:
    Post-processing of the maps included a sieve filter as well as a ruleset for the reduction of non-plausible areas using the Basis-DLM and the digital terrain model of Germany (Geobasisdaten: © GeoBasis-DE / BKG, 2015). The final post-processing step comprises the aggregation of the gridded data to homogeneous objects (fields) based on the approach that is described in Tetteh et al. (2021) and Tetteh et al. (2023).

    The maps are available in FlatGeobuf format, which makes downloading the full dataset optional. All data can directly be accessed in QGIS, R, Python or any supported software of your choice using the URL to the datasets that will be provided on request. By doing so the entire map area or only the regions of interest can be accessed. QGIS legend files for data visualization can be downloaded separately.

    Class-specific accuracies for each year are proveded in the respective tables. We provide this dataset "as is" without any warranty regarding the accuracy or completeness and exclude all liability.

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    Mailing list

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    References:

    Blickensdörfer, L., Schwieder, M., Pflugmacher, D., Nendel, C., Erasmi, S., & Hostert, P. (2022). Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany. Remote Sensing of Environment, 269, 112831.

    BKG, Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (2015). Digitales Geländemodell Gitterweite 10 m. DGM10. https://sg.geodatenzentrum.de/web_public/gdz/dokumentation/deu/dgm10.pdf (last accessed: 28. April 2022).

    BKG, Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (2020). Digitales Basis-Landschaftsmodell.
    https://sg.geodatenzentrum.de/web_public/gdz/dokumentation/deu/basis-dlm.pdf (last accessed: 28. April 2022).

    Frantz, D. (2019). FORCE—Landsat + Sentinel-2 Analysis Ready Data and Beyond. Remote Sensing, 11, 1124.

    Tetteh, G.O., Gocht, A., Erasmi, S., Schwieder, M., & Conrad, C. (2021). Evaluation of Sentinel-1 and Sentinel-2 Feature Sets for Delineating Agricultural Fields in Heterogeneous Landscapes. IEEE Access, 9, 116702-116719.

    Tetteh, G.O., Schwieder, M., Erasmi, S., Conrad, C., & Gocht, A. (2023). Comparison of an Optimised Multiresolution Segmentation Approach with Deep Neural Networks for Delineating Agricultural Fields from Sentinel-2 Images. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science

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    National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2017 to 2021) © 2024 by Schwieder, Marcel; Tetteh, Gideon Okpoti; Blickensdörfer, Lukas; Gocht, Alexander; Erasmi, Stefan; licensed under CC BY 4.0.

    Funding was provided by the German Federal Ministry of Food and Agriculture as part of the joint project “Monitoring der biologischen Vielfalt in Agrarlandschaften” (MonViA, Monitoring of biodiversity in agricultural landscapes).

  2. g

    B5.1 - PIT-PPR content reconnaissance map - UML model | gimi9.com

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    Updated Jan 24, 2022
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    (2022). B5.1 - PIT-PPR content reconnaissance map - UML model | gimi9.com [Dataset]. https://gimi9.com/dataset/eu_f5ae7e9d-91a5-47fa-9cbd-0cc0b82e27ea
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    Jan 24, 2022
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    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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    Description

    🇮🇹 이탈리아 English Please note: for a correct view and use of this dataset it is advisable to consult it at original page on the Arezzo Portal. At the same address there are also, for the enabled datasets, additional access formats, the preview of the visualization via API call, the consultation of the fields in DCAT-AP IT format, the possibility to express an evaluation and comment on the dataset itself. All resource formats available for this dataset can be downloaded as ZIP packages: inside the package sarà available the resource in the chosen format, complete with all the information on the metadata and the license associated with it. The conceptual model illustrated in the PDF file attached to the metadata sheet refers to the main classes adopted for the representation of the thematic layers in the QGIS project prepared for the realization of the cartographic elaboration referred to in the title of the sheet. The model was created as a diagram of the classes according to the UML language, adopting a reduced set of specifications. The classes represented in the diagram generally have a name coinciding with that of the corresponding dataset of the physical model. In the conceptual model, “classes” that are actually descriptive of layers representing particular thematic sub-sets of another class can also be illustrated by means of specific queries (Provided Feature Filter) and particular categorical representations. For the main classes are highlighted in special labels, with description enclosed by braces {}, the constraints (constraints) defined between the instances of the class and with the instances of the related classes. Additional natural language annotations have been added, including the name of the corresponding QGIS layer, a brief description of the class, and the data source. The colors assigned to the classes illustrated in the UML model are representative of the Spatialite geodatabases in which the corresponding datasets are stored: a descriptive legend of the various reference geodatabases has been reported in the UML model.

  3. g

    E2.2a-b-c - Scope of the Services and Equipment Framework - UML Model |...

    • gimi9.com
    Updated Jan 24, 2022
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    (2022). E2.2a-b-c - Scope of the Services and Equipment Framework - UML Model | gimi9.com [Dataset]. https://gimi9.com/dataset/eu_37d8233c-9f98-4a85-9bfb-9303b173262b/
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    Jan 24, 2022
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    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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    Description

    Please note: for a correct view and use of this dataset it is advisable to consult it at original page on the Arezzo Portal. At the same address there are also, for the enabled datasets, additional access formats, the preview of the visualization via API call, the consultation of the fields in DCAT-AP IT format, the possibility to express an evaluation and comment on the dataset itself. All resource formats available for this dataset can be downloaded as ZIP packages: inside the package sarà available the resource in the chosen format, complete with all the information on the metadata and the license associated with it. The conceptual model illustrated in the PDF file attached to the metadata sheet refers to the main classes adopted for the representation of the thematic layers in the QGIS project prepared for the realization of the cartographic drawings referred to in the title of the sheet: Tables E2.2a, E2.2b, E2.2c - Areas of application of the regulation of services and equipment on the whole territory (a), on the central area (b) and on the fractions (c). The model was created as a diagram of the classes according to the UML language, adopting a reduced set of specifications. The classes represented in the diagram generally have a name coinciding with that of the corresponding dataset of the physical model. In the conceptual model, “classes” that are actually descriptive of layers representing particular thematic sub-sets of another class can also be illustrated by means of specific queries (Provided Feature Filter) and particular categorical representations. For the main classes are highlighted in special labels, with description enclosed by braces {}, the constraints (constraints) defined between the instances of the class and with the instances of the related classes. Additional natural language annotations have been added, including the name of the corresponding QGIS layer, a brief description of the class, and the data source. The colors assigned to the classes illustrated in the UML model are representative of the Spatialite geodatabases in which the corresponding datasets are stored: a descriptive legend of the various reference geodatabases has been reported in the UML model.

  4. g

    B2.3.5 - Networks and infrastructures - UML model

    • gimi9.com
    Updated Jan 24, 2022
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    (2022). B2.3.5 - Networks and infrastructures - UML model [Dataset]. https://gimi9.com/dataset/eu_87e07a5a-2cd4-4cc0-80c6-a98155c94886
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    Jan 24, 2022
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    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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    Description

    🇮🇹 이탈리아 English Please note: for a correct view and use of this dataset it is advisable to consult it at original page on the Arezzo Portal. At the same address there are also, for the enabled datasets, additional access formats, the preview of the visualization via API call, the consultation of the fields in DCAT-AP IT format, the possibility to express an evaluation and comment on the dataset itself. All resource formats available for this dataset can be downloaded as ZIP packages: inside the package sarà available the resource in the chosen format, complete with all the information on the metadata and the license associated with it. The conceptual model illustrated in the PDF file attached to the metadata sheet refers to the main classes adopted for the representation of the thematic layers in the QGIS project prepared for the realization of the cartographic elaboration referred to in the title of the sheet. The model was created as a diagram of the classes according to the UML language, adopting a reduced set of specifications. The classes represented in the diagram generally have a name coinciding with that of the corresponding dataset of the physical model. In the conceptual model, “classes” that are actually descriptive of layers representing particular thematic sub-sets of another class can also be illustrated by means of specific queries (Provided Feature Filter) and particular categorical representations. For the main classes are highlighted in special labels, with description enclosed by braces {}, the constraints (constraints) defined between the instances of the class and with the instances of the related classes. Additional natural language annotations have been added, including the name of the corresponding QGIS layer, a brief description of the class, and the data source. The colors assigned to the classes illustrated in the UML model are representative of the Spatialite geodatabases in which the corresponding datasets are stored: a descriptive legend of the various reference geodatabases has been reported in the UML model.

  5. O

    Variante al Piano Strutturale - Modelli concettuali UML dei progetti QGIS...

    • staging.dati.toscana.it
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    Updated Jun 23, 2022
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    Comune di Arezzo (2022). Variante al Piano Strutturale - Modelli concettuali UML dei progetti QGIS degli elaborati cartografici adottati [Dataset]. https://staging.dati.toscana.it/dataset/ps_var_ado_uml
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    Jun 23, 2022
    Dataset provided by
    Comune di Arezzo
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Nota bene: per una corretta visualizzazione e fruizione di questo dataset si consiglia di consultarlo alla pagina originale sul Portale del Arezzo. Allo stesso indirizzo sono inoltre presenti, per i dataset abilitati, ulteriori formati di accesso, l'anteprima della visualizzazione tramite chiamata API, la consultazione dei campi in formato DCAT-AP IT, la possibilità di esprimere una valutazione e commentare il dataset stesso.

    Tutti i formati delle risorse disponibili per questo dataset sono scaricabili come pacchetti ZIP: all'interno del pacchetto sarà disponibile la risorsa nel formato scelto, completa di tutte le informazioni sulla metadatazione e sulla licenza ad essa associata.

    La risorsa e' il contenitore logico dei modelli concettuali predisposti per rappresentare i contenuti dei progetti QGIS degli elaborati cartografici del Piano. I modelli concettuali illustrati sono riferiti alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nei progetti cartografici QGIS I modelli concettuali sono stati realizzati come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nei modelli concettuali possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nei modelli UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: in ogni modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  6. e

    Connectivity of North East Australia Seascapes – Data and Maps (NESP TWQ...

    • catalogue.eatlas.org.au
    • researchdata.edu.au
    Updated May 10, 2019
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    Australian Institute of Marine Science (2019). Connectivity of North East Australia Seascapes – Data and Maps (NESP TWQ 3.3.3, AIMS and JCU) [Dataset]. https://catalogue.eatlas.org.au/geonetwork/srv/api/records/5b7f73ff-b23e-44d2-a2aa-2d7fa588d5ca
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    www:link-1.0-http--link, www:link-1.0-http--related, www:link-1.0-http--downloaddataAvailable download formats
    Dataset updated
    May 10, 2019
    Dataset provided by
    Australian Institute of Marine Science
    Time period covered
    Aug 17, 2017 - Sep 5, 2018
    Area covered
    Australia
    Description

    This dataset shows the results of mapping the connectivity of key values (natural heritage, indigenous heritage, social and historic and economic) of the Great Barrier Reef with its neighbouring regions (Torres Strait, Coral Sea and Great Sandy Strait). The purpose of this mapping process was to identify values that need joint management across multiple regions. It contains a spreadsheet containing the connection information obtained from expert elicitation, all maps derived from this information and all GIS files needed to recreate these maps. This dataset contains the connection strength for 59 attributes of the values between 7 regions (GBR Far Northern, GBR Cairns-Cooktown, GBR Whitsunday-Townsville, GBR Mackay-Capricorn, Torres Strait, Coral Sea and Great Sandy Strait) based on expert opinion. Each connection is assessed based on its strength, mechanism and confidence. Where a connection was known to not exist between two regions then this was also explicitly recorded. A video tutorial on this dataset and its maps is available from https://vimeo.com/335053846.

    Methods:

    The information for the connectivity maps was gathered from experts (~30) during a 3-day workshop in August 2017. Experts were provided with a template containing a map of Queensland and the neighbouring seas, with an overlay of the regions of interest to assess the connectivity. These were Torres Strait, GBR:Far North Queensland, GBR:Cairns to Cooktown, GBC: Townsville to Whitsundays, GBR: Mackay to Capricorn Bunkers and Great Sandy Strait (which includes Hervey bay). A range of reference maps showing locations of the values were provided, where this information could be obtained. As well as the map the template provided 7x7 table for filling in the connectivity strength and connection type between all combinations of these regions. The experts self-organised into groups to discuss and complete the template for each attribute to be mapped. Each expert was asked to estimate the strength of connection between each region as well as the connection mechanism and their confidence in the information. Due to the limited workshop time the experts were asked to focus on initially recording the connections between the GBR and its neighbouring regions and not to worry about the internal connections in the GBR, or long-distance connections along the Queensland coast. In the second half of the workshop the experts were asked to review the maps created and expand on the connections to include those internal to the GBR. After the workshop an initial set of maps were produced and reviewed by the project team and a range of issues were identified and resolved. Additional connectivity maps for some attributes were prepared after the workshop by the subject experts within the project team. The data gathered from these templates was translated into a spreadsheet, then processing into the graphic maps using QGIS to present the connectivity information. The following are the value attributes where their connectivity was mapped: Seagrass meadows: pan-regional species (e.g. Halophila spp. and Halodule spp.) Seagrass meadows: tropical/sub-tropical (Cymodocea serrulata, Syringodium isoetifolium) Seagrass meadows: tropical (Thalassia, Cymodocea, Thalassodendron, Enhalus, Rotundata) Seagrass meadows: Zostera muelleri Mangroves & saltmarsh Hard corals Crustose coralline algae Macroalgae Crown of thorns starfish larval flow Acropora larval flow Casuarina equisetifolia & Pandanus tectorius Argusia argentia Pisonia grandis: cay vegetation Inter-reef gardens (sponges + gorgonians) (Incomplete) Halimeda Upwellings Pelagic foraging seabirds Inshore and offshore foraging seabirds Migratory shorebirds Ornate rock lobster Yellowfin tuna Black marlin Spanish mackerel Tiger shark Grey nurse shark Humpback whales Dugongs Green turtles Hawksbill turtles Loggerhead turtles Flatback turtles Longfin & Shortfin Eels Red-spot king prawn Brown tiger prawn Eastern king prawns Great White Shark Sandfish (H. scabra) Black teatfish (H. whitmaei) Location of sea country Tangible cultural resources Location of place attachment Location of historic shipwrecks Location of places of social significance Location of commercial fishing activity Location of recreational use Location of tourism destinations Australian blacktip shark (C. tilstoni) Barramundi Common black tip shark (C. limbatus) Dogtooth tuna Grey mackerel Mud crab Coral trout (Plectropomus laevis) Coral trout (Plectropomus leopardus) Red throat emperor Reef manta Saucer scallop (Ylistrum balloti) Bull shark Grey reef shark

    Limitations of the data:

    The connectivity information in this dataset is only rough in nature, capturing the interconnections between 7 regions. The connectivity data is based on expert elicitation and so is limited by the knowledge of the experts that were available for the workshop. In most cases the experts had sufficient knowledge to create robust maps. There were however some cases where the knowledge of the participants was limited, or the available scientific knowledge on the topic was limited (particularly for the ‘inter-reefal gardens’ attribute) or the exact meaning of the value attribute was poorly understood or could not be agreed up on (particularly for the social and indigenous heritage maps). This information was noted with the maps. These connectivity maps should be considered as an initial assessment of the connections between each of the regions and should not be used as authoritative maps without consulting with additional sources of information. Each of the connectivity links between regions was recorded with a level of confidence, however these were self-reported, and each assessment was performed relatively quickly, with little time for reflection or review of all the available evidence. It is likely that in many cases the experts tended to have a bias to mark links with strong confidence. During subsequent revisions of some maps there were substantial corrections and adjustments even for connections with a strong confidence, indicating that there could be significant errors in the maps where the experts were not available for subsequent revisions. Each of the maps were reviewed by several project team members with broad general knowledge. Not all connection combinations were captured in this process due to the limited expert time available. A focus was made on capturing the connections between the GBR and its neighbouring regions. Where additional time was available the connections within 4 regions in the GBR was also captured. The connectivity maps only show connections between immediately neighbouring regions, not far connections such as between Torres Strait and Great Sandy Strait. In some cases the connection information for longer distances was recorded from the experts but not used in the mapping process. The coastline polygon and the region boundaries in the maps are not spatially accurate. They were simplified to make the maps more diagrammatic. This was done to reduce the chance of misinterpreting the connection arrows on the map as being spatially explicit.

    Format:

    This dataset is made up of a spreadsheet that contains all the connectivity information recorded from the expert elicitation and all the GIS files needed to recreate the generated maps.

    original/GBR_NESP-TWQ-3-3-3_Seascape-connectivity_Master_v2018-09-05.xlsx: ‘Values connectivity’: This sheet contains the raw connectivity codes transcribed from the templates produced prepared by the subject experts. This is the master copy of the connection information. Subsequent sheets in the spreadsheet are derived using formulas from this table. 1-Vertical-data: This is a transformation of the ‘Values connectivity’ sheet so that each source and destination connection is represented as a single row. This also has the connection mechanism codes split into individual columns to allow easier processing in the map generation. This sheet pulls in the spatial information for the arrows on the maps (‘LinkGeom’ attribute) or crosses that represent no connections (‘NoLinkGeom’) using lookup tables from the ‘Arrow-Geom-LUT’ and ‘NoConnection-Geom-LUT’ sheets. 2.Point-extract: This contains all the ‘no connection’ points from the ‘Values connectivity’ dataset. This was saved as working/ GBR_NESP-TWQ-3-3-3_Seascape-connectivity_no-con-pt.csv and used by the QGIS maps to draw all the crosses on the maps. This table is created by copy and pasting (values only) the ‘1-Vertical-data’ sheet when the ‘NoLinkGeom’ attribute is used to filter out all line features, by unchecking blank rows in the ‘NoLinkGeom’ filter. 2.Line-extract: This contains all the ‘connections’ between regions from the ‘Values connectivity’ dataset. This was saved as working/GBR_NESP-TWQ-3-3-3_Seascape-connectivity_arrows.csv and used by the QGIS maps to draw all the arrows on the maps. This table is created by copy and pasting (values only) the ‘1-Vertical-data’ sheet when the ‘LinkGeom’ attribute is used to filter out all point features, by unchecking blank rows in the ‘LinkGeom’ filter. Map-Atlas-Settings: This contains the metadata for each of the maps generated by QGIS. This sheet was exported as working/GBR_NESP-TWQ-3-3-3_Seascape-connectivity_map-atlas-settings.csv and used by QGIS to drive its Atlas feature to generate one map per row of this table. The AttribID is used to enable and disable the appropriate connections on the map being generated. The WKT attribute (Well Known Text) determines the bounding box of the map to be generated and the other attributes are used to display text on the map. map-image-metadata: This table contains metadata descriptions for each of the value attribute maps. This metadata was exported as a CSV and saved into the final generated JPEG maps using the eAtlas Image Metadata Editor Application

  7. O

    Piano Operativo - Modelli concettuali UML dei progetti QGIS degli elaborati...

    • dati.toscana.it
    • data.europa.eu
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    Updated Jan 7, 2025
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    Comune di Arezzo (2025). Piano Operativo - Modelli concettuali UML dei progetti QGIS degli elaborati cartografici approvati [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/piano-operativo-modelli-concettuali-uml-dei-progetti-qgis-degli-elaborati-cartografici-approvat
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    Dataset updated
    Jan 7, 2025
    Dataset provided by
    Comune di Arezzo
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    La risorsa e' il contenitore logico dei modelli concettuali predisposti per rappresentare i contenuti dei progetti QGIS degli elaborati cartografici del Piano. I modelli concettuali illustrati sono riferiti alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nei progetti cartografici QGIS I modelli concettuali sono stati realizzati come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nei modelli concettuali possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nei modelli UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: in ogni modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  8. O

    B5.2 - Carta di ricognizione dei contenuti del PTCP - Modello UML

    • dati.toscana.it
    • data.europa.eu
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    Updated Jan 7, 2025
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    Comune di Arezzo (2025). B5.2 - Carta di ricognizione dei contenuti del PTCP - Modello UML [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/b5-2-carta-di-ricognizione-dei-contenuti-del-ptcp-modello-uml
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    Dataset updated
    Jan 7, 2025
    Dataset provided by
    Comune di Arezzo
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  9. O

    C5.5 - Pericolosità geologica - PAI - Modello UML

    • staging.dati.toscana.it
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    Updated Jul 6, 2022
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    Comune di Arezzo (2022). C5.5 - Pericolosità geologica - PAI - Modello UML [Dataset]. https://staging.dati.toscana.it/dataset/c5_5_ado_uml
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    Nota bene: per una corretta visualizzazione e fruizione di questo dataset si consiglia di consultarlo alla pagina originale sul Portale del Arezzo. Allo stesso indirizzo sono inoltre presenti, per i dataset abilitati, ulteriori formati di accesso, l'anteprima della visualizzazione tramite chiamata API, la consultazione dei campi in formato DCAT-AP IT, la possibilità di esprimere una valutazione e commentare il dataset stesso.

    Tutti i formati delle risorse disponibili per questo dataset sono scaricabili come pacchetti ZIP: all'interno del pacchetto sarà disponibile la risorsa nel formato scelto, completa di tutte le informazioni sulla metadatazione e sulla licenza ad essa associata.

    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  10. O

    E2.1.a-b-c - Ambiti di applicazione della disciplina dei tessuti edilizi e...

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    Comune di Arezzo (2025). E2.1.a-b-c - Ambiti di applicazione della disciplina dei tessuti edilizi e degli ambiti di trasformazione - Modello UML [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/e2-1-a-b-c-ambiti-di-applicazione-della-disciplina-dei-tessuti-edilizi-e-degli-ambiti-di-trasfo
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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione degli elaborati cartografici di cui al titolo della scheda: tavole E2.1a, E2.1b, E2.1c - Ambiti di applicazione della disciplina dei tessuti edilizi e degli ambiti di trasformazione sull'intero territorio (a), sull'ambito centrale (b) e sulle frazioni (c). Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  11. O

    C5.5 - Pericolosità geologica - PAI - Modello UML

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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  12. O

    B2.3.6 - Pianificazione e programmazione in corso - Modello UML

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    Comune di Arezzo (2025). B2.3.6 - Pianificazione e programmazione in corso - Modello UML [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/b2-3-6-pianificazione-e-programmazione-in-corso-modello-uml
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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  13. O

    B2.1.5 - Carta clivometrica - Modello UML

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    Nota bene: per una corretta visualizzazione e fruizione di questo dataset si consiglia di consultarlo alla pagina originale sul Portale del Arezzo. Allo stesso indirizzo sono inoltre presenti, per i dataset abilitati, ulteriori formati di accesso, l'anteprima della visualizzazione tramite chiamata API, la consultazione dei campi in formato DCAT-AP IT, la possibilità di esprimere una valutazione e commentare il dataset stesso.

    Tutti i formati delle risorse disponibili per questo dataset sono scaricabili come pacchetti ZIP: all'interno del pacchetto sarà disponibile la risorsa nel formato scelto, completa di tutte le informazioni sulla metadatazione e sulla licenza ad essa associata.

    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  14. O

    C5.4 - Pericolosità idraulica - PGRA - Modello UML

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    Comune di Arezzo (2025). C5.4 - Pericolosità idraulica - PGRA - Modello UML [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/c5-4-pericolosita-idraulica-pgra-modello-uml
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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  15. O

    B3.5.1-11 - Studio idrologico-idraulico - Condizioni al contorno - Modello...

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    Comune di Arezzo (2025). B3.5.1-11 - Studio idrologico-idraulico - Condizioni al contorno - Modello UML [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/b3-5-1-11-studio-idrologico-idraulico-condizioni-al-contorno-modello-uml
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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nei cprogetti QGIS predisposti per la realizzazione degli elaborati cartografici di cui al titolo della scheda: tavole B3.5.1, B3.5.2, B3.5.3, ..B3.5.11 - Studio idrologico-idraulico - Condizioni al contorno relativi ai seguenti ambiti di studio: 1) Vingone, 2) Fossatone, 3) Castro, 4) Castro valle, 5) Reticolo Sud 1, 6) Reticolo Sud 2, 7) Reticolo Sud 3, 8) Reticolo Nord, 9) Chiassa, 10) Sangiuliano, 11) Fossi minori. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  16. O

    B3.12 - Carta delle aree presidiate dai sistemi arginali e delle fasce di...

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    Comune di Arezzo (2025). B3.12 - Carta delle aree presidiate dai sistemi arginali e delle fasce di tutela dei corsi d'acqua - Modello UML [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/b3-12-carta-delle-aree-presidiate-dai-sistemi-arginali-e-delle-fasce-di-tutela-dei-corsi-dacqua
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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  17. e

    B2.3.2 - Periodizzazione Stratigrafia degli insediamenti - Modello UML

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    Servizio Pianificazione Urbanistica e Gestione del Territorio (2022). B2.3.2 - Periodizzazione Stratigrafia degli insediamenti - Modello UML [Dataset]. https://data.europa.eu/data/datasets/b2_3_2_ado_uml?locale=it
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    Nota bene: per una corretta visualizzazione e fruizione di questo dataset si consiglia di consultarlo alla pagina originale sul Portale del Arezzo. Allo stesso indirizzo sono inoltre presenti, per i dataset abilitati, ulteriori formati di accesso, l'anteprima della visualizzazione tramite chiamata API, la consultazione dei campi in formato DCAT-AP IT, la possibilità di esprimere una valutazione e commentare il dataset stesso.

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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  18. O

    B3.2 - Carta delle aree a pericolosità geologica - Modello UML

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    Comune di Arezzo (2025). B3.2 - Carta delle aree a pericolosità geologica - Modello UML [Dataset]. https://dati.toscana.it/dataset/b3-2-carta-delle-aree-a-pericolosita-geologica-modello-uml
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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  19. O

    B5.1 - Carta di ricognizione dei contenuti del PIT-PPR - Modello UML

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    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

  20. O

    E3.1 - Vincoli e fasce di rispetto - Modello UML

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    Il modello concettuale illustrato nel file PDF allegato alla scheda di metadato è riferito alle principali classi adottate per la rappresentazione dei layers tematici nel progetto QGIS predisposto per la realizzazione dell'elaborato cartografico di cui al titolo della scheda. Il modello è stato realizzato come Diagramma della Classi secondo il linguaggio UML, adottandone un set ridotto della specifiche. Le classi rappresentate nel diagramma hanno in generale una denominazione coincidente con quella del corrispondente dataset del modello fisico. Nel modello concettuale possono essere inoltre illustrate delle “classi” che sono in realtà descrittive di layers rappresentanti particolari sotto-insiemi tematici di un’altra classe mediante apposite query (Provided Feature Filter) e particolari rappresentazioni categoriche. Per le principali classi sono evidenziati in apposite etichette, con descrizione racchiusa da parentesi graffe {}, i vincoli (constraints) definiti tra le istanze della classe e con le istanze delle classi relazionate. Sono state aggiunte ulteriori annotazioni in linguaggio naturale, riportanti la denominazione del corrispondente layer QGIS, una breve descrizione della classe e la fonte dati. I colori assegnati alle classi illustrate nel modello UML sono rappresentativi dei geodatabases Spatialite nei quali sono archiviati i corrispondenti datasets: nel modello UML è stata riporta una legenda descrittiva dei vari geodatabase di riferimento.

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Gideon Okpoti Tetteh; Gideon Okpoti Tetteh; Marcel Schwieder; Marcel Schwieder; Lukas Blickensdörfer; Lukas Blickensdörfer; Alexander Gocht; Alexander Gocht; Stefan Erasmi; Stefan Erasmi (2025). Agricultural land use (vector) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2022) [Dataset]. http://doi.org/10.5281/zenodo.10621629
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Agricultural land use (vector) : National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2022)

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Gideon Okpoti Tetteh; Gideon Okpoti Tetteh; Marcel Schwieder; Marcel Schwieder; Lukas Blickensdörfer; Lukas Blickensdörfer; Alexander Gocht; Alexander Gocht; Stefan Erasmi; Stefan Erasmi
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Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Description

The dataset contains a map of the main classes of agricultural land use (dominant crop types and other land use types) in Germany for the year 2022. It complements a series of maps that are produced annually at the Thünen Institute beginning with the year 2017 on the basis of satellite data. The maps cover the entire open landscape, i.e., the agriculturally used area (UAA) and e.g., uncultivated areas. The map was derived from time series of Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat 8 and additional environmental data. Map production is based on the methods described in Blickensdörfer et al. (2022).

All optical satellite data were managed, pre-processed and structured in an analysis-ready data (ARD) cube using the open-source software FORCE - Framework for Operational Radiometric Correction for Environmental monitoring (Frantz, D., 2019), in which SAR and environmental data were integrated.

The map extent covers all areas in Germany that are defined as agricultural land, grassland, small woody features, heathland, peatland or unvegetated areas according to ATKIS Basis-DLM (Geobasisdaten: © GeoBasis-DE / BKG, 2020).

Version v201:
Post-processing of the maps included a sieve filter as well as a ruleset for the reduction of non-plausible areas using the Basis-DLM and the digital terrain model of Germany (Geobasisdaten: © GeoBasis-DE / BKG, 2015). The final post-processing step comprises the aggregation of the gridded data to homogeneous objects (fields) based on the approach that is described in Tetteh et al. (2021) and Tetteh et al. (2023).

The maps are available in FlatGeobuf format, which makes downloading the full dataset optional. All data can directly be accessed in QGIS, R, Python or any supported software of your choice using the URL to the datasets that will be provided on request. By doing so the entire map area or only the regions of interest can be accessed. QGIS legend files for data visualization can be downloaded separately.

Class-specific accuracies for each year are proveded in the respective tables. We provide this dataset "as is" without any warranty regarding the accuracy or completeness and exclude all liability.

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References:

Blickensdörfer, L., Schwieder, M., Pflugmacher, D., Nendel, C., Erasmi, S., & Hostert, P. (2022). Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany. Remote Sensing of Environment, 269, 112831.

BKG, Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (2015). Digitales Geländemodell Gitterweite 10 m. DGM10. https://sg.geodatenzentrum.de/web_public/gdz/dokumentation/deu/dgm10.pdf (last accessed: 28. April 2022).

BKG, Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (2020). Digitales Basis-Landschaftsmodell.
https://sg.geodatenzentrum.de/web_public/gdz/dokumentation/deu/basis-dlm.pdf (last accessed: 28. April 2022).

Frantz, D. (2019). FORCE—Landsat + Sentinel-2 Analysis Ready Data and Beyond. Remote Sensing, 11, 1124.

Tetteh, G.O., Gocht, A., Erasmi, S., Schwieder, M., & Conrad, C. (2021). Evaluation of Sentinel-1 and Sentinel-2 Feature Sets for Delineating Agricultural Fields in Heterogeneous Landscapes. IEEE Access, 9, 116702-116719.

Tetteh, G.O., Schwieder, M., Erasmi, S., Conrad, C., & Gocht, A. (2023). Comparison of an Optimised Multiresolution Segmentation Approach with Deep Neural Networks for Delineating Agricultural Fields from Sentinel-2 Images. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science

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National-scale crop type maps for Germany from combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat data (2017 to 2021) © 2024 by Schwieder, Marcel; Tetteh, Gideon Okpoti; Blickensdörfer, Lukas; Gocht, Alexander; Erasmi, Stefan; licensed under CC BY 4.0.

Funding was provided by the German Federal Ministry of Food and Agriculture as part of the joint project “Monitoring der biologischen Vielfalt in Agrarlandschaften” (MonViA, Monitoring of biodiversity in agricultural landscapes).

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