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Normalisiertes digitales Oberflächenmodell (LiDAR 2014)
Regionen und Städte, Umwelt
Das normalisierte digitale Oberflächenmodell ist das Resultat aus der Differenzberechnung zwischen dem DOM (Rasterdaten) und DTM (Rasterdaten) aus dem Jahr 2014 (LiDAR). Die Dat...
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Orthofoto 2016 CIR
Regionen und Städte, Umwelt
Farbiges Orthofoto der Bezirke Bucheggberg, Lebern, Solothurn, Thal und Wasseramt aus dem Jahr 2016.<br> Die Pixelgrösse in Natura beträgt 12.5 cm und die Lagegenauigkeit liegt ...
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Digitales Terrainmodell (LiDAR 2019)
Regionen und Städte, Umwelt
Bei der Ebene digitales Terrainmodell (LiDAR 2019) handelt es sich um die Abbildung der Erdoberfläche ohne Gebäude und Vegetation.<br> Die Daten basieren auf luftgestützten Lase...
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Orthofoto 2015 RGB
Regionen und Städte, Umwelt
Farbiges Orthofoto der Bezirke Gäu, Olten und Gösgen aus dem Jahr 2015.<br> Die Pixelgrösse in Natura beträgt 12.5 cm und die Lagegenauigkeit liegt bei 1-2 Pixel. Die digitalen ...
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Orthofoto 2011 RGB
Regionen und Städte, Umwelt
Farbiges Orthofoto der Bezirke Bucheggberg, Lebern, Solothurn und Wasseramt aus dem Jahr 2011.<br> Die Pixelgrösse in Natura beträgt 12.5cm und die Lagegenauigkeit liegt bei 1-2...
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Hangneigung digitales Terrainmodell (LiDAR 2018)
Regionen und Städte, Umwelt
Auf Basis des DTM (Rasterdaten) wurde die Hangneigung in der Auflösung 25 cm abgeleitet. Die Neigung ist in Grad angegeben.
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LiDAR 2019 - Pente du terrain classifiée
Regionen und Städte, Umwelt
La pente est calculée sur la base du MNT. La grille est à 0.5m de résolution et contient les valeurs de la pente (en %) regroupées par classe. Pente (%) : Classification 0–4 : ...
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LiDAR 2019 - Ombrage du MNS
Regionen und Städte, Umwelt
Cette carte d’ombrage est une image raster obtenue par ombrage du MNS qui offre une représentation précise du relief. Ces ombrages ont été réalisés par la méthode standard : ...
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LiDAR 2019 - Modèle numérique de terrain (MNT)
Regionen und Städte, Umwelt
Le MNT a été généré à partir de points bruts classifiés issus de l'office fédérale de topographie, swisstopo. Les points bruts sont interpolés sur une grille raster régulière d'...
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LiDAR 2019 - Modèle numérique de surface (MNS)
Regionen und Städte, Umwelt
Le MNS a été généré à partir de points bruts classifiés issus de l'office fédérale de topographie, swisstopo. Les points bruts sont interpolés sur une grille raster régulière d'...
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LiDAR 2019 - Pente du terrain
Regionen und Städte, Umwelt
La pente est calculée sur la base du MNT. La grille est à 0.5m de résolution et contient les valeurs de pente en degré.
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LiDAR 2019 - Ombrage du MNT
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Cette carte d’ombrage est une image raster obtenue par ombrage du MNT qui offre une représentation précise du relief. Ces ombrages ont été réalisés par la méthode standard : ...
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LiDAR 2019 - Ombrage du MNS (rayonnement solaire)
Regionen und Städte, Umwelt
Cette carte d’ombrage est une image raster obtenue par ombrage du MNS qui offre une représentation précise du relief. La méthode par rayonnement a été utilisée ici : calcul d...
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LiDAR 2019 - Orientation du terrain classifiée
Regionen und Städte, Umwelt
L’orientation du terrain est calculée sur la base du MNT. La grille est à 0.5m de résolution et contient les valeurs de l’orientation de la pente entre 0° (Nord) et 360° dans l...
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Karte der Wasserkraftanlagen der Schweiz
Energie, Regionen und Städte, Umwelt
Die Wasserkraft ist der wichtigste einheimische Energieträger für die Produktion von Elektrizität und trägt 55 bis 60% des gesamten Elektrizitätsverbrachs. Die Karte zeigt die S...
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Spatially explicit data to evaluate spatial planning outcomes in a coastal re...
Bildung, Kultur und Sport
The present dataset is part of the published scientific paper entitled “The role of spatial planning in land change: An assessment of urban planning and nature conservation effi...
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Vegetation Height Model NFI
Bildung, Kultur und Sport
A national vegetation height model was calculated for Switzerland using digital aerial images. We used the stereo aerial images acquired by the Federal Office of Topography swis...
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Grassland-use intensity maps for Switzerland
Bildung, Kultur und Sport
A rule-based algorithm [(Schwieder et al., 2022)](https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112795) was used to produce annual maps for 2018–2021 of grassland-management events, i.e. m...
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Deadwood Generator
Bildung, Kultur und Sport
The here presented code generates discrete three-dimensional, RAMMS::ROCKFALL readable deadwood log files (.pts-format) of windtrown forests, including the pilling effect due to...
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Cropland and grassland map of Switzerland based on Sentinel-2 data
Bildung, Kultur und Sport
We developed a map of cropland and grassland allocation for Switzerland based on several indices dominantly derived from Sentinel-2 satellite imagery captured over multiple grow...
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CHELSAcruts - High resolution temperature and precipitation timeseries for t...
Bildung, Kultur und Sport
CHELSAcruts is a delta change monthly climate dataset for the years 1901-2016 for mean monthly maximum temperatures, mean monthly minimum temperatures, and monthly precipitation...
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CHELSA-BIOCLIM+ A novel set of global climate-related predictors at kilometre...
Bildung, Kultur und Sport
A multitude of physical and biological processes on which ecosystems and human societies depend are governed by climatic conditions. Understanding how these processes are altere...
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Forest Type NFI
Bildung, Kultur und Sport
Two versions of the data are currently available: 2018 and 2016. The 2018 version presents a remote sensing-based approach for a countrywide mapping of the dominant leave type ...
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Presence probability risk maps neophyte Ticino
Bildung, Kultur und Sport
943 disturbances in the forest of southern Switzerland have been visited and characterized with various general and specific parameters and the presence absence of woody neophyt...
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Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas
Bildung, Kultur und Sport
High-resolution information on climatic conditions is essential to many applications in environmental and ecological sciences. Here we present the CHELSA (Climatologies at high ...
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