{"name": "Wei\u00dffl\u00e4chenkartierung", "package_name": "weissflaechenkartierung", "description": "The White Space Mapping Tool provides an innovative and customizable approach to identifying potential areas for the installation of solar and wind energy facilities.", "about": "Get Geodata \u2013 https://shop.ciss.de\r\nNewsletter \u2013 https://www.ciss.de/newsletter/\r\nDemo-Files \u2013 https://git.osgeo.org/gitea/CISSTDI/weissflaechenkartierung/archive/3.2.1.zip\r\n\r\n--------------\r\n\r\nDas Wei\u00dffl\u00e4chenkartierungs-Tool bietet eine fortschrittliche und hochgradig anpassbare Methodik zur Identifizierung potenziell geeigneter Fl\u00e4chen f\u00fcr Solar- und Windenergieanlagen. Es unterst\u00fctzt eine strukturierte und transparente Bewertung von Restriktions- und Ausschlusskriterien durch eine kartenbasierte Visualisierung und erm\u00f6glicht so eine effiziente und reproduzierbare Erfassung des Fl\u00e4chenpotenzials. Das Tool basiert auf der Auswertung autoritativer Geodaten mithilfe eines Geoinformationssystems (GIS) wie QGIS.\r\n\r\nEine umfassende Auswahl offizieller Geodaten bildet die Grundlage f\u00fcr die Abgrenzung potenzieller Fl\u00e4chen innerhalb der Wei\u00dffl\u00e4chenkartierung. In QGIS k\u00f6nnen diese Datens\u00e4tze in unterschiedlichen Formaten integriert werden, darunter Tabellen, Textdateien, Web Feature Services (WFS) sowie weitere g\u00e4ngige Geodatenformate. Der Workflow zur Identifikation von Wei\u00dffl\u00e4chen ist vollst\u00e4ndig automatisiert und auf hohe Effizienz ausgelegt. Nach der Auswahl des Projektgebiets werden alle relevanten thematischen Layer geladen. Anschlie\u00dfend werden Pufferzonen gem\u00e4\u00df vordefinierter Abstands- und Restriktionsregeln erstellt. Diese gepufferten Ausschlussfl\u00e4chen werden im n\u00e4chsten Schritt systematisch vom Projektgebiet abgezogen (\u201ePunch-out\u201c-Verfahren). Das Ergebnis ist eine \u00fcbersichtliche und intuitive Kartendarstellung, die potenzielle Wei\u00dffl\u00e4chen auf einen Blick sichtbar macht.\r\n\r\nNach Abschluss der Wei\u00dffl\u00e4chenkartierung auf Basis der definierten Kriterien erfolgt eine weiterf\u00fchrende Wei\u00dffl\u00e4chenanalyse. Diese umfasst eine tabellarische Darstellung der berechneten Fl\u00e4chen nach Kategorien sowie der daraus abgeleiteten technischen Potenziale. Diese Ergebnisse bilden eine belastbare Grundlage f\u00fcr weiterf\u00fchrende Planungen, Machbarkeitsanalysen und Entscheidungsprozesse im Kontext der Entwicklung erneuerbarer Energieprojekte.\r\n\r\nDar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht das Wei\u00dffl\u00e4chenkartierungs-Tool eine initiale Kategorisierung der identifizierten Wei\u00dffl\u00e4chen anhand spezifischer Parameter, beispielsweise der Entfernung zum n\u00e4chstgelegenen Transformator oder Netzanschlusspunkt. Diese zus\u00e4tzliche Analyseebene unterst\u00fctzt die Priorisierung und vergleichende Bewertung potenzieller Standorte und tr\u00e4gt zur Identifikation der am besten geeigneten Fl\u00e4chen f\u00fcr erneuerbare Energieprojekte bei.\r\n\r\n--------------\r\n\r\nThe White Space Mapping Tool provides an innovative and customizable approach to identifying potential areas for the installation of solar and wind energy facilities. It enables a systematic review of restrictive and excluding criteria on a map, facilitating an efficient inventory of available space potential. This process is based on the evaluation of geographic base data using a Geographic Information System (GIS) application such as QGIS. Extensive official geospatial data forms the basis for determining potential areas integrated into the White Space Mapping Tool. In QGIS, this data can be incorporated in various formats such as tables, text, via Web Feature Service (WFS), or other geospatial formats. The workflow for white space identification is automated and efficiently designed. After selecting a project area, relevant layers are loaded, followed by setting up buffering according to specific distance rules. Subsequently, the \"punching out\" or subtracting of buffered areas from the project area is performed. The result is a clear map representation that easily identifies potential white spaces at a glance. Once the white space mapping is created based on defined criteria, white space analysis follows. This involves tabular representation of areas calculated for categories and the resulting technical potentials. These pieces of information serve as a basis for further planning and analysis within the context of renewable energy projects. Another function of the tool is the initial categorization of white spaces based on specific criteria such as the distance to the nearest transformer. This additional decision-making layer allows for further analysis and prioritization of potential areas to identify the best locations for renewable energy projects.", "homepage": "https://www.ciss.de/datenforschung/potentialflaechen/", "repository": "https://git.osgeo.org/gitea/CISSTDI/weissflaechenkartierung", "tracker": "https://git.osgeo.org/gitea/CISSTDI/weissflaechenkartierung/issues", "author": "CISS TDI GmbH", "tags": ["python"], "downloads": 7502, "latest_version": "3.3.2", "versions": [{"version": "3.3.2", "experimental": false, "qgis_min": "3.10.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 904, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2025-08-21T08:13:14.637557"}, {"version": "3.2.1", "experimental": false, "qgis_min": "3.10.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 2047, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2024-04-12T03:49:40.890697"}, {"version": "3.1.4", "experimental": false, "qgis_min": "3.10.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 1203, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2023-01-17T06:46:02.857825"}, {"version": "2.2.5", "experimental": false, "qgis_min": "3.10.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 788, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2022-07-08T09:31:13.206168"}, {"version": "2.2.3", "experimental": false, "qgis_min": "3.10.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 257, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2022-07-04T03:19:14.807528"}, {"version": "2.2.1", "experimental": false, "qgis_min": "3.10.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 349, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2022-06-09T02:26:57.891916"}, {"version": "2.2", "experimental": false, "qgis_min": "3.10.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 560, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2022-03-09T16:03:48.655563"}, {"version": "2.1.2", "experimental": false, "qgis_min": "3.0.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 842, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2021-03-25T03:46:51.169400"}, {"version": "2.1.1", "experimental": false, "qgis_min": "3.0.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 317, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2021-03-19T09:25:03.916159"}, {"version": "2.1", "experimental": false, "qgis_min": "3.0.0", "qgis_max": "3.99.0", "downloads": 218, "uploaded_by": "cisstdi", "upload_datetime": "2021-02-22T08:43:06.719815"}]}