- Title
- Agraratlas Daten Gemeindeebene (2020)
- License
- Not Specified
-
+ The original author did not specify a license.
- Abstract
Die deutsche Agrarstatistik ist eine wichtige Informationsquelle, wenn Umwelteffekte zu bewerten und Trends in der Landwirtschaft abzuschätzen sind. Leider wird der Zugang auf kleinräumiger Ebene durch den Datenschutz beschränkt. Deshalb wurde das Projekt Agraratlas initialisiert, um einen Gemeindedatensatz zur Landnutzung und zum Tierbesatz zu erstellen, den keine Auflagen beschränken und der gleichzeitig alle Datenschutzerfordernisse erfüllt. Dieser Datensatz enthält die Ergebnisse auf LAU2 Ebene für das Jahr 2020.
Weitere Informationen unter: Der Thünen Agraratlas
- Publication Date
- Dec. 6, 2022, 2:08 p.m.
- Type
- Vector Data
- Keywords
- Category
- Farming
- Rearing of animals and/or cultivation of plants. Examples: agriculture, irrigation, aquaculture, plantations, herding, pests and diseases affecting crops and livestock.
- Regions
- Germany
- Responsible
- gocht
- Group
- Agraratlas
- Restrictions
-
Die Daten können bei Sebastian Neuenfeldt angefragt werden.
- Edition
- 2022
- Purpose
Datengrundlage für die Thünen-Agraratlas Applikationen. Siehe: Agraratlas Applikationen
- Language
- German
- Data Quality
Wir benutzen geografische und georeferenzierte Methoden, in Zusammenhang mit den Instrumenten der Datenaufbereitung für die Modellanalyse, um Strukturbrüche und Neuklassifizierungen zu harmonisieren, Datenlücken zu schließen und damit einen konsistenten Datensatz über die Zeit und die Regionen abzuleiten.
- Supplemental Information
- Neuenfeldt S, Gocht A (2017) Unterschiede in der Gruppierung der Gemeinden hinsichtlich ausgewählter Betriebstypen in Deutschland und ihrer regionalen Verteilung : AFiD-Nutzerkonferenz. Z Amtl Statistik Berlin Brandenb 11(2):52-55
- Gocht A, Meyer-Borstel H, Röder N (2015) Vertraue nur der Statistik, die du selbst schätzt : Geodaten und Agrarstatistik. Forschungsreport Ernähr Landwirtsch Verbrauchersch(2):24-27
- Gocht A, Röder N (2014) Using a Bayesian estimator to combine information from a cluster analysis and remote sensing data to estimate high-resolution data for agricultural production in Germany. Int J Geogr Inf Sci 28(9):1744-1764, doi:10.1080/13658816.2014.897348
- Röder N, Gocht A (2013) Recovering localised information on agricultural structures while observing data confidentiality regulations - the potential of different data aggregation and segregation techniques. J Land Use Sci 8(1):31-46, DOI:10.1080/1747423X.2011.605915
- Gocht A, Röder N (2011) Municipality disaggregation of German's agricultural sector model RAUMIS : paper prepared for the 122nd EAAE Seminar "Evidence-based agricultural and rural policy making: methodological and empirical challenges of policy evaluation" Ancona, February 17-18,2011. 15 p
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- Spatial Representation Type
- vector data is used to represent geographic data
