ESG-Reporting

Learnings

VORBEREITUNGEN 

ESG-Reporting ist eine der wesentlichen Säulen in moderner Unternehmensführung und wesentlicher Bestandteil für die Evaluierung von Prozessen im räumlichen Landmanagement. Hierfür eignet sich ebenfalls die deeeper.API, was im folgenden Beispiel anhand der aktuellen Abdeckung mehrerer Flurstücke mit Photovoltaik sowie der Bedeckung mit diversen Landbedeckungsklassen wie Wald, Grünland, Laub- und Nadelwald, Feuchtgebieten, versiegelten Flächen und Gebäuden demonstriert wird.  Aus diesen Anteilen soll abschließend eine Heatmap erstellt werden, um die Flurstücke nach ESG-Kriterien bewerten zu können. 

Zunächst erfolgt der Import der verwendeten Pakete sowie die Definition des API-Keys und der Bounding-Box.

Anschließend erfolgt das Festlegen des Flurstückslayers. Daraufhin werden die Funktionen definiert, um die Flurstücke und die Landbedeckung im Untersuchungsgebiet herunterladen zu können.

DOWNLOAD VON UMWELTDATEN

Anschließend werden alle relevanten Landbedeckungsdatensätze über die deeeper.API anhand ihrer Bezeichner geladen. 

BERECHNUNG VON ESG-RELEVANTEN KENNZAHLEN

Nachdem nun alle Daten geladen wurden, können die für das ESG-Reporting relevanten Daten erstellt werden. Dafür sollen relative Flächenanteile der unterschiedlichen Landbedeckungsklassen berechnet werden. Des Weiteren gilt es, sowohl versiegelte als auch bewachsene Flächen zusammenzufassen, um sich einen besseren Überblick zu verschaffen.
Zu beachten ist, dass am Ende des Skripts die Datensätze reprojiziert werden. Dies ist notwendig, um die genauen Flächenanteile für die späteren Analysen berechnen zu können.

DARSTELLUNG DES BEGRÜNUNGGRADS IN EINER WEBKARTE

Nun kann aus diesen Daten eine Karte erstellt werden, die es ermöglicht, den Anteil an bewachsener Fläche je Flurstück zu visualisieren.

DARSTELLUNG DER STROMERZEUGUNG AUS PV IN EINER WEBKARTE

Um der stetig steigenden Bedeutung der erneuerbaren Energien Rechnung zu tragen, soll anschließend die Stromerzeugung aus Photovoltaikanlagen betrachtet werden.
Dafür werden die zuvor heruntergeladenen PV-Anlagen reprojiziert und die jährliche Energieproduktion anhand einer Annahme von ~200kw/h pro m² berechnet. Die Leistung wird hierbei je Flurstück aufsummiert.

Im nächsten Schritt sollen die Ergebnisse erneut visualisiert werden.

Neben der reinen Darstellung pro Flurstück sind letztlich auch Statistiken für das gesamte Untersuchungsgebiet von Interesse. Ähnlich erstellt wie im vorangeganenenbeispiel kann nun erneut eine Heatmap erzeugt werden. Diese ist im Folgenden als Bild dargestellt. Bei der Ausführung des Codes wird hier ebenfalls eine HTML-Datei generiert, welche interaktiv bedienbar ist. 

VISUALISIERUNG UND CSV-DOWNLOAD DER ERGEBNISSE

Abschließend können die Ergebnisse als Graph dargestellt und als CSV heruntergeladen werden. Damit lassen sich diese lokal in einem Tabellenverarbeitungstool weiter analysieren.