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Persistent Identifier
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doi:10.71830/GKTTRK |
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Publication Date
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2026-11-09 |
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Title
| Estimated intercensal population for Germany (EstIP-DE) 2022 |
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Author
| Reiter, Denis (Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development) - ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2839-6604 |
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Point of Contact
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Reiter, Denis (Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development) |
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Description
| EN: EstIP-DE offers small-scale population data for Germany, complementing official census data in between census surveys. The population is estimated on building level by applying a tree-based AI model to 3D building footprints enhanced with a variety of geometrical, morphological and context-based features. The model is trained by dasymetrically mapping the most recent official census population (currently from 2022) to identified residential buildings and learns the relation between the processed building features and the mapped inhabitants. This is the 2022 version of the dataset that only features building level data since the official census is available for this year for the grid level. This version complements the building geometries of "3D Building Metrics Germany" and contains unaltered estimated population values for each building. This data is only available on request (see "Access and Usage Information"). The method for obtaining the population estimations is described in detail in the paper "Intercensal building-based population estimation". Evaluation revealed the error on grid cell level to be about 8%. Please refer to the paper for further details. Code for both obtaining the building features and the population estimations is documented on GitHub. Both the paper and code can be found under the "Related Publications" section. (2026-10-22)
DE: EstIP-DE bietet detaillierte Bevölkerungsdaten für Deutschland und ergänzt damit die offiziellen Zensusdaten zwischen den Erhebungen. Die Bevölkerung wird auf Gebäudeebene geschätzt, indem ein baumbasiertes KI-Modell auf 3D-Gebäudegrundrisse angewendet wird, die mit einer Vielzahl geometrischer, morphologischer und kontextbezogener Gebäudemerkmale angereichert sind. Das Modell wird durch dasymetrische Verteilung der jüngsten offiziellen Zensusdaten (derzeit aus dem Jahr 2022) auf identifizierte Wohngebäude trainiert und lernt den Zusammenhang zwischen den Gebäudemerkmalen und den zugeordneten Einwohnern. Dies ist die Version 2022 des Datensatzes, die ausschließlich Daten auf Gebäudeebene enthält, da für dieses Jahr der Zensus auf Rasterebene verfügbar ist. Diese Version ergänzt die Gebäudgeometrien von „3D Building Metrics Germany“ und enthält unveränderte geschätzte Bevölkerungszahlen für jedes Gebäude. Diese Daten sind nur auf Anfrage erhältlich (siehe "Zugangs- und Nutzungsinformationen"). Die Methode zur Ermittlung der Bevölkerungsschätzungen wird ausführlich in der Veröffentlichung „Intercensal building-based population estimation“ beschrieben. Eine Auswertung ergab, dass der Fehler auf Rasterzellenebene bei etwa 8 % liegt. Weitere Einzelheiten können dem Paper entnommen werden. Der Code sowohl zur Ermittlung der Gebäudemerkmale als auch zur Erstellung der Bevölkerungsschätzungen ist auf GitHub dokumentiert. Sowohl die Veröffentlichung als auch der Code sind im Abschnitt „Zugehörige Publikationen“ zu finden. (2026-10-22) |
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Subject
| Computer and Information Science; Engineering |
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Keyword
| residential building https://www.eionet.europa.eu/gemet/en/concept/7144 (GEMET) https://www.eionet.europa.eu/gemet/en/themes/
population distribution https://www.eionet.europa.eu/gemet/en/concept/6517 (GEMET) https://www.eionet.europa.eu/gemet/en/themes/
estimation https://vocabs.lter-europe.net/EnvThes/en/page/20125 (EnvThes) https://vocabs.lter-europe.net/EnvThes/en/
census https://vocabs.lter-europe.net/EnvThes/en/page/20322 (EnvThes) https://vocabs.lter-europe.net/EnvThes/en/ |
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Topic Classification
| human population (GEMET) https://www.eionet.europa.eu/gemet/en/themes/ |
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Related Publication
| Is Supplemented By: Reiter, D., Jehling, M., & Hecht, R. (2026). Intercensal building‑based population estimation. International Journal of Digital Earth, 19(2). https://doi.org/10.1080/17538947.2026.2738267 doi 10.1080/17538947.2026.2738267 https://doi.org/10.1080/17538947.2026.2738267
Is Supplemented By: Reiter, D. (2026). EstIP-Building-Toolbox (Version v0.1.0) [Computer software]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.23558228 doi 10.5281/zenodo.23558228 https://doi.org/10.5281/zenodo.23558228
Is Supplemented By: Reiter, D. (2026). EstIP-Estimation-Pipeline (Version v0.1.0) [Computer software]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.23558310 doi 10.5281/zenodo.23558310 https://doi.org/10.5281/zenodo.23558310
References: Geheimhaltung mit der Cell-Key-Methode im Zensus 2022 url https://www.destatis.de/DE/Methoden/WISTA-Wirtschaft-und-Statistik/2024/06/geheimhaltung-cell-key-methode-zensus-062024.html |
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Producer
| Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development (IOER) https://www.ioer.de/ 
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Production Date
| 2026 |
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Production Location
| Dresden, Germany |
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Contributor
| Supervisor: Behnisch, Martin
Researcher: Hecht, Robert
Researcher: Jehling, Mathias
Related Person: Münzinger, Markus
Related Person: Hartmann, André
Data Curator: Rieche, Theodor
Data Collector: Schinke, Ulrike |
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Funding Information
| German Federal Ministry for Digital and Transport: FKZ: 19F2202C
German Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action: FKZ: 16KN106226 |
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Distributor
| IOER Research Data Centre (Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development) (IOER FDZ) https://fdz.ioer.de/ 
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Depositor
| Reiter, Denis |
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Deposit Date
| 2026-10-22 |
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Time Period
| Start Date: 2022-01-01; End Date: 2022-12-31 |
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Data Type
| CSV; Geospatial Data |
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Series
| EstIP |
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Software
| Python, Version: 3.11
EstIP-Building-Toolbox, Version: 0.1.0
EstIP-Estimation-Pipeline, Version: 0.1.0 |
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Related Dataset
| Münzinger, Markus, 2025, "3D Building Metrics Germany 2022", https://doi.org/10.71830/GVNGUA, ioerDATA, V1; Geographische Gitter für Deutschland in Lambert-Projektion (GeoGitter Inspire), https://gdz.bkg.bund.de/index.php/default/inspire/sonstige-inspire-themen/geographische-gitter-fur-deutschland-in-lambert-projektion-geogitter-inspire.html; Zensus 2022 (Gitterdaten), https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Zensus2022/_publikationen.html# |
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Data Source
| Listed details in README.md |
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Documentation and Access to Sources
| Listed details in README.md |