Der nPro-Gebäudeatlas stellt deutschlandweit Gebäudedaten für Wärmebedarfsberechnungen, Quartiersanalysen und Wärmenetzplanungen bereit. Gebäudedaten können direkt in nPro abgerufen und für die weitere Projektbearbeitung verwendet werden – ohne separate GIS-Datenbanken, externe Schnittstellen oder eine aufwendige manuelle Datenaufbereitung.
Was ist der nPro-Gebäudeatlas™?
Für die energetische Analyse eines Quartiers werden Informationen zu den vorhandenen Gebäuden benötigt. Dazu gehören beispielsweise die Gebäudegeometrie, die Gebäudehöhe, der Gebäudetyp, das Baujahr und die beheizte Nutzfläche.
Solche Informationen liegen häufig über verschiedene Datenquellen verteilt vor, besitzen unterschiedliche Datenformate oder müssen zunächst miteinander verknüpft werden. Der nPro-Gebäudeatlas führt geeignete Gebäudedaten zusammen, harmonisiert sie und stellt sie in einer einheitlichen Struktur direkt in nPro zur Verfügung.
In drei Schritten zur Datengrundlage
Der Abruf erfolgt direkt in nPro – ohne Umweg über externe GIS-Software, Datenbanken oder Formatkonvertierungen.
- Gebiet auswählen: Das Untersuchungsgebiet wird in der Karte abgegrenzt. Alle darin liegenden Gebäude werden erfasst.
- Daten abrufen: Für jedes Gebäude werden Geometrie, Typ, Baujahr, Nutzfläche und Wärmebedarf aus dem Gebäudeatlas übernommen und als Gebäudeliste in das Projekt geladen.
- Prüfen und anpassen: Alle Werte sind im Projekt einsehbar und können gebäudescharf korrigiert, ergänzt oder durch eigene Erhebungs- und Verbrauchsdaten ersetzt werden.
Ein Quartier mit mehreren hundert Gebäuden ist damit in wenigen Minuten aufgebaut – eine Datengrundlage, für die bislang Tage an GIS-Arbeit nötig waren.

Welche Gebäudedaten sind enthalten?
Der nPro-Gebäudeatlas liefert je Gebäude eine strukturierte und harmonisierte Attributliste. Die Klassifizierung von Gebäudetyp und Gebäude-Spezifikation erfolgt entsprechend der Systematik der nPro-Software, sodass die Daten ohne zusätzliche Mapping-Schritte weiterverarbeitet werden können.
| Merkmal | Einheit / Format | Verwendung in nPro |
|---|---|---|
| Gebäudegeometrie | Polygon, georeferenziert (GIS-kompatibel) | Darstellung des Gebäudes, Ermittlung geometrischer Kenngrößen und räumliche Zuordnung |
| Grundfläche | m² | Ausgangsgröße für die Ermittlung der Nutzfläche |
| Gebäudehöhe | m | Abschätzung des Gebäudevolumens und der thermischen Hüllfläche |
| Anzahl der Geschosse | Anzahl | Ermittlung beziehungsweise Plausibilisierung der Gebäudenutzfläche |
| Nutzfläche | m² | Zentrale Eingangsgröße für die Wärmebedarfsberechnung |
| Gebäudetyp* | Klassifizierung (z. B. Wohnen, Schule) | Auswahl geeigneter Gebäudeparameter und Zuordnung von Bedarfsprofilen für Wohn- und Nichtwohngebäude |
| Gebäude-Spezifikation* | Klassifizierung | Weitere Differenzierung innerhalb des Gebäudetyps, etwa für typische Nutzungsprofile |
| Baujahr oder Baualtersklasse | Jahr bzw. Klasse | Zuordnung typischer energetischer Gebäudestandards |
| Jährlicher Raumwärmebedarf | kWh/a | Grundlage für Netzdimensionierung, Erzeugerauslegung und Wirtschaftlichkeitsrechnung |
| Jährlicher Trinkwarmwasserbedarf | kWh/a | Grundlage für Netzdimensionierung, Erzeugerauslegung und Wirtschaftlichkeitsrechnung |
| Adresse | Text | Identifikation und Zuordnung einzelner Gebäude |
- Die Klassifizierung erfolgt gemäß der in nPro verwendeten Gebäudetyp- und Spezifikationslogik.
Abhängig von Region, verfügbarer Datengrundlage und einzelnem Gebäude sind nicht für jedes Gebäude sämtliche Merkmale verfügbar. Fehlende Informationen können – abhängig vom jeweiligen Merkmal – aus geometrischen Zusammenhängen, statistischen Daten oder Gebäudetypologien abgeleitet werden. Die bereitgestellten Werte lassen sich anschließend im Projekt prüfen und individuell anpassen.
Wie belastbar sind die Daten?
Automatisch bereitgestellte Gebäudedaten sind nur dann ein Gewinn, wenn die daraus berechneten Wärmebedarfe belastbar sind. Wir haben den nPro-Gebäudeatlas deshalb in sieben Untersuchungsgebieten – von der dicht bebauten Innenstadt bis zur ländlichen Streusiedlung – mit dem amtlichen Wärmebedarfsmodell des LANUV NRW verglichen. Die mittlere absolute Abweichung des Gesamtwärmebedarfs liegt bei 5,3 %, in fünf von sieben Gebieten bleibt sie unter 7 %. Für Gebietsbilanzen, Wärmedichten und die Vorprüfung von Wärmenetzgebieten ist das eine tragfähige Grundlage; für einzelne Gebäude bleibt eine Prüfung der Werte sinnvoll. Alle Ergebnisse, auch die Abweichungen, finden Sie auf der Seite zur Validierung des nPro-Gebäudeatlas.

Aus welchen Quellen stammen die Daten?
Der nPro-Gebäudeatlas kombiniert verschiedene öffentliche, amtliche Datenquellen. Dazu gehören – abhängig von der jeweiligen Region und Datenverfügbarkeit – insbesondere:
- amtliche 3D-Gebäudemodelle und Gebäudekoordinaten der Bundesländer,
- Daten aus der Gebäude- und Wohnungszählung des Zensus 2022,
- Gebäude-, Adress- und Geometriedaten aus OpenStreetMap,
- regionale oder landesspezifische Wärmekataster,
- weitere öffentlich verfügbare Geo- und Statistikdaten.
Die Datenquellen unterscheiden sich unter anderem hinsichtlich ihrer räumlichen Auflösung, ihres Erhebungszeitpunkts und der enthaltenen Gebäudemerkmale. Deshalb werden die Daten vor der Verwendung technisch aufbereitet, vereinheitlicht und – soweit möglich – gebäudescharf zusammengeführt.
Typische Anwendungsbereiche
Der nPro-Gebäudeatlas unterstützt insbesondere die frühe Projektphase, in der für größere Gebiete schnell eine einheitliche Datengrundlage benötigt wird.
- Erstellung von Quartiers- und Gebäudemodellen
- Abschätzung des Wärme- und Kältebedarfs von Gebäuden
- Machbarkeitsstudien & Transformationspläne für Wärmenetze
- Untersuchung potenzieller Wärmenetzgebiete
- Vergleich zentraler und dezentraler Versorgungslösungen
Wie erhalte ich Zugang zum Gebäudeatlas?
Der nPro-Gebäudeatlas ist Bestandteil der nPro Plus-Lizenz. Er steht damit allen Plus-Nutzern ohne zusätzliche Kosten zur Verfügung: Gebäudedaten werden direkt in nPro abgerufen und stehen sofort für die weitere Projektbearbeitung bereit.
Die Nutzung erfolgt als Flatrate – es lassen sich Gebäudedaten für beliebig viele Gebiete abrufen, ohne Begrenzung der Anzahl an Projekten oder Gebäuden. Vorausgesetzt ist eine projektübliche Nutzung im Rahmen der Planungsarbeit; ein systematischer Massenabruf von Daten außerhalb konkreter Projekte ist nicht gestattet.
Wie werden die Gebäudedaten ermittelt?
Für jedes Merkmal wird die jeweils geeignete verfügbare Datenquelle verwendet. Falls ein Wert nicht direkt vorliegt, kann er aus anderen Gebäudeeigenschaften abgeleitet werden.
| Bundesland | Gebäudegeometrie | Gebäudetyp | Gebäudehöhe | Baujahr |
|---|---|---|---|---|
| Baden-Württemberg | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Baden-Württemberg, OpenStreetMap, Wärmeatlas BW | 3D-Gebäudemodell Baden-Württemberg, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Wärmeatlas BW, Zensus 2022 |
| Bayern | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Bayern, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Bayern, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Berlin | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Berlin, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Berlin, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Brandenburg | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Brandenburg, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Brandenburg, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Bremen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Bremen, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Bremen, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Hamburg | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Hamburg, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Hamburg, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Hessen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Hessen, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Hessen, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Mecklenburg-Vorpommern | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Mecklenburg-Vorpommern, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Mecklenburg-Vorpommern, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Niedersachsen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Niedersachsen, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Niedersachsen, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Nordrhein-Westfalen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Nordrhein-Westfalen, OpenStreetMap, LANUV NRW | 3D-Gebäudemodell Nordrhein-Westfalen, OpenStreetMap, LANUV NRW | OpenStreetMap, LANUV NRW, Zensus 2022 |
| Rheinland-Pfalz | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Rheinland-Pfalz, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Rheinland-Pfalz, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Saarland | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Saarland, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Saarland, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Sachsen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Sachsen, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Sachsen, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Sachsen-Anhalt | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Sachsen-Anhalt, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Sachsen-Anhalt, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Schleswig-Holstein | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Schleswig-Holstein, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Schleswig-Holstein, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Thüringen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Thüringen, OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Thüringen, OpenStreetMap | OpenStreetMap, Zensus 2022 |
| Bundesland | Grundfläche | Anzahl der Stockwerke | Nutzfläche | Raumwärmebedarf | Trinkwarmwasserbedarf |
|---|---|---|---|---|---|
| Baden-Württemberg | OpenStreetMap, Wärmeatlas BW | 3D-Gebäudemodell Baden-Württemberg, OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | Wärmeatlas BW oder abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | Wärmeatlas BW oder abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | Wärmeatlas BW oder abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Bayern | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Bayern, OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Berlin | OpenStreetMap | OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Brandenburg | OpenStreetMap | OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Bremen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Bremen, OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Hamburg | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Hamburg, OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Hessen | OpenStreetMap | OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Mecklenburg-Vorpommern | OpenStreetMap | OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Niedersachsen | OpenStreetMap | OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Nordrhein-Westfalen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Nordrhein-Westfalen, OpenStreetMap, LANUV NRW oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | LANUV NRW oder abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | LANUV NRW oder abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | LANUV NRW oder abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Rheinland-Pfalz | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Rheinland-Pfalz, OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Saarland | OpenStreetMap | OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Sachsen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Sachsen, OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Sachsen-Anhalt | OpenStreetMap | OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Schleswig-Holstein | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Schleswig-Holstein, OpenStreetMap | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
| Thüringen | OpenStreetMap | 3D-Gebäudemodell Thüringen, OpenStreetMap oder abgeleitet aus Gebäudehöhe | abgeleitet aus Grundfläche und Stockwerken | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr | abgeleitet aus Nutzfläche, Gebäudetyp und Baujahr |
Lizenzen und Datenstände
Die Gebäudedaten basieren auf der Kombination mehrerer amtlicher und offener Datenquellen (je nach Bundesland unterschiedlich). Diese werden in einem einheitlichen Datenmodell zusammengeführt und harmonisiert, um eine konsistente und belastbare Datengrundlage zu gewährleisten.
| Quelle | Lizenz | Stand | Quellenangabe |
|---|---|---|---|
| OpenStreetMap | Open Data Commons Open Database License 1.0 (ODbL 1.0) | Februar 2026 | OpenStreetMap contributors |
| Zensus 2022 - Gitterdaten | Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (DL-DE/BY-2.0) | Erhebungsstichtag 15.05.2022, verwendeter Datenstand: 04.11.2024 | Statistische Ämter des Bundes und der Länder |
| NRW-Wärmebedarfmodell (LANUV) | Datenlizenz Deutschland - Zero - Version 2.0 (DL-DE-zero-2.0) | 17.12.2024 | Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen (LANUV), OpenGeoData.NRW |
| Wärmeatlas Baden-Württemberg | Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (DL-DE/BY-2.0) | Februar 2025 | Datenquelle: LGL, www.lgl-bw.de bearbeitet von geomer, www.geomer.de | ifeu, www.ifeu.de | GEF, www.gef.de | dl-de/by-2-0 www.govdata.de/dl-de/by-2-0 | https://opengeodata.lgl-bw.de/ |
| 3D-Gebäudemodell Baden-Württemberg (CityGML) | Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (DL-DE/BY-2.0) | Dezember 2024 | LGL Baden-Württemberg OpenGeoData |
| 3D-Gebäudemodell Bayern (CityGML) | Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) | November 2024 | Bayerische Vermessungsverwaltung Open Data |
| 3D-Gebäudemodell Berlin (CityGML) | Datenlizenz Deutschland - Zero - Version 2.0 (DL-DE-zero-2.0) | Dezember 2024 | Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen, Berlin Open Data |
| 3D-Gebäudemodell Brandenburg (CityGML) | Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (DL-DE/BY-2.0) | Dezember 2024 | GeoBasis-DE / LGB (Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg) |
| 3D-Gebäudemodell Bremen (CityGML) | Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) | März 2024 | Landesamt GeoInformation Bremen, Metaver |
| 3D-Gebäudemodell Hamburg (CityGML) | Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (DL-DE/BY-2.0) | Februar 2023 | Freie und Hansestadt Hamburg, Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung (LGV), Metaver |
| 3D-Gebäudemodell Hessen (CityGML) | Nutzungsbedingungen des Hessischen Landesamtes für Bodenmanagement und Geoinformation: Nutzung ohne Einschränkungen oder Bedingungen | Dezember 2024 | Hessische Verwaltung für Bodenmanagement und Geoinformation |
| 3D-Gebäudemodell Mecklenburg-Vorpommern (CityGML) | Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) | Dezember 2024 | Landesamt für innere Verwaltung Amt für Geoinformation, Vermessungs- und Katasterwesen MV |
| 3D-Gebäudemodell Niedersachsen (CityGML) | Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) | Dezember 2024 | Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) |
| 3D-Gebäudemodell Nordrhein-Westfalen (CityGML) | Datenlizenz - Deutschland - Zero (DL-DE/0-2.0) | November 2024 | Geobasis NRW |
| 3D-Gebäudemodell Rheinland-Pfalz (CityGML) | Datenlizenz - Deutschland - Namensnennung (DL-DE/BY-2.0) | Dezember 2024 | Landesamt für Vermessung und Geobasisinformation Rheinland-Pfalz |
| 3D-Gebäudemodell Saarland (CityGML) | Datenlizenz - Deutschland - Namensnennung (DL-DE/BY-2.0) | Dezember 2024 | Landesamt für Vermessung, Geoinformation und Landentwicklung Saarland |
| 3D-Gebäudemodell Sachsen (CityGML) | Datenlizenz - Deutschland - Namensnennung (DL-DE/BY-2.0) | Dezember 2024 | Landesamt für Geobasisinformation Sachsen |
| 3D-Gebäudemodell Sachsen-Anhalt (CityGML) | Datenlizenz - Deutschland - Namensnennung (DL-DE/BY-2.0) | Juni 2024 | GeoBasis-DE / LVermGeo ST |
| 3D-Gebäudemodell Schleswig-Holstein (CityGML) | Creative Commons Namensnennung 4.0 (CC BY 4.0) | Juni 2023 | Landesamt für Vermessung und Geoinformation SH |
| 3D-Gebäudemodell Thüringen (CityGML) | Datenlizenz - Deutschland - Namensnennung (DL-DE/BY-2.0) | Dezember 2024 | Thüringer Landesamt für Bodenmanagement und Geoinformation |
Hinweise zur Genauigkeit und Eignung der Daten
Die gelieferten Werte – insbesondere die Wärmebedarfe – basieren auf verfügbaren amtlichen und offenen Datenquellen sowie einer methodischen Aufbereitung und Harmonisierung. Abdeckung, Aktualität und Detailgrad können je nach Region unterschiedlich sein. Die Daten sind als Planungs- und Analysegrundlage gedacht und ersetzen keine gebäudescharfe Bestandsaufnahme vor Ort. Seitens nPro wird keine Gewähr für die Richtigkeit, Vollständigkeit oder Eignung der Daten für bestimmte Zwecke übernommen. Nutzer sollten die Daten kritisch prüfen und ggf. durch eigene Erhebungen ergänzen.