Prof. Dr. Sascha Koch

Professor for Computer Sciences with a Specialisation on Data Analysis
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Books and Papers

Paulau, P.; Hurka, J.; Middelberg, J.; Koch, S. (2024): Centralised monitoring and control of buildings using open standards. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , doi: 10.5194/isprs-annals-X-4-W4-2024-169-2024 , Weblink
Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024): Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024): Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts , doi: 10.1515/9783110777567
Moritz Elbeshausen; Karl-Kiên Cao; Jan Buschmann; Marvin Schnabel; Vogt, T.; Steinberger-Wilckens, R.; Sascha Koch (2024): Regional Strategic Energy Planning (ReStEP). GeoDPA24 - International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Hurka, J.; Paulau, P.; Middelberg, J.; Koch, S. (2023): Bidirectional integration of a KNX equipped energy efficiency test bench building with the OGC SensorThings standard. KNX Scientific Conference 2023, Barcelona , Weblink

Presentations

Paulau, P. ; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S. : Centralised monitoring and control of buildings using open standards. 8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC), Athen, Juni 2024 Weblink
Koch, S. : Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen. INTERGEO 2023, Session "Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungen", Berlin, Oktober 2023
Koch, S. ; Elbeshausen, M. : Wärmeleitplanung Nordwest am Beispiel von Edewecht. OLEC Energy Week 2023: wärme:tauscher - Kommunale Wärmeplanung gemeinsam vorantreiben!, Juni 2023
Koch, S. : Geodatenanalysen und KI für eine nachhaltige Wärmeversorgung. Nachhaltigkeitsreise in die Bauwirtschaft, Mittelstand-Digital Zentrum Zukunftskultur, Mai 2023
Koch, S. : Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V., Mai 2023

Projects

funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Über 70 % der deutschen Haushalte werden durch fossile Energien (Erdgas, Öl) mit Wärme versorgt. Daher haben einige Bundesländer die Kommunale Wärmeplanung (KWP) gesetzlich geregelt. Zudem ist am 1.1.2024 ein Bundesgesetz zur Wä... more
funded by: zukunft.niedersachsen
There are hundreds of thousands of artefacts in German museums that were brought to Europe during the colonial era as a result of wars, looting or trade. The history of these objects - where they came from, what they were used for and who once owned ... more
funded by: zukunft.niedersachsen
The research network DiViAS brings together previously rarely interlinked methods and practices in the digitization, research and representation of collections from colonial contexts. The project will systematically combine expertise from museum stud... more

Bachelor & Master Theses


Räumliche Auswertung energetischer Altbausanierungen am Beispiel eines Förderprogramms der Stadt Oldenburg (2023/3)
supervisors

Prof. Dr. Sascha Koch

Lea Kuhlmann, M.A.

cooperation

Stadt Oldenburg

Kurzfristige Kursvorhersagen von Bitcoin anhand unterschiedlicher Faktoren wie der medialen Stimmung (2023/3)
supervisors

Prof. Dr. Sascha Koch

Jan Schoenmakers

cooperation

Hase & Igel GmbH

Konzeption und Entwicklung einer branchenspezifisch parametrisierbaren Methode für die Bewertung von Unternehmensstandorten (2023/3)
supervisors

Prof. Dr. Sascha Koch

Jan Schoenmakers

cooperation

Hase & Igel GmbH

Konzeption und Entwicklung eines Neuronalen Netzes zur Erkennung von Baumkronen auf Luftbildern für die Planung von Glasfasernetzen (2023/2)
supervisors

Prof. Dr. Sascha Koch

Philipp Simon, M.Sc.

cooperation

EWE NETZ GmbH

Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)