Books and Papers
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023):
GeoVisual Analytics zur intuitiven Szenarioplanung im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. AGIT Journal für Angewandte Geoinformatik Ausgabe 9-2023
, doi: 10.14627/537742008 , Weblink
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Koch, S. (2023):
Interactive geodata analyses to support the multi-stakeholder process of thermal energy planning. Lund, H., Mathiesen, B. V., Østergaard, P. A., & Brodersen, H. J. (Eds.) (2023). Book of Abstracts: 9th International Conference on Smart Energy Systems
, Weblink
Koch, S.; Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M. (2023):
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.
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023):
Mit GeoVisual Analytics zur Wärmeleitplanung. gis.Business 3/2023
, Weblink
Koch, S.; Elbeshausen, M.; Gravenhorst, T.; Schnabel, M. (2022):
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen. Künstliche Intelligenz in Geodäsie und Geoinformatik
Presentations
Koch, S.
:
Geodatenanalyse für die Energie- und Wärmewende.
Kolloquium Geoinformation, Jade Hochschule,
Oktober 2022
Projects
funded by: zukunft.niedersachsen
![](assets/images/3/csm_Pr24_065_Wissenschaftsraeume_2_6352d14da4-e25f9bb7.jpg)
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
people
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (head) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head)
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (head) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head)
funded by: zukunft.niedersachsen
![](assets/images/5/DiViAS-Logo-256c8b7d.png)
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
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Sascha Koch (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Simon Albers, M.Sc. (10.2023-) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (11.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (12.2023-) Maximilian Herbers, M.Sc. (03.2024-)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Sascha Koch (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Simon Albers, M.Sc. (10.2023-) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (11.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (12.2023-) Maximilian Herbers, M.Sc. (03.2024-)
Regional Strategic Energy Planning
2023-2024
funded by: Lower Saxony Ministry of Science and Culture (MWK)
![](assets/images/8/Pr23_017_ReStEP-1818ca27.jpeg)
The global climate protection goals can be seen as an opportunity to drive sustainable regional development by using local energy resources more stringently and generating both ecological and economic benefits. The models of the project partners IAPG... more
people
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-)
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-)
Bachelor & Master Theses
Räumliche Auswertung energetischer Altbausanierungen am Beispiel eines Förderprogramms der Stadt Oldenburg (2023/3)
cooperation
Kurzfristige Kursvorhersagen von Bitcoin anhand unterschiedlicher Faktoren wie der medialen Stimmung (2023/3)
cooperation
Konzeption und Entwicklung einer branchenspezifisch parametrisierbaren Methode für die Bewertung von Unternehmensstandorten (2023/3)
cooperation
Konzeption und Entwicklung eines Neuronalen Netzes zur Erkennung von Baumkronen auf Luftbildern für die Planung von Glasfasernetzen (2023/2)
cooperation
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)