Generalisierung von GIS-Daten
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Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Fincken, M.; Hauser, N.; Michels, C.; Niemeyer, M.; Raß, B.; Rocker, S.; Koch, S. (2023):
Flächendeckende Abschätzung der Potentiale von Erdwärmepumpen zur Wärmeversorgung von Wohngebäuden für die Wärmeleitplanung. Geothermiekongress 2023
Schnabel, M.; Koch, S. (2023):
Geodatenanalyse zur Abschätzung der Wärmenetzeignung im Rahmen der kommunalen Wärmeplanung. 3R Heft 7/2023
, Weblink
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.
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funded by: Land Niedersachsen
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Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Bachelor & Master Theses
Untersuchungen zum Einsatzpotential von UAV-Photogrammetrie bei der topographischen Ermessung im Vergleich zur klassischen Tachymeter-/GNSS-Vermessung (2024/1)
Untersuchung eines lidargestützten Verfahrens zur Detektion von dynamischen Hindernissen und Algorithmen zur Kollisionsvermeidung für die vollautomatische Navigation mit einem Autonomous Surface Vehicle (2024/1)
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
cooperation
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)