Books and Papers
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Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Niemeyer, M.; Fincken, M.; Raß, B.; Koch, S. (2023):
Entscheidungsorientierte Aufbereitung von Potentialen zur Nutzung von Wärmepumpen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 1. Konferenz zur Norddeutschen Wärmeforschung
, doi: https://doi.org/10.48547/202310-021
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
Presentations
Luhmann, T.
:
High Precision Photogrammetry Using RGB Colour Information.
Coordinate Measurement Systems Conference, Orlando, Florida,
Juli 2006
Brinkhoff, T.
:
Towards a Sustainable e-Learning Solution for GI-Education.
ISPRS TC VI Symposium „e-Learning and the Next Steps for Education“, Tokyo, Japan,
Juni 2006
Brinkhoff, T.
:
Räumliche Datenbanken: Grundlagen und Zukunftsentwicklungen.
Forum „Visualisierung auf die Geo-Art“, Wolfsburg,
März 2006
Brinkhoff, T.
:
Mobile Geodatenvisualisierung und Erfassung im Katastrophenmanagement.
Forum „Mobiles Geoinformationssysteme“, Oldenburg,
März 2006
Ratzke, H. :
Concept to Design a Flood Risk Management System for the River Drweca (Poland).
Workshop „Hochwasserrisikomanagement“, Nicolaus Kopernikus Universität Torun, Polen,
Februar 2006
Projects
Beginn: 2017
funded by: German Maritime Museum, Leibniz Institute for Maritime History
The project focusses on the conception and implementation of the geometric monitoring of the Bremen Cog (appr. 25m x 8m x 8m). The Bremen Cog is the best preserved medieval merchant ship in the world. A large-volume optical 3D-measurement con... more
funded by: Niedersächsisches Vorab
This interdisciplinary project aims to develop autonomous underwater and surface vehicles. One subproject focusses on the development of calibration procedures and algorithms for the special challenges of underwater photogrammetry. Another subproject... more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
funded by: European Fonds for Regional Development (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Bachelor & Master Theses
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
cooperation
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)