North Sea Sustainable Energy Planning - Plus
2014-2015
Artikel und Bücher
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Leiz, M.; Moon, K.; Rehner, L.; Stentzel, U.; Radicke, R.; Hoffmann, W.; van den Berg, N. (2023):
Population-Based, Spatial Analysis of Specialised Ambulatory Palliative Care in Mecklenburg-Western Pomerania, Germany, on the Basis of Reimbursement Data. International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH)
, doi: 10.3390/ijerph20032231 , Weblink
Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023):
Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8
Wichmann, Andreas; Ghassoun, Yahya; Golibrzuch, Michel (2023):
Ressource Denkmal-Dach: Die Datengrundlage für das zukünftige niedersächsische Denkmal-Dachkataster. Berichte zur Denkmalpflege in Niedersachsen
, Weblink
Franckenberg, Sabine; Sieberth, T.; Patcek, Wolfgang; Fürst, Martin; Colacicco, Giovanni; Ebert, L. (2023):
Semiautomated Targeted Postmortem Computed Tomography Angiography of the Pulmonary Arteries Using a Robotic System. Forensic Science International
, doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111712
Lanz, P.; Marino, A.; Simpson, M.D.; Brinkhoff, T.; Köster, F.; Möller, M. (2023):
The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR. Remote Sensing. 2023; 15(8):2008
, doi: 10.3390/rs15082008
Vorträge
Lorkowski, P. :
Datenstrommanagement-Systeme für die Umweltüberwachung mittels Geosensoren.
Jade2Pro Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg,
März 2016
Knies, J. :
The Aspect of Space in Future Energy Systems.
Sustainable Built Environment Conference – Strategies, Stakeholders, Success Factors, HCU Hamburg,
März 2016
Luhmann, T.
:
Präzise Verfolgung von Kopfbewegungen für den Einsatz bei Hörtests.
15. Oldenburger 3D-Tage,
Februar 2016
Rofallski, R.
:
Untersuchungen zur Synchronisation von TLS und MoveInspect.
15. Oldenburger 3D-Tage,
Februar 2016
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Februar 2016
Projekte
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Projekt greift vorliegende Ergebnisse und Netzwerkkontakte aus dem abgeschlossenen Projekt North Sea Sustainable Energy Planning auf. Im Fokus steht die Weiterentwicklung und -verbreitung eines CO2-Kalkulators in den teilnehmenden Regionen.
Forschungsschwerpunkt Hören im Alltag Oldenburg, Teilprojekt 2.5.12
2013-2018
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Ziel des Projektes ist die Erfassung von Kopfbewegungen in Abhängigkeit von Schalldarbietungen, die mit Hilfe einer Wellenfeldsynthese erzeugt werden. Hierbei soll u. a. untersucht werden, ob die Zuhilfenahme von Kopfbewegungen die Fähigkeit zur Or...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (06.2013-12.2015)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (06.2013-12.2015)
Hydrogene Transport Economy
2013-2015
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)