Artikel und Bücher

McQuatters-Gollop, A.; Guérin, L.; Arroyo, N.; Aubert, A.; Artigas, L.; Bedford, J.; Corcoran, E.; Dierschke, V.; Elliott, S.; Geelhoed, S.; Gilles, A.; González-Irusta, J.; Haelters, J.; Johansen, M.; LeLoc’h, F.; Lynam, C.; Niquil, N.; Meakins, B.; Mitchell, I.; Padegimas, B.; Pesch, R.; Preciado, I.; Rombouts, I.; Safi, G.; Schmitt, P.; Schückel, U.; Serrano, A.; Stebbing, P.; Dela Torriente, A.; Vina-Herbon, C. (2022): Assessing the state of marine biodiversity in the Northeast Atlantic. Ecological Indicators 141 (2022) 109148 , doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109148
Schierbaum, A.; Kalinowski, P.; Mittmann, M.; Luhmann, T. (2022): Aufnahme und Modellierung des Goethe-Elefantenschädels mittels Handscanner und SfM. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 99-108
Schierbaum, A.; Kalinowski, P.; Mittmann, M.; Luhmann, T. (2022): Aufnahme und Modellierung des Goethe-Elefantenschädels mittels Handscanner und SfM. Luhmann, Thomas; Schumacher, Christina (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2022, Wichmann, Berlin.
Gielsdorf, F.; Schönrock, S.; Pesch, R. (2022): Chapter 2: Mathematics and Statistics. W. Kresse, D. Danko (Eds.), Springer Handbook of Geographic Information, Springer , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-53125-6_2
Brinkhoff, T.; Kresse, W. (2022): Databases. In: Kresse, W., Danko, D. (eds.): Springer Handbook of Geographic Information, Springer, 53-93 , doi: 10.1007/978-3-030-53125-6_3

Vorträge

Ratzke, H. : Identifizierung und Bewertung von potenziell für den Einsatz von Solartechnologie geeigneten Dachflächen. KOMCOM Nord, Hannover, Februar 2009
Luhmann, T. : Solaranlagen planen mit dem Programm „PixSolar“ - in wenigen Minuten vom digitalen Foto zur fertigen Dachplanung. Innovationsrunde „Planung von Solaranlagen“, Oldenburg, Dezember 2008
Jaquemotte, I. : Datenmodellierung, Analyse and Visualisierung für die Squatforschung. Arbeitstreffen des Forschungsschwerpunktes „Schiffsdynamik – von der Forschung zur Anwendung“, Elsfleth, November 2008
Luhmann, T. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008
Ratzke, H. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008

Projekte

North Sea Sustainable Energy Planning - Plus

2014-2015
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)

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)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

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)