North Sea Sustainable Energy Planning - Plus
2014-2015
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Pogoda, B.; Hausen, T.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hauser, S.; Bérenger, C.; Dureuil, M.; Krause, J.; Heinicke, K.; Pusch, C.; Eisenbarth, S.; Kreutle, A.; Peter, C.; Pesch, R. (2023):
Come, tell me how you live: Habitat suitability analysis for Ostrea edulis restoration. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems (accepted Jan 2023)
, doi: 10.1002/aqc.3928
Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Development of a Procedure for Torsion Measurement Using a Fan-Shaped Distance Meter System. Sensors 2023
, doi: https://doi.org/10.3390/s23208603 , Weblink
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2023):
Digital visual testing of welds under water using optical 3D measurement technology with image-variant illumination. Unterwassertechnik 2023 - DVS Media, DVS Berichte, Band: 374, S. 93-101, ISBN: 978-3-96144-159-4
, Weblink
Both, F.; Kalinowski, P.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2023):
Digitalisierung der Weserrunenknochen und die alte Frage: Original oder Fälschung. Warnke (Hrsg.): Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg, 03/2022, ISSN 2750-2813, Isensee Verlag, Oldenburg, S. 67-70
Elbeshausen, M.; Koch, S.; Cao, K.; Steinberger-Wilckens, R.; Buschmann, J. (2023):
Energieversorgung regional und strategisch planen. Wissen hoch N – Wissen aus Hochschulen in Niedersachsen
, doi: https://doi.org/10.60479/XYNE-2C19 , Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fusion of Photogrammetry and Laserscanning for Cultural Heritage Objects.
GeoSpatial Conference, Teheran,
Oktober 2019
Hastedt, H.
:
Geometric quality of consumer cameras for optical 3D metrology.
73. Heidelberger Bildverarbeitungsforum,
Oktober 2019
Luhmann, T.
:
Photogrammetric image processing.
Master lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
Luhmann, T.
:
Introduction to 3D reconstruction from images.
Bachelor lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
Brinkhoff, T.
:
Data Science in der Hochschulausbildung und für EVU.
GiN EVU Forum 2019, Oldenburg,
September 2019
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
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)