North Sea Sustainable Energy Planning - Plus
2014-2015
Artikel und Bücher
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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
Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16)
, doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Vorträge
Schüssler, F.
:
GIS und Geomarketing zur Analyse ambulanter Versorgung.
Fachärztemangel oder Verteilungsproblem? Gießener Geographische Gesellschaft,
Dezember 2017
Chizhova, M. :
Human-computer-interaction in reconstruction of lost architictire from point clouds.
III international scientific and technical conference Geospace, Kiev, Ukraine,
Dezember 2017
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.
Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew,
Dezember 2017
Luhmann, T.
:
A software-based concept for teaching photogrammetry.
ISPRS GeoSpace, Kiev, Ukraine,
Dezember 2017
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
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner