Artikel und Bücher

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

Vorträge

Lanz, P. : The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR.. SeaSAR, Spitzbergen, 2023, Mai 2023
Schnabel, M. : Geodatenanalyse zur Abschätzung der Wärmenetzeignung im Rahmen der kommunalen Wärmeplanung. 35. Oldenburger Rohrleitungsforum, März 2023
Albers, S. : Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken. DGPF Nachwuchs-Netzwerk, März 2023
Kahmen, O. : Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren. 7. Fachseminar des DGZfP - FA Optische Verfahren, Leipzig, März 2023
Jaquemotte, I. : 3D- Modellierung und -Visualisierung - aktuelle Ergebnisse aus studentischen Projekten. Kolloquium an der Hochschule Anhalt, Dessau, Januar 2023

Projekte

Gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)
Ziel des Projektes war die Entwicklung und Erprobung eines Systems von dezentralen mobilen Erfassungsgeräten und zentralen GIS-Anwendungen zur Steigerung von Qualität, Effizienz und Attraktivität der ehrenamtlichen Artenerfassung im Gelände. mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Jan Loesbrock, M.Sc. (08.2010-10.2012)

3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen

2010-2012
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Projekt nutzt neue photogrammetrische Methoden zur 3D-Rekonstruktion einer PV-Anlage mittels unkalibrierter Bilder, um für geplante oder bereits bestehende Anlagen die notwendigen geometrischen Parameter zu ermitteln. Ergänzt werden die so ermi...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (03.2010-03.2012) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (07.2010-03.2011)

Machbarkeitsstudie "Technikinteresse von Mädchen an Themen der Geoinformation"

2010-2011
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Die Machbarkeitsstudie beschäftigt sich unter verschiedenen Gesichtspunkten mit dem Technikinteresse von Mädchen und Jungen der 6. und 7. Jahrgangsstufe an Themen der Geoinformatik.
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Dipl.-Ing. (FH) Ole Vieth (06.2010-09.2010) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (01.2010-06.2010)

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)