Artikel und Bücher

Koch, S.; Elbeshausen, M.; Gravenhorst, T.; Schnabel, M. (2022): Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen. Künstliche Intelligenz in Geodäsie und Geoinformatik
Brinkhoff, T. (2022): Geodatenbank­systeme in Theorie und Praxis. Einführung in Geodatenbanken unter besonderer Berücksichtigung von PostGIS und Oracle, 4., überarbeitete und erweiterte Auflage, Wichmann, 624 Seiten, ISBN 978-3-87907-694-9 (Buch), ISBN 978-3-87907-695-6 (E-Book) , Weblink
Brinkhoff, T. (2022): Geoinformationen im touristischen Umfeld. In: U. Weithöner, R. Goecke, E. Kurz, A. Schulz (Hrsg.), Digitaler Tourismus - Informationsmanagement im Tourismus, 3. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 155-172 , Weblink
Schönrock, S.; Schuchardt, B.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Kreutle, K.; Pesch, R. (2022): Geostatistical Applications in a Marine Benthic Biological Context. Kresse, W., Danko, D. M. (Eds.): Springer Handbook of Geographic Information. Springer
Pogoda, B.; Hauser, S.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hausen, T.; Bérenger, C.; Heinicke, K.; Pesch, R. (2022): GIS-basierte Modellierung von Eignungsflächen für die Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der AWZ der Nordsee. gis.Science Ausgabe 2/2022

Vorträge

Göring, M. : Vermessung von Windenergieanlagen. BDVI Mitgliederversammlung, Emden, März 2017
Chizhova, M. : Probabilistic Reconstruction of 3D Buildings using Cellular Automaton. 7th International Workshop 3D ARCH – „3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architectures” (ISPRS/CIPA), März 2017
Knies, J. : Energetische Nachbarschaften – Impulse für eine zukünftige Energie(leit)planung und Umsetzung am Beispiel Alter Stadthafen in Oldenburg. 7. KoBE-Fachtagung “Zukunft Bauen und Sanieren 2017”, Oldenburg, Februar 2017
Brinkhoff, T. : Geodatenbanksysteme. CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz, Februar 2017
Rofallski, R. : Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. 16. Oldenburger 3D-Tage 2017, Februar 2017

Projekte

Videobasierte Verfolgung von Arbeitern auf Baugerüsten zur Verbesserung der Arbeitssicherheit

2009
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
In der Machbarkeitsstudie beschäftigt sich mit der Frage, ob videobasierte Verfahren zur Personenverfolgung geeignet sind, um Ursachen und Abläufe von Fehlbeanspruchungen zu analysieren und ggf. entsprechende Warnungen auszugeben. Sie soll in die E...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (02.2009-09.2009)

Umweltnetzwerk Oldenburg

2009-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
UNO ist als eines von bundesweit 10 Netzwerken in das Programm „Research in Germany – Land of Ideas“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) aufgenommen worden. Im Rahmen dieses Programms werden Aktivitäten zum Thema „Intern...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Tim Grzabka, M.A. (07.2009-03.2010)

Geo Business Netzwerk (GEOBIZNET) - Internationales Forschungsmarketing in Polen und Kroatien

2008-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Ziel des Geo Business Netzwerks war die Vorbereitung länderübergreifender Forschungs- und Transferkooperationen im Themenbereich von Geoinformations­technologien.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Geogr. Stefan Nicolaus (10.2008-10.2010) Christine Deike (11.2008-07.2009)

Abschlussarbeiten


Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)