Webbasiertes Sensorsystem zur Bodenfeuchteprofilmessung in der Hochwasserfrühwarnung (WEBBOS)
2007-2011
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Große-Schwiep, M.; Piechel, J.; Luhmann, T. (2015):
An Approach for the Measurement of Rotor Blade Deformations During Operation. Proceedings 2nd Conference for Wind Power Drives, 2015, Aachen
Hastedt, H.; Luhmann, T. (2015):
Analyse der Kamerakalibrierung mit OpenCV. In: Luhmann, Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 14. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann, 2015, 259-268
Nickel, S.; Hertel, A.; Pesch, R.; Schröder, W.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2015):
Correlating concentrations of heavy metals in atmospheric deposition with respective accumulation in moss and natural surface soil for ecological land classes in Norway between 1990 and 2010. Environmental Science and Pollution Research 22(11):8488-8498
Nickel, S.; Hertel, A.; Pesch, R.; Schröder, W.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2015):
Correlating heavy metal deposition and respective concentration in moss and natural surface soil for ecological land classes in Norway (1990-2010). link to research data and scientific software (Version v1) [Data set]. Zenodo
, doi: doi.org/10.5281/zenodo.1320943
Knies, J. (2015):
Durch Raumanalysen das energetische Potenzial von Abwasser heben. Wasser und Abfall, Jahrgang 17, Heft 1/2, Springer, 10-16
Vorträge
Kalinowski, P. :
High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study.
9th International Workshop 3D-ARCH, Mantova, Italy,
März 2022
Kalinowski, P. :
Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie.
20. Oldenburger 3D-Tage.,
Februar 2022
Schnabel, M.
:
Die Rolle des Stromnetzes in der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Tagung Zukünftige Stromnetze 2022,
Januar 2022
Weblink
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Januar 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik zur dynamischen Erfassung von Rotorblättern.
OLEC TurbuMetric-Workshop, Oldenburg,
Januar 2022
Projekte
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
Ziel war die Entwicklung eines webbasierten interoperablen Informationssystems zur Hochwasserfrühwarnung. Die Basis bildete ein Bodenfeuchteprofilsensor, mit dem Gebietszustände ermittelt und darauf aufbauend über ein... mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Stephan Jansen, M.Sc. (09.2010-04.2011) Dipl.-Ing. Christian Knese (10.2007-02.2010)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Stephan Jansen, M.Sc. (09.2010-04.2011) Dipl.-Ing. Christian Knese (10.2007-02.2010)
Organisation und Auswertung großer georeferenzierter und spatio-temporaler 2D- und 3D-Messwertdatenbanken
2007-2008
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
In diesem Vorhaben wurden Techniken zur Organisation großer georeferenzierter und spatio-temporaler Messwertdatenbanken entwickelt und erprobt.
Entwicklung eines Verfahrens zur Bestimmung dynamischer Oberflächenveränderungen durch Mehrbildmatching mit geometrischen und zeitlichen Bedingungen
2007-2010
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Folkmar Bethmann, M.Sc. (02.2008-02.2010) (03.2007-02.2010) Dr. Ing. Johannes Piechel (12.2008-08.2009)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Folkmar Bethmann, M.Sc. (02.2008-02.2010) (03.2007-02.2010) Dr. Ing. Johannes Piechel (12.2008-08.2009)
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)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
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)