Artikel und Bücher

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
Koch, S.; Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M. (2023): Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V.
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023): Mit GeoVisual Analytics zur Wärmeleitplanung. gis.Business 3/2023 , Weblink

Vorträge

Weisensee, M. : GIS Support of High Water Risk Management Systems. Workshop „Hochwasserrisikomanagement“, Nicolaus Kopernikus Universität Torun, Polen, Februar 2006
Luhmann, T. : Nutzung von RGB-Farbkanälen für die hochgenaue 3D-Punktmessung. 5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“, Januar 2006

Projekte

Generalisierung von GIS-Daten

1995-1999
Gefördert durch: Land Niedersachsen

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)