Artikel und Bücher

Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024): Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Nietiedt, S.; Helmholz, P.; Luhmann, T. (2024): Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-2-2024 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024): Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts , doi: 10.1515/9783110777567
Luhmann, T.; Sieberth, T. (2024): Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage und des BIMtages 2024. Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, 414 S.
Albers, S.; Rofallski, R.; Hagen, Paul-Felix; Luhmann, T. (2024): Procedure for the Orientation of Laser Triangulation Sensors to a Stereo Camera System for the Inline Measurement of Rubber Extrudate. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2-2024 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-1-2024

Vorträge

Sieberth, T. : Forensic Photogrammetry. Abschlusskolloquium Prof. Dr.-Ing. Thomas Luhmann, September 2023
Griese, A. ; Schüssler, F. ; Koppelin, F. : Untersuchung der Versorgungslage von Physiotherapeut*innen in Niedersachsen: Eine Analyse der derzeitigen physiotherapeutischen Versorgungsstruktur und Prognose des zukünftigen Bedarfs. Kongres der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention, August 2023 Weblink
Pesch, R. ; Breckling, B. ; Schmidt, B. : Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum Nordwestdeutschlands - Reallabore in Marsch, Moor, Geest und Mee(h): Vorstellung des 4N-Verbundprojektes. Klimamarkt auf dem Jasperhof, Westerstede, August 2023
Elbeshausen, M. : GeoVisual Analytics zur intuitiven Szenarioplanung im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. GI_Salzburg23, Juli 2023
Koch, S. ; Elbeshausen, M. : Wärmeleitplanung Nordwest am Beispiel von Edewecht. OLEC Energy Week 2023: wärme:tauscher - Kommunale Wärmeplanung gemeinsam vorantreiben!, Juni 2023

Projekte

Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Klassische Verfahren der photogrammetrischen Verformungsanalyse bestehen zum einen aus der spatio-temporalen Bildzuordnung (spatio temporal matching – STM) und zum anderen aus einem nachfolgenden Schritt der Berechnung von Verformungsparame... mehr
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum bedeuten Veränderungen in Raum und Zeit. Solche raumzeitlichen Daten sollen von der Geo-Toolbox über digitale Technologien wie beispielsweise Datenbanken und Geoinformationssysteme (GIS)... mehr
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Forschung an Fachhochschulen“ zur Schaffung, Verstetigung und B... mehr

Abschlussarbeiten


Pilotstudie zur geodatenbasierten Potentialanalyse für Moorrenauturierungen im Ammerland (2023/8)
Einsatz von Geotechnologien zur Digitalisierung, Beauskunftung und Darstellung von Straßenbahninfrastrukturen - ein Vergleich zwischen Frankfurt und Bremen (2023/8)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Marco Janßen, B.Sc.

Kooperationspartner

HK GmbH

Der Breitbandausbau in Deutschland im Kontext gleichwertiger Lebensverhältnisse – Statistische Analysen zu Wechselwirkungen zwischen Breitbandzugang und sozialen, ökonomischen und demografischen Faktoren (2023/8)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Matthias Wielage

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Raumzeitliche multiagentenbasierte Modellierung zur Antizipation von Entscheidungen für Wärmeversorgungstechnologien im Kontext der Wärmeleitplanung (2023/8)
Automatisierung des Aktualisierungsprozesses von umfangreichen Rasterdaten-Sammlungen - Ein Vergleich der Umsetzung mit ArcGIS Pro (Mosaic Datasets) und QGIS (GDAL Virtual Raster) (2023/8)