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

Pilinski, J. : Development of a Real Time Low-cost Tracking System for Medical and Audiological Applications. Workshop LowCost3D – Sensors, Algorithms, Applications, Berlin, Dezember 2014
Luhmann, T. : Einführung in die 3D-Bildmesstechnik - Grundlagen der Photogrammetrie. Framos, München, November 2014
Luhmann, T. : Einführung in die 3D-Bildmesstechnik – Kalibrierung, Genauigkeit und Bildmessverfahren. Framos, München, November 2014
Jaquemotte, I. : Headworn Displays – Mehr sehen durch die Datenbrille. Workshop „3D-Stadtmodelle“ der gemeinsamen Kommission „3D-Stadtmodelle“ der DGfK und DGPF, Bonn, November 2014
, . : An Evolutionary Approach to Geo-Planning of Renewable Energies. 2014 Symposium on Computational Sustainability (SoCS‘14), Görlitz, November 2014

Projekte

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Eine besondere Herausforderung stellt eine zukünftig dekarbonisierte Wärmeversorgung im urbanen Bereich dar. Die technische Fokussierung auf die Systemkopplung von Strom und Wärme zur Erhöhung des Anteils regenerativer Energien in der Wärmeverso... mehr
Personen
Prof. Dr. Jürgen Knies (Leitung) (03.2019-12.2019) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) (03.2020-) Sebastian Erdmann, M.Sc. (10.2020-07.2021) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-)
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Ziel des Verbundprojektes ist die gleichzeitige geometrische Erfassung von turbulenten Windströmungen (Fluidverhalten) und Deformationen von Rotorblattoberflächen von Windenergieanlagen, um neue Erkenntnisse über ihr Verhalten bei Last... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Sinah Vogel (01.2021-04.2021) Dr. Ing. Thomas Willemsen (10.2018-06.2019) Simon Nietiedt, M.Sc. Annika Katrin Jepping, B.Sc. Martina Göring, M.Sc. Robin Rofallski, M.Sc.
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Projektes ist die Untersuchung bildgebender Techniken und Entwicklung spezieller Verfahren, die auf Basis von intraoperativen und präoperativen Daten agieren. Die Einsatzgebiete liegen in erster Linie in der Orthopädie, prinzipiell ist die... mehr

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)