Artikel und Bücher

Boltersdorf, S.H.; Pesch, R.; Schröder, W.; Werner, W. (2014): Physiological responses: do lichens, mosses and tree bark react with different carbon and nitrogen isotope patterns along a nitrogen deposition gradient?. Proceedings 27th Task Force Meeting ICP Vegetation, 28-30 January, Paris:55
Ekkel, T.; Luhmann, T.; Meyer, A.M.; Conen, N.; Hastedt, H.; Bethmann, F. (2014): Präzise optische 3D-Erfassung von Schweißnähten unter Wasser. Schweißen und Schneiden, Fachzeitschrift für Schweißen und verwandte Verfahren, 11/2014, 658-664
Meyer, M.; Pesch, R.; Schröder, W.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2014): Spatial patterns and temporal trends of heavy metal concentrations in moss and surface soil specimens collected in Norway between 1990 and 2010. Environmental Sceiences Europe 26(27): 1-18 , Weblink
Luhmann, T.; Jepping, C.; Herd, B. (2014): Untersuchung zum messtechnischen Genauigkeitspotenzial einer Lichtfeldkamera. Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg, DGPF Tagungsband 23/2014 , Weblink
Brinkhoff, T.; Tolzin, J. (2014): Verarbeitung und spatio-temporale Anfragen von mobilen Sensordaten auf Basis des OGC-Sensorbeobachtungsdienstes SOS 2.0. Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg, DGPF Tagungsband 23/2014 , Weblink

Vorträge

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
Lanz, P. : Automatic Refugee Inflatable Detection with Polarimetric SAR.. PolINSAR 2023, Toulouse, Juni 2023 Weblink

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


Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)