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

Luhmann, T. : Solaranlagen planen mit dem Programm „PixSolar“ - in wenigen Minuten vom digitalen Foto zur fertigen Dachplanung. Innovationsrunde „Planung von Solaranlagen“, Oldenburg, Dezember 2008
Jaquemotte, I. : Datenmodellierung, Analyse and Visualisierung für die Squatforschung. Arbeitstreffen des Forschungsschwerpunktes „Schiffsdynamik – von der Forschung zur Anwendung“, Elsfleth, November 2008
Luhmann, T. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008
Ratzke, H. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008
Brinkhoff, T. : Generator of Network-Based Moving Objects: Experience of 8 Years. Dagstuhl-Seminar „Representation, Analysis and Visualization of Moving Objects”, Schloß Dagstuhl, November 2008

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)