Artikel und Bücher

Kalinowski, P.; Füldner, K.; Mittmann, M.; Schierbaum, A.; Luhmann, T. (2022): High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, 275–281, 2022 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-275-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022): Investigating distance-dependent distortion in multimedia photogrammetry for flat refractive interfaces. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 127–134 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-127-2022 , Weblink
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2022): Konzeption und Entwicklung einer mandantenfähigen Webanwendung zur interaktiven Geodatenanalyse im Kontext der Wärmeleitplanung. GI_Salzburg22
Luhmann, T.; Rofallski, R.; Kahmen, O. (2022): Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser. DVW/DHyG Fachtagung "Hydrographie - Messen mit allen Sinnen", Schriftenreihe des DVW, Band 102, pp. 109-116
Hauer, D.; Colson, A.; Hastedt, H.; Gamstedt, K. (2022): Monitoring structural change of large, complex archaeological wooden objects - Application of fixed target photogrammetry. Wet Organic Archaeological Materials 2019. Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019 , Weblink

Vorträge

Schüssler, F. : Planetare Grenzen. Deutsche Aktionstage Nachhaltigkeit, Jade Hochschule, Oldenburg, Oktober 2023
Kahmen, O. : Ich sehe was, was du nicht siehst - Sichtprüfung von Schweißnähten unter Wasser. Hirn vom Hahn 2023, Buddeljungs Bar, Oldenburg, September 2023
Schüssler, F. : Was wurde eigentlich aus DESERTEC? Vision und Realität des Stroms aus der Wüste. 62. Deutscher Kongress für Geographie in Frankfurt, September 2023 Weblink
Griese, A. ; Schüssler, F. ; Koppelin, F. : Analyse der physiotherapeutischen Versorgungsstruktur in Niedersachsen: Aktuelle Lage und Prognose des zukünftigen Bedarfs. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie, September 2023
Schoo, J. : Räumliche Zugänglichkeit in der regionalen Gesundheitsversorgung. Spatio-temporale Analyse der hausärztlichen Versorgung in Niedersachsen. 62. Deutscher Kongress für Geographie in Frankfurt a.M., September 2023 Weblink

Projekte

Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.

Der Raumbezug im zukünftigen Energiesystem

2015-2019
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
Im Promotionsvorhaben wird mit Hilfe eines raumanalytischen Ansatzes eine Methode entwickelt, mit dem die bisher getrennten Energiedomänen gemeinsam unter Berücksichtigung der sog. Wirkradien der technischen Lösungen und Energiedomänen betrachtet...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) (08.2015-03.2019) Prof. Dr. Jürgen Knies (08.2015-03.2019)
Gefördert durch: Forschungsfonds der Jade Hochschule
Im Rahmen dieses Hochschul­projekts werden Daten und Algorithmen unter­sucht und entwickelt, um raumbezogene Web­anwendungen zu unterstützen. mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung)

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)