Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen 3D-Oberflächenmessung unter Wasser
2016-2020
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Kahmen, O.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2023):
Digital visual testing of welds under water using optical 3D measurement technology with image-variant illumination. Unterwassertechnik 2023 - DVS Media, DVS Berichte, Band: 374, S. 93-101, ISBN: 978-3-96144-159-4
, Weblink
Both, F.; Kalinowski, P.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2023):
Digitalisierung der Weserrunenknochen und die alte Frage: Original oder Fälschung. Warnke (Hrsg.): Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg, 03/2022, ISSN 2750-2813, Isensee Verlag, Oldenburg, S. 67-70
Elbeshausen, M.; Koch, S.; Cao, K.; Steinberger-Wilckens, R.; Buschmann, J. (2023):
Energieversorgung regional und strategisch planen. Wissen hoch N – Wissen aus Hochschulen in Niedersachsen
, doi: https://doi.org/10.60479/XYNE-2C19 , Weblink
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
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
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.
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)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) (08.2015-03.2019) Prof. Dr. Jürgen Knies (08.2015-03.2019)
Daten und Algorithmen für Web Mapping
2014-2021
Gefördert durch: Forschungsfonds der Jade Hochschule
Im Rahmen dieses Hochschulprojekts werden Daten und Algorithmen untersucht und entwickelt, um raumbezogene Webanwendungen zu unterstützen. mehr
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)