Der Raumbezug im zukünftigen Energiesystem
2015-2019
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Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Development of a Procedure for Torsion Measurement Using a Fan-Shaped Distance Meter System. Sensors 2023
, doi: https://doi.org/10.3390/s23208603 , Weblink
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
Vorträge
Werner, T.
:
Management of spatio-temporal data for autonomous maritime systems.
GeoIT.GISCO 2017, Berlin,
Dezember 2017
Hastedt, H.
:
A medium format camera for high accuracy photogrammetry.
3D Metrologogy Conference - 3DMC Aachen,
Oktober 2017
Chizhova, M. :
Planning and execution of the LIDAR scanning project using Faro scanner.
Special teach-time in Michigan Tech University, Houghton, USA,
Oktober 2017
Luhmann, T.
:
Bildbasierte 3D-Oberflächenrekonstruktion – Möglichkeiten und Grenzen.
Intergeo Berlin,
September 2017
Neiß-Theuerkauff, T.
:
3D-Visualisierung von Über- und Unterwasserfahrzeugen zur Evaluation von Steuerungsalgorithmen mithilfe einer Game-Engine.
Konferenz Go-3D 2017 "Mit 3D Richtung Maritim 4.0", Rostock,
September 2017
Projekte
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
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
Das Promotionsvorhaben zielt auf die Entwicklung eines innovativen Ansatzes zur berührungslosen und markierungsfreien Erfassung der dynamischen Zustände von Rotorblättern im laufenden Betrieb, also ohne Stillstand der Anlage. mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Martina Göring, M.Sc. (10.2014-07.2023)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Martina Göring, M.Sc. (10.2014-07.2023)
Abschlussarbeiten
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner