Flächendeckende Abgrenzung von kleinräumigen Eignungsgebieten für die Wärmeplanung
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Gutow, L.; Gusky, M.; Beermann, J.; Gimenez, L.; Pesch, R.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Ebbe, B. (2022):
Spotlight on coarse sediments: Comparative characterization of a poorly investigated seafloor biotope in the German Bight (SE North Sea). Estuarine, Coastal and Shelf Science; Volume 275, 30 September 2022, 107996
, doi: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2022.107996
Lozoya, JP; Rodríguez, M; Azcune, G; Lacerot, G; Pérez-Parada, A; Lenzi, J.; Rossi, F; Teixeira de Mello, F (2022):
Stranded Pellets in Fildes Peninsula (King George Island, Antarctica): New Evidence of Southern Ocean Connectivity. Science of The Total Environment 838: 155830
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155830 , Weblink
Colson, A.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Hess, M. (2022):
The role of conservators in the implementation of surveying techniques - reflection on the Bremen Cog monitoring project. Wet Organic Archaeological Materials 2019 : Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019
, Weblink
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T. (2022):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287
Schnabel, M.; Gravenhorst, T.; Belkot, T.; Friebe, F.; Erdmann, S.; Koch, S. (2022):
Visual Data Discovery im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. gis.Science 2-2022
Vorträge
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.
Kiev National University for Construction and Architecture,
November 2016
Luhmann, T.
:
Optical deformation measurement with integrated finite elements.
2nd Geospace Conference, Kiev, Ukraine,
Oktober 2016
Göring, M.
:
Entwicklung eines Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen - Vorstellung des fächerartigen Distanzmesssystems.
Jade2Pro-Kolloquium,
September 2016
Conen, N. :
Endoskopische 3D-Navigation.
Jade2Pro Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg,
September 2016
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Über 70 % der deutschen Haushalte werden durch fossile Energien (Erdgas, Öl) mit Wärme versorgt. Daher haben einige Bundesländer die Kommunale Wärmeplanung (KWP) gesetzlich geregelt. Zudem ist am 1.1.2024 ein Bundesgesetz zur Wä...
Gefördert durch: zukunft.niedersachsen
In deutschen Museen befinden sich hunderttausende Objekte, die etwa in der Kolonialzeit durch Kriege, Raub oder Handel nach Europa gelangt sind. Welche Geschichte diese Objekte haben – woher sie kommen, welchem Zweck sie dienten und wer sie einmal ... mehr
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung)
WorldPop Global Demographic Data
2023-2024
Gefördert durch: Bill & Melinda Gates Foundation
Das WorldPop-Projekt hat das Ziel, gitterbasierte Bevölkerungsschätzungen bis 2030 aufgeschlüsselt nach Geschlecht und Altersgruppen zu erstellen. Das Gesamtprojekt wird geleitet von Prof. Andy Tatem von der University of Southampton. In diesem Ra... 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)