Conen, N.; Hastedt, H.; Kahmen, O.; Luhmann, T.(2018):
Improving Image Matching by Reducing Surface Reflections using Polarising Filter Techniques.ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2, pp. 267-274 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-267-2018
Elliot, S.A.M.; Guérin, L.; Pesch, R.; Schmitt, P.; Meakins, B.; Vina-Herbon, C.; González-Irustad, J. M.; de la Torriente, A.; Serrano, A.(2018):
Integrating benthic habitat indicators: Working towards an ecosystem approach.Marine Policy, 90, 88-94 , doi: doi.org/10.1016/j.marpol.2018.01.003, Weblink
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T.(2018):
Komplexe Freiformerfassung am Beispiel einer großen freischwebenden Seifenblase.Photogrammetrie – Laserscanning – Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2018, Wichmann, Berlin, ISBN 978-3-87907-643-7 (Buch), 978-3-87907-644-4 (E-Book), pp. 77-86
Werner, T.; Brinkhoff, T.(2018):
Managing Spatio-Temporal Data Streams on AUVs.Proceedings of the IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles Workshop (AUV), Porto, Portugal , doi: 10.1109/AUV.2018.8729817
Brinkhoff, T.:
Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen zur Visualisierung von Fahrtstrecken, eine neue Dimension der Weg/Zeit-Berechnung.Fachtagung Klassische Forensik: Innovationen für die Kriminaltechnik, GPEC Leipzig,
Mai 2024
Pesch, R.:
Geoinformationssysteme: Hintergründe und Anwendungen - Einführung im Rahmen der Digital-Werkstatt zu BIM und GIS Potenzialen.Digital Werkstatt im Rahmen von buildingSMART Deutschland,
März 2024
Pesch, R.:
Protect Baltic Stakeholder Conference - Introduction to Session on "Spatial Modelling" (WP3).PROTECT BALTIC Stakeholder Conference, Espoo, Finnland,
Februar 2024
Ghavimi, A.:
Geospatial Analysis Applications for Managing Uncertainties in Sustainable Development.Französisch-deutsches Symposium in Tübingen: Gesellschaftliche Transformationen auf dem Weg zu einer Nachhaltigen Entwicklung Teil 3: Nachhaltige Entwicklung antizipieren und planen? – Zum konstruktiven Umgang mit Ungewissheit und Unsicherheit,
Februar 2024Weblink
Fincken, M.:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.36. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2024
The aim of the PhD project is to develop an innovative approach for detection of the dynamic states of rotor blades during operation without contact and targeting more