Books and Papers

Wichmann, Andreas (2018): Grammar-Guided Reconstruction of Semantic 3D Building Models From Airborne LiDAR Data Using Half-Space Modeling. DGK-Reihe C , doi: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6803 , Weblink
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

Presentations

Pesch, R. ; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Heinicke, K. : Spatial Modelling of Soft Bottom Biotopes for the German Exclusive Economic Zone of the North Sea by Machine Learning Algorithms. 26th AGILE conference on Geographic Information Science, Delft, Netherlands, 13-16 June 2023, Juni 2023
Schüssler, F. : DESERTEC. Strom aus der Sahara für Europas Energiehunger?. Geographische Gesellschaft zu Hannover, Juni 2023
Schnabel, M. : Entscheidungsorientierte Aufbereitung von Potentialen zur Nutzung von Wärmepumpen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 1. Konferenz zur Norddeutschen Wärmeforschung, Juni 2023
Koch, S. : Geodatenanalysen und KI für eine nachhaltige Wärmeversorgung. Nachhaltigkeitsreise in die Bauwirtschaft, Mittelstand-Digital Zentrum Zukunftskultur, Mai 2023
Koch, S. : Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V., Mai 2023

Projects

Filterverfahren zur Extraktion der Geländeoberfläche aus luftgestützten Laserscannerdaten

2000-2002
funded by: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Mit Hilfe des relativ jungen Laserscanningverfahren lassen sich großflächige und hochauflösende topographische Geländeaufnahmen realisieren. Für die Erstellung eines digitalen Geländemodells (DGM) muss der umfangreiche Datensatz im Vorfeld klas...
people
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (head) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (05.2000-06.2002)

Institut für Innovationstransfer

2000-2016
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (06.2007-12.2009)

Reihenuntersuchung von Gemälden mit Infrarotreflektographie

2000
funded by: German Research Foundation
people
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (head) Dr. Ing. Johannes Piechel (05.2014-08.2014)

Bachelor & Master Theses


Untersuchungen zum Einsatzpotential von UAV-Photogrammetrie bei der topographischen Ermessung im Vergleich zur klassischen Tachymeter-/GNSS-Vermessung (2024/1)
Untersuchung eines lidargestützten Verfahrens zur Detektion von dynamischen Hindernissen und Algorithmen zur Kollisionsvermeidung für die vollautomatische Navigation mit einem Autonomous Surface Vehicle (2024/1)
supervisors

Prof. Harry Wirth

Prof. Dr. habil. Till Sieberth

Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
supervisors

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Rohjans

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

cooperation

2Orgu GmbH

Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)