The Temporal Change of Geospatial Data – Universal Time Series Analysis for Change Detection and Reliable Predictions
2023-2025
Books and Papers
all
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023):
Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8
Wichmann, Andreas; Ghassoun, Yahya; Golibrzuch, Michel (2023):
Ressource Denkmal-Dach: Die Datengrundlage für das zukünftige niedersächsische Denkmal-Dachkataster. Berichte zur Denkmalpflege in Niedersachsen
, Weblink
Franckenberg, Sabine; Sieberth, T.; Patcek, Wolfgang; Fürst, Martin; Colacicco, Giovanni; Ebert, L. (2023):
Semiautomated Targeted Postmortem Computed Tomography Angiography of the Pulmonary Arteries Using a Robotic System. Forensic Science International
, doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111712
Lanz, P.; Marino, A.; Simpson, M.D.; Brinkhoff, T.; Köster, F.; Möller, M. (2023):
The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR. Remote Sensing. 2023; 15(8):2008
, doi: 10.3390/rs15082008
Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16)
, doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Presentations
Luhmann, T.
:
An introduction to underwater photogrammetry.
Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
November 2018
Knies, J. :
Wärmeplanung: Grundlagen und Perspektiven.
Kommunale Wärmeplanung im Praxistest (Klimaschutz- und Energieagentur Niedersachsen),
November 2018
doi: 10.13140/RG.2.2.17052.13449
Göring, M.
:
Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen.
Doktorandentreffen, Dresden,
Oktober 2018
Luhmann, T.
:
Beitrag der optischen 3D-Messtechnik zu Industrie 4.0.
Fraunhofer Vision Technologietag, Jena,
Oktober 2018
Hastedt, H.
:
Aktuelle Methoden der laser- und bildbasierten 3D-Erfassung: Möglichkeiten und Grenzen.
Digital Technologies Meetup Oldenburg,
September 2018
Projects
funded by: Federal Acency for Cartography and Geodesy (BKG)
This is a joint project with the Institute for Photogrammetry and GeoInformation (IPI) and the Institute for Cartography and Geoinformatics (ikg), both from Leibniz University Hannover. It is the first project of the "Gauß Center... more
funded by: Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action
The goal of the project is to supplement the classic visual inspection (VT) of welded joints under water with an optical 3D measurement system. Based on high-resolution 2D (image) data, metric 3D (surface) data will be generat... more
funded by: German Research Foundation
Classical methods of photogrammetric deformation analysis are essentially a two-step process of spatio-temporal image matching (STM) followed by the calculation of deformation parameters. In many close-range applications, further kinematic in... more
Bachelor & Master Theses
Untersuchung zum Einfluss von Baumbeständen bei der Wertermittlung eines Flurbereinigungsverfahrens (2024/2)
cooperation
Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
cooperation
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)