Northwestern Lower Saxony - Sustainable New (4N): Geo-Toolbox
2022-2025
Books and Papers
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2022
2023
2024
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023):
Mit GeoVisual Analytics zur Wärmeleitplanung. gis.Business 3/2023
, Weblink
Luhmann, T. (2023):
Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
, Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023):
Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research
, doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023):
Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München
, Weblink
Leiz, M.; Moon, K.; Rehner, L.; Stentzel, U.; Radicke, R.; Hoffmann, W.; van den Berg, N. (2023):
Population-Based, Spatial Analysis of Specialised Ambulatory Palliative Care in Mecklenburg-Western Pomerania, Germany, on the Basis of Reimbursement Data. International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH)
, doi: 10.3390/ijerph20032231 , Weblink
Presentations
Willemsen, T. :
Precise Optical 3D Measurement of Welding-Seams under Water.
Large Volume Metrology Conference (LMVC) 2014, Manchester, Großbritannien,
November 2014
Gollenstede, A.
:
Animated Cartographic Visualisation of Networks on Mobile Devices.
11th International Symposium on Location-Based Services, Wien, Östereich,
November 2014
Luhmann, T.
:
Einführung in die 3D-Bildmesstechnik - Grundlagen der Photogrammetrie.
Framos, München,
November 2014
Luhmann, T.
:
Forschungsprojekte am IAPG.
DLR Institut für optische Sensorsysteme, Berlin,
Oktober 2014
Luhmann, T.
:
Einfluss der projektiven Exzentrizität von kreis- und kugelförmigen Messmarken auf die photogrammetrische 3D-Rekonstruktion.
DLR Institut für optische Sensorsysteme, Berlin,
Oktober 2014
Projects
funded by: Niedersächsisches Vorab
Transformation and structural change in rural areas mean changes in space and time. Such spatiotemporal data is to be managed and processed by our “Geo-Toolbox”. It uses digital technologies such as databases and geographic information systems &#... more
people
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (head) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (head) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (head) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (head) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
The Project – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ is funded by the Federal Ministry of Education and Research within the program „Research at Universities of Applied Sciences“ in order to create, consolida... more
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Prof. Dr. Sascha Koch (head) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
This project focuses on the development of an automated production chain that will generate a digital image of the catalyst extrusion process. Using online measurement methods, the IAPG sub-project aims to detect batch-related fluctuations in the mat... more
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Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
Bachelor & Master Theses
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)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)