Books and Papers

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. : Research in photogrammetry at IAPG. Georgian Technical University, Tbilisi, September 2018
Knies, J. : Einzelentscheidungen im Kontext einer kommunalen Wärmeplanung – ein Modellansatz. AGIT 2018, Salzburg, Juli 2018 doi: 10.13140/RG.2.2.10643.53284 Weblink
Rofallski, R. : Fusion von Sensoren mit optischer 3D-Messtechnik zur Positionierung von Unterwasserfahrzeugen. 170. DVW-Seminar und 32. Hydrographentag, Juni 2018
Hastedt, H. : Prototypic development and evaluation of a medium format metric camera. ISPRS-Kongress Riva del Garda, Juni 2018
Luhmann, T. : Photogrammetry for Industry 4.0 – Prospects and Challenges. ISPRS Symposium Commisson 2, Riva del Garda, Juni 2018

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
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
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

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)