Books and Papers

Brinkhoff, T. (2022): Geodatenbank­systeme in Theorie und Praxis. Einführung in Geodatenbanken unter besonderer Berücksichtigung von PostGIS und Oracle, 4., überarbeitete und erweiterte Auflage, Wichmann, 624 Seiten, ISBN 978-3-87907-694-9 (Buch), ISBN 978-3-87907-695-6 (E-Book) , Weblink
Brinkhoff, T. (2022): Geoinformationen im touristischen Umfeld. In: U. Weithöner, R. Goecke, E. Kurz, A. Schulz (Hrsg.), Digitaler Tourismus - Informationsmanagement im Tourismus, 3. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 155-172 , Weblink
Schönrock, S.; Schuchardt, B.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Kreutle, K.; Pesch, R. (2022): Geostatistical Applications in a Marine Benthic Biological Context. Kresse, W., Danko, D. M. (Eds.): Springer Handbook of Geographic Information. Springer
Pogoda, B.; Hauser, S.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hausen, T.; Bérenger, C.; Heinicke, K.; Pesch, R. (2022): GIS-basierte Modellierung von Eignungsflächen für die Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der AWZ der Nordsee. gis.Science Ausgabe 2/2022
Kalinowski, P.; Füldner, K.; Mittmann, M.; Schierbaum, A.; Luhmann, T. (2022): High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, 275–281, 2022 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-275-2022 , Weblink

Presentations

Luhmann, T. : Solaranlagen planen mit dem Programm „PixSolar“ - in wenigen Minuten vom digitalen Foto zur fertigen Dachplanung. Innovationsrunde „Planung von Solaranlagen“, Oldenburg, Dezember 2008
Brinkhoff, T. : Generator of Network-Based Moving Objects: Experience of 8 Years. Dagstuhl-Seminar „Representation, Analysis and Visualization of Moving Objects”, Schloß Dagstuhl, November 2008
Jaquemotte, I. : Datenmodellierung, Analyse and Visualisierung für die Squatforschung. Arbeitstreffen des Forschungsschwerpunktes „Schiffsdynamik – von der Forschung zur Anwendung“, Elsfleth, November 2008
Luhmann, T. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008
Ratzke, H. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008

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)