Generalisierung von GIS-Daten
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Koch, S.; Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M. (2023):
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.
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
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funded by: Land Niedersachsen
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Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Bachelor & Master Theses
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
cooperation
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
cooperation
Untersuchung zur zielgruppenorientierten 3D-Visualisierung von 2D-Plänen in kommunalen Planungsprozessen mit Entwurf einer webbasierten 3D-Informationsplattform (2023/9)
cooperation
Pilotstudie zur geodatenbasierten Potentialanalyse für Moorrenauturierungen im Ammerland (2023/8)