Northwestern Lower Saxony - Sustainable New (4N): Geo-Toolbox
2022-2025
Books and Papers
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2023
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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
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Presentations
Garrelts, B. :
Google, Microsoft und Co. – Betriebsmitteldaten im Internet..
24. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2010
Herd, B. :
Erfassung und Auswertung von dynamisch verformten 3D Freiformflächen aus Stereobildsequenzen mit Störobjekten.
9. Oldenburger 3D-Tage,
Februar 2010
, . :
Aufnahme synchroner Stereobildsequenzen zur Erfassung hochdynamischer Prozesse unter Verwendung einer Einzelkamera mit optischer Stereostrahlteilung.
9. Oldenburger 3D-Tage,
Februar 2010
Luhmann, T.
:
Photogrammetrische Erfassung von Freiformflächen.
Habilitationsvorlesung, Technische Universität Dresden,
Januar 2010
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)