Northwestern Lower Saxony - Sustainable New (4N): Geo-Toolbox
2022-2025
Books and Papers
all
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
Knies, J. (2017):
Shaping Energetic Neighbourhoods: A Dynamic Approach for a Future Proof Urban Energy Planning. Proceedings of the World Sustainable Built Environment Conference 2017, Hong Kong, pp. 1870-1875
, Weblink
Luhmann, T. (2017):
Softwareunterstützte Lehre in Photogrammetrie mit PhoX. In Kersten (ed.): Publikationen der DGPF, Band 26, Würzburg, pp. 350-362
Brinkhoff, T. (2017):
Supporting Dynamic Labeling in Web Map Applications. Proceedings 20th AGILE Conference on Geographic Information Science, Wageningen, the Netherlands
, Weblink
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik: Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2017
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. 37. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF
Presentations
Kalinowski, P. :
High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study.
9th International Workshop 3D-ARCH, Mantova, Italy,
März 2022
Kalinowski, P. :
Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie.
20. Oldenburger 3D-Tage.,
Februar 2022
Schnabel, M.
:
Die Rolle des Stromnetzes in der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Tagung Zukünftige Stromnetze 2022,
Januar 2022
Weblink
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Januar 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik zur dynamischen Erfassung von Rotorblättern.
OLEC TurbuMetric-Workshop, Oldenburg,
Januar 2022
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
people
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
people
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
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)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)