Northwestern Lower Saxony - Sustainable New (4N): Geo-Toolbox
2022-2025
Books and Papers
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Kravchenko, J.; Luhmann, T.; Schultz, R. (2016):
Concept and practice of teaching technical university students to modern technologies of 3D data acquisition and processing. A case study of close-range photogrammetry and terrestrial laserscanning. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B6, 65-69
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B6-65-2016
, .; Wagner, M.; Kramer, O. (2016):
Constrained Evolutionary Wind Turbine Placement with Penalty Functions. Proceedings IEEE Congress on Evolutionary Computation, Vancouver, BC, Canada, 2016, 4903-4910
, doi: 10.1109/CEC.2016.7744419
Yorio, P; Olinto-Branco, J; Lenzi, J.; Luna-Jorquera, G; Zavalaga, C (2016):
Distribution and trends in Kelp Gull (Larus dominicanus) coastal breeding populations in South America. Waterbirds 39: 114-135
, doi: https://doi.org/10.1675/063.039.sp103 , Weblink
Schüssler, F. (2016):
Elfenbeinküste. In: Gieler, W. (Hrsg.): Staatenlexikon Afrika. Geographie, Geschichte, Kultur, Politik und Wissenschaft. Schriftenreihe der Bundeszentrale für Politische Bildung, Band 1691, S. 139-149
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2016):
Entwicklung einer großen Invardraht-Maßverkörperung zur Anwendung in der Industriephotogrammetrie. Publikationen der DGPF, Band 25, Bern, 538-544
Presentations
Knies, J. :
Impulse für eine zukünftige Energieplanung.
Abschlusstagung Wärmewende in einem Quartier am Beispiel der Eberswalder Innenstadt. HNE Eberswalde,
Juni 2016
Luhmann, T.
:
Photogrammetrie - Gegenwart und Zukunft einer leistungsfähigen bildgebenden 3D-Technologie.
20 Jahre Heidelberger Zentrum für wissenschaftliches Rechnen, Heidelberg,
April 2016
Conen, N. :
Endoskopische 3D-Navigation.
Jade2Pro Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg,
März 2016
Knies, J. :
Der Raumbezug in zukünftigen Energiesystemen.
Jade2Pro Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg,
März 2016
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
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)