Prof. Dr.-Ing. Andreas Wichmann

Professur für Kartographie und Geovisualisierung
mail:
tel: +49 441 7708 - 3748
room: G 210

Publications

Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Schmidt, Valentina; Kada, Martin (2019): RoofN3D: A Database for 3D Building Reconstruction with Deep Learning. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing , doi: https://doi.org/10.14358/PERS.85.6.435 , Weblink
Karut, Izabela; Wichmann, Andreas; Filippovska, Yevgeniya; Kada, Martin (2018): Ein Konzept zur integrierten Modellierung von Detailstufen für 3D-Gebäudemodelle. Tagungsband der 38. wissenschaftlich-technischen Jahrestagung der DGPF und PFGK18 Tagung , Weblink
Wichmann, Andreas (2018): Grammar-Guided Reconstruction of Semantic 3D Building Models From Airborne LiDAR Data Using Half-Space Modeling. DGK-Reihe C , doi: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6803 , Weblink
Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Kada, Martin (2018): RoofN3D: Deep Learning Training Data for 3D Building Reconstruction. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-1191-2018 , Weblink
KOÇ, Zehra; Demirel, Hande; Kada, Martin; Wichmann, Andreas (2017): 3B Bina Modellerinde Güvenlik Etkili Çoklu Detay Seviyesinde Modelleme. Harita Dergisi , Weblink

Awards

  • ASPRS Esri Award for Best Scientific Paper in GIS (2020)
    American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS)
  • ISPRS Best Paper Award (2018)
    International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS)
  • AOLS Best Poster Award (2016)
    Association of Ontario Land Surveyors (AOLS)

Lectures

  • Cartographic Information Processing
  • Cartography
  • Geospatial Basic Data
  • Project Visualization
  • Seminar Cartography
  • Web Engineering

Bachelor & Master Theses


Prozedurale Generierung urbaner Umgebungen – Entwicklung eines Prototyps mittels Unreal Engine (2024/11)
Echtzeit-Visualisierung von Flurstücken des Liegenschaftskatasters in Augmented Reality (2024/2)
Untersuchung zur Qualität von amtlichen LoD2-Gebäudemodellen anhand von 3D-Punktwolken (2020/2)