Conen, N.; Hastedt, H.; Kahmen, O.; Luhmann, T.(2018):
Improving Image Matching by Reducing Surface Reflections using Polarising Filter Techniques.ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2, pp. 267-274 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-267-2018
Elliot, S.A.M.; Guérin, L.; Pesch, R.; Schmitt, P.; Meakins, B.; Vina-Herbon, C.; González-Irustad, J. M.; de la Torriente, A.; Serrano, A.(2018):
Integrating benthic habitat indicators: Working towards an ecosystem approach.Marine Policy, 90, 88-94 , doi: doi.org/10.1016/j.marpol.2018.01.003, Weblink
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T.(2018):
Komplexe Freiformerfassung am Beispiel einer großen freischwebenden Seifenblase.Photogrammetrie – Laserscanning – Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2018, Wichmann, Berlin, ISBN 978-3-87907-643-7 (Buch), 978-3-87907-644-4 (E-Book), pp. 77-86
Werner, T.; Brinkhoff, T.(2018):
Managing Spatio-Temporal Data Streams on AUVs.Proceedings of the IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles Workshop (AUV), Porto, Portugal , doi: 10.1109/AUV.2018.8729817
Brinkhoff, T.:
Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen zur Visualisierung von Fahrtstrecken, eine neue Dimension der Weg/Zeit-Berechnung.Fachtagung Klassische Forensik: Innovationen für die Kriminaltechnik, GPEC Leipzig,
Mai 2024
Pesch, R.:
Geoinformationssysteme: Hintergründe und Anwendungen - Einführung im Rahmen der Digital-Werkstatt zu BIM und GIS Potenzialen.Digital Werkstatt im Rahmen von buildingSMART Deutschland,
März 2024
Pesch, R.:
Protect Baltic Stakeholder Conference - Introduction to Session on "Spatial Modelling" (WP3).PROTECT BALTIC Stakeholder Conference, Espoo, Finnland,
Februar 2024
Ghavimi, A.:
Geospatial Analysis Applications for Managing Uncertainties in Sustainable Development.Französisch-deutsches Symposium in Tübingen: Gesellschaftliche Transformationen auf dem Weg zu einer Nachhaltigen Entwicklung Teil 3: Nachhaltige Entwicklung antizipieren und planen? – Zum konstruktiven Umgang mit Ungewissheit und Unsicherheit,
Februar 2024Weblink
Fincken, M.:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.36. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2024
In dem Projekt wurden Lösungen entwickelt, um webbasiert Vorlesungsskripte für unterschiedlichsten Endgeräte wie Tablets and Smartphones geeignet bereitstellen zu können.