Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte
Vorsitzende Institutsvorstand
Professur für Vermessungskunde und Datenverarbeitung
Mail:
Telefon: +49 (0) 441 - 7708 - 3322
Raum: ZSG 3
Professur für Vermessungskunde und Datenverarbeitung
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Raum: ZSG 3
Sprechstunde
immer Dienstags, 13:00-14:00 Uhr im Raum ZSG3
oder nach Vereinbarung
Publikationen
Jaquemotte, I. (2008):
Improving Squat Investigations by Virtual Reality. In Schiewe/Michel (eds): Geoinformatics Paves the Highway to Digital Earth. GI-Reports@igf, Band 8, ISSN 1863-0103
, Weblink
Vorträge
Jaquemotte, I.
:
Headworn Displays – Mehr sehen durch die Datenbrille.
Workshop „3D-Stadtmodelle“ der gemeinsamen Kommission „3D-Stadtmodelle“ der DGfK und DGPF, Bonn,
November 2014
Jaquemotte, I.
:
Die Stadt in 3D – Modellierung und Präsentation.
DGfK Sektion Bayern, München,
Mai 2014
Projekte
2013-2018
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Didaktisches Projekt: "Betreuung Labor für virtuelle Welten"
2011-2012
Technikinteresse von Mädchen (Kl. 6/7) an Themen der Geoinformatik
2011-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Mit dem Projekt soll das Interesse insbesondere von Mädchen im Alter von 11 bis 13 Jahren an Themen der Geoinformatik untersucht werden. Mit der AG ist die Erwartung verbunden, dass durch den erlebten Wissenszuwachs gerade Mädchen ermutigt werden, ...
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (10.2011-08.2012) Thomas Krause, M.Sc. (08.2011-06.2012)
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (10.2011-08.2012) Thomas Krause, M.Sc. (08.2011-06.2012)
Abschlussarbeiten
Untersuchung zum effizienten Streamen und Rendern großer 3D Datensätze mithilfe von Geometry Instancing (2022/5)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Vergleich von ALS-Datensätzen zweier Messepochen mit aktuellen bildbasierten UAV-Daten in Hinblick auf Qualität, Genauigkeit und Verwendbarkeit (2022/2)
Visualisierung lokaler Sensornetze zu Planungszwecken unter Verwendung der Unreal Engine (2022/2)
Potenzial von ALS Punktwolken mit erhöhter Auflösung und Auswertung zusätzlicher Erfassungsparameter zur Verbesserung von digitalen Geländemodellen in der niedersächsischen Vermessungs- und Katasterverwaltung (2022/2)
Untersuchung zur automatisierten Erstellung eines Gründachpotenzialkatasters aus Laserscandaten und aus 3D-Gebäudemodellen mit ArcGIS Pro (2022/2)