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Moritz Elbeshausen; Karl-Kiên Cao; Jan Buschmann; Marvin Schnabel; Vogt, T.; Steinberger-Wilckens, R.; Sascha Koch (2024):
Regional Strategic Energy Planning (ReStEP). GeoDPA24 - International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D. (2024):
Simulation von mobilem und dynamischem Scanning im virtuellen Simulator VRscan3D. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 304-313.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Karami, A.; Menna, F.; Remondino, F.; Hess, M.; Eißing, T.; (2024):
Towards automatic defect analysis for 3D structural monitoring of historic timber. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W4-2024, S. 103-110
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W4-2024-103-2024
Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; Luhmann, T. (2024):
Untersuchungen zu einem KI-basierten SLAM-Verfahren für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung der Knieoberfläche. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 252-261.
Werner, T.; Ahlers, J.; Brinkhoff, T. (2023):
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 14–19.
, doi: 10.1145/3615889.3628511 , Weblink
Vorträge
Ratzke, H. :
Integration of Solar Power Plants into Local Energy Planning.
6th Conference of Solar Cities Scotland, Dundee, Great Britain,
Juni 2011
Schüssler, F.
:
Time-spatial Pathways of Solar Power.
DAAD Summer School „Use of Solar Energy as Contribution to a Sustainable Development“, Giessen,
Juni 2011
Knies, J. :
Verwendung und Nutzen von Geodaten im Interreg IVb Projekt „North Sea Sustainable Energy Planning“.
Tagung „Geoinformatik 2011“, Münster,
Juni 2011
Jaquemotte, I.
:
Eine GIS-AG als Mädchen-Technik-Projekt.
7. GIS-Ausbildungstagung, Potsdam,
Mai 2011
Weisensee, M.
:
Umweltinformatik - aktuelle Projekte der Jade Hochschule.
18. Workshop des GI AK Umwelt-Informationssysteme, Elsfleth,
Mai 2011
Projekte
2014-2015
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Jurij Schmik, M.Sc. (08.2014-02.2015)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Jurij Schmik, M.Sc. (08.2014-02.2015)
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
![](assets/images/f/geostatistics4streams-11f6efea.png)
Im Rahmen dieses Promotionsvorhabens wurde eine Architektur für die Beobachtung kontinuierlicher Prozesse über Sensor-Datenströmen konzipiert. Ein besondere Fokus lag auf der Nutzung von Methoden der Geostatistik. mehr
Endoskopische 3D-Navigation - Verfahren zur Systemmodellierung, Navigation und Objektrekonstruktion aus mehrfachen Endoskopiebildern
2014-2017
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
Das Promotionsprojekt befasst sich im Allgemeinen mit der dreidimensionalen Vermessung und überwachung des Behandlungsbereichs während eines minimalinvasiven chirurgischen Eingriffs. Mithilfe mehrfacher endoskopischer Bilder, die unter medizinische...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. (03.2014-03.2017)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. (03.2014-03.2017)
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)