Unterwasser-Robotik
2014-2015
Artikel und Bücher
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Weisensee, M.; Smit-Philipp, H.; Tast, J.; Nebel, K.; Marczak, D. (2008):
On the Acquisition of Geometric and Semantic Data of the Kachelotplate by means of Airborne and Terrestrial LIDAR. Senckenbergiana maritima 38 (2), 2008, 123-129
Rieke-Zapp, D.; Hastedt, H.; Tecklenburg, W.; Peipe, J.; Luhmann, T. (2008):
Performance evaluation of several high-quality digital cameras. International Archives for Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 37, Part 5B, Beijing, 7-12
Luhmann, T.; Müller, C. (2008):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 7. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Heidelberg
Luhmann, T.; Bethmann, F.; Herd, B.; Ohm, J. (2008):
Photogrammetrische Freiformerfassung aus Bildsequenzen. In Luhmann/Müller (ed.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 7. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Heidelberg
Brinkhoff, T. (2008):
Supporting Mobile GIS-Applications by Geospatial Web Services 21st Congress of the International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), Beijing, China. In: ISPRS Archives, Vol. 37, Part B4, Commission 4, 865-870
, Weblink
Vorträge
Pesch, R.
; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Heinicke, K. :
Spatial Modelling of Soft Bottom Biotopes for the German Exclusive Economic Zone of the North Sea by Machine Learning Algorithms.
26th AGILE conference on Geographic Information Science, Delft, Netherlands, 13-16 June 2023,
Juni 2023
Schüssler, F.
:
DESERTEC. Strom aus der Sahara für Europas Energiehunger?.
Geographische Gesellschaft zu Hannover,
Juni 2023
Schnabel, M.
:
Entscheidungsorientierte Aufbereitung von Potentialen zur Nutzung von Wärmepumpen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
1. Konferenz zur Norddeutschen Wärmeforschung,
Juni 2023
Koch, S.
:
Geodatenanalysen und KI für eine nachhaltige Wärmeversorgung.
Nachhaltigkeitsreise in die Bauwirtschaft, Mittelstand-Digital Zentrum Zukunftskultur,
Mai 2023
Koch, S.
:
Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V.,
Mai 2023
Projekte
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
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
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner