Hochschulentwicklungsprogramm 2020 Labor Virtuelle Welten
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Gutow, L.; Gusky, M.; Beermann, J.; Gimenez, L.; Pesch, R.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Ebbe, B. (2022):
Spotlight on coarse sediments: Comparative characterization of a poorly investigated seafloor biotope in the German Bight (SE North Sea). Estuarine, Coastal and Shelf Science; Volume 275, 30 September 2022, 107996
, doi: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2022.107996
Lozoya, JP; Rodríguez, M; Azcune, G; Lacerot, G; Pérez-Parada, A; Lenzi, J.; Rossi, F; Teixeira de Mello, F (2022):
Stranded Pellets in Fildes Peninsula (King George Island, Antarctica): New Evidence of Southern Ocean Connectivity. Science of The Total Environment 838: 155830
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155830 , Weblink
Colson, A.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Hess, M. (2022):
The role of conservators in the implementation of surveying techniques - reflection on the Bremen Cog monitoring project. Wet Organic Archaeological Materials 2019 : Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019
, Weblink
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T. (2022):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287
Schnabel, M.; Gravenhorst, T.; Belkot, T.; Friebe, F.; Erdmann, S.; Koch, S. (2022):
Visual Data Discovery im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. gis.Science 2-2022
Vorträge
Luhmann, T.
:
Nahbereichsphotogrammetrie – gestern, heute, morgen.
KonGeos-Kongress, Oldenburg,
Oktober 2023
Brinkhoff, T.
:
Dem Mörder auf der Spur - Wie mit Methoden der Geoinformatik der Leichnam des Opfers aufgespürt wurde.
KonGeoS, Oldenburg,
Oktober 2023
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Vessel Detection with Polarimetric SAR..
TerraSAR-X / TanDEM-X Science Team Meeting, Oberpfaffenhofen, 2023.,
Oktober 2023
Luhmann, T.
:
VRscan3D - A simulator for terrestrial laser scanning.
GEOSPACE 2023, Kiew, online,
Oktober 2023
Koch, S.
:
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen.
INTERGEO 2023, Session "Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungen", Berlin,
Oktober 2023
Projekte
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Lehrmaterialien mobil auf TabletPC und Smartphone
2012-2013
In dem Projekt wurden Lösungen entwickelt, um webbasiert Vorlesungsskripte für unterschiedlichsten Endgeräte wie Tablets and Smartphones geeignet bereitstellen zu können.
Forschungsprofessur Luhmann
2012-2018
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (10.2016-03.2017) Robin Rofallski, M.Sc. (09.2016-01.2017) Dr. Jan Reznicek (01.2015-09.2016) Folkmar Bethmann, M.Sc. (10.2012-09.2015) Dr. Maria Chizhova (10.2016-09.2018)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (10.2016-03.2017) Robin Rofallski, M.Sc. (09.2016-01.2017) Dr. Jan Reznicek (01.2015-09.2016) Folkmar Bethmann, M.Sc. (10.2012-09.2015) Dr. Maria Chizhova (10.2016-09.2018)
Abschlussarbeiten
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)