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Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16)
, doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023):
Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022):
A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences
, doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022):
A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014
, doi: https://doi.org/10.3390/s22135014
Vorträge
Luhmann, T.
:
Aktuelle Trends in der Nahbereichsphotogrammetrie.
Geodätisches Kolloquium, Hochschule Anhalt, Dessau,
November 2012
, . :
Geodätische Erfassung und GIS-gestützte Darstellung des antiken Stadtbildes von Metropolis/Ionien.
Internationale Konferenz „Neue Methoden und Erkenntnisse: Die Surveys im Hermos- und Kaystrostal und die Grabungen an den Thermen von Metropolis (Ionien) sowie am Stadion von Magnesia am Mäander“, Erlangen,
November 2012
Ratzke, H. :
Efficient Measures to Analyze Roof Areas for Energy Planning.
North Sea Sustainable Energy Planning, Final Conference, Oldenburg,
November 2012
Luhmann, T.
:
Photogrammetric plotting and laser scanning as possibilities for efficient analysis of roof areas for energy planning.
North Sea Sustainable Energy Planning, Final Conference, Oldenburg,
November 2012
Projekte
2011-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung und Untersuchung eines neuen Ansatzes, bei dem die beobachtete und deformierte Objektoberfläche nach stark und weniger stark veränderten Bereichen klassifiziert wird und daraus die Merkmale abgeleite...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Jepping, M.Sc. (10.2012-12.2013) Folkmar Bethmann, M.Sc. (10.2011-10.2012)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Jepping, M.Sc. (10.2012-12.2013) Folkmar Bethmann, M.Sc. (10.2011-10.2012)
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
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)