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Knies, J. (2017):
Shaping Energetic Neighbourhoods: A Dynamic Approach for a Future Proof Urban Energy Planning. Proceedings of the World Sustainable Built Environment Conference 2017, Hong Kong, pp. 1870-1875
, Weblink
Luhmann, T. (2017):
Softwareunterstützte Lehre in Photogrammetrie mit PhoX. In Kersten (ed.): Publikationen der DGPF, Band 26, Würzburg, pp. 350-362
Brinkhoff, T. (2017):
Supporting Dynamic Labeling in Web Map Applications. Proceedings 20th AGILE Conference on Geographic Information Science, Wageningen, the Netherlands
, Weblink
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik: Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2017
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. 37. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen zur Visualisierung von Fahrtstrecken, eine neue Dimension der Weg/Zeit-Berechnung.
Fachtagung Klassische Forensik: Innovationen für die Kriminaltechnik, GPEC Leipzig,
Mai 2024
Pesch, R.
:
Geoinformationssysteme: Hintergründe und Anwendungen - Einführung im Rahmen der Digital-Werkstatt zu BIM und GIS Potenzialen.
Digital Werkstatt im Rahmen von buildingSMART Deutschland,
März 2024
Pesch, R.
:
Protect Baltic Stakeholder Conference - Introduction to Session on "Spatial Modelling" (WP3).
PROTECT BALTIC Stakeholder Conference, Espoo, Finnland,
Februar 2024
Ghavimi, A.
:
Geospatial Analysis Applications for Managing Uncertainties in Sustainable Development.
Französisch-deutsches Symposium in Tübingen: Gesellschaftliche Transformationen auf dem Weg zu einer Nachhaltigen Entwicklung Teil 3: Nachhaltige Entwicklung antizipieren und planen? – Zum konstruktiven Umgang mit Ungewissheit und Unsicherheit,
Februar 2024
Weblink
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
36. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2024
Projekte
Photogrammetrische Modellierung und Kalibrierung von optischen Messsystemen nach Scheimpflug-Anordnung
2010-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Modellierung und Kalibrierung von optischen 3D-Messsystemen nach Scheimpflug-Anordnung. Die Entwicklung zielt auf die Steigerung der Messgenauigkeit von 3D-Dentalscannern ab, die nach der Scheimpflugbedingung aufg...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Ing. Johannes Piechel (11.2012-02.2013) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (11.2010-11.2012)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Ing. Johannes Piechel (11.2012-02.2013) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (11.2010-11.2012)
Mikroskopintegrierte Navigation
2010-2012
Gefördert durch: Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
Das Projekt "Mikroskopintegrierte Navigation für die Neurochirurgie" (MINA) beabsichtigt die Entwicklung eines Operationsmikroskops für die Neurochirurgie mit integriertem Navigationssystem.
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Tepe (09.2010-12.2011) Folkmar Bethmann, M.Sc. (02.2011-10.2011)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Tepe (09.2010-12.2011) Folkmar Bethmann, M.Sc. (02.2011-10.2011)
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)