Artikel und Bücher

Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Schmidt, Valentina; Kada, Martin (2019): RoofN3D: A Database for 3D Building Reconstruction with Deep Learning. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing , doi: https://doi.org/10.14358/PERS.85.6.435 , Weblink
Schüssler, F. (2019): Schweden. Dittmann, A. u. W. Gieler (Hg.): Staatenlexikon Europa. Geographie, Geschichte, Kultur, Politik und Wirtschaft. , doi: 10.3726/b15960
Knies, J. (2019): Suitability Areas for Energy Planning in Communities. International Conference on New Pathways for Community Energy and Storage 2019, Groningen, Netherlands , doi: 10.3990/1.9789036547970 , Weblink
Lenzi, J.; González-Bergonzoni, I; Machín, E; Pijanowski, B; Flaherty, E (2019): The impact of anthropogenic food subsidies on a generalist seabird during nestling growth. Science of the Total Environment 687: 546–553 , doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.05.485 , Weblink
Nietiedt, S.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2019): Untersuchung von Orientierungs- und Matchingverfahren für die hochgenaue 3D-Oberflächenerfassung von Schweißnähten mit einem mobilen Kamerasystem. Kersten (Hrsg.): Publikationen der DGPF, Band 28, pp. 711-719 , Weblink

Vorträge

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
Lanz, P. : The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR.. SeaSAR, Spitzbergen, 2023, Mai 2023
Schnabel, M. : Geodatenanalyse zur Abschätzung der Wärmenetzeignung im Rahmen der kommunalen Wärmeplanung. 35. Oldenburger Rohrleitungsforum, März 2023
Albers, S. : Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken. DGPF Nachwuchs-Netzwerk, März 2023
Kahmen, O. : Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren. 7. Fachseminar des DGZfP - FA Optische Verfahren, Leipzig, März 2023

Projekte

Gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)
Ziel des Projektes war die Entwicklung und Erprobung eines Systems von dezentralen mobilen Erfassungsgeräten und zentralen GIS-Anwendungen zur Steigerung von Qualität, Effizienz und Attraktivität der ehrenamtlichen Artenerfassung im Gelände. mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Jan Loesbrock, M.Sc. (08.2010-10.2012)

3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen

2010-2012
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Projekt nutzt neue photogrammetrische Methoden zur 3D-Rekonstruktion einer PV-Anlage mittels unkalibrierter Bilder, um für geplante oder bereits bestehende Anlagen die notwendigen geometrischen Parameter zu ermitteln. Ergänzt werden die so ermi...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (03.2010-03.2012) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (07.2010-03.2011)

Machbarkeitsstudie "Technikinteresse von Mädchen an Themen der Geoinformation"

2010-2011
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Die Machbarkeitsstudie beschäftigt sich unter verschiedenen Gesichtspunkten mit dem Technikinteresse von Mädchen und Jungen der 6. und 7. Jahrgangsstufe an Themen der Geoinformatik.
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Dipl.-Ing. (FH) Ole Vieth (06.2010-09.2010) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (01.2010-06.2010)

Abschlussarbeiten


Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)