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Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; Luhmann, T. (2024):
Untersuchungen zu einem KI-basierten SLAM-Verfahren für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung der Knieoberfläche. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 252-261.
Fuest, S.; Gollenstede, A.; Herbers, M.; Kaiser, R. M.; Tadge, J. (2024):
Visualisierung von Schiffsrouten des 18./19. Jahrhunderts mit unscharfer raumzeitlicher Datengrundlage. 21. Kartographiehistorisches Colloquium, Oldenburg
Werner, T.; Ahlers, J.; Brinkhoff, T. (2023):
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 14–19.
, doi: 10.1145/3615889.3628511 , Weblink
Lesnyak, Ekaterina; Belkot, T.; Hurka, Johannes; Hörding, Jan Philipp; Kuhlmann, Lea; Paulau, P.; Schnabel, M.; Schönfeldt, Patrik; Middelberg, Jan (2023):
Applied Digital Twin Concepts Contributing to Heat Transition in Building, Campus, Neighborhood, and Urban Scale. Big Data and Cognitive Computing
, doi: https://doi.org/10.3390/bdcc7030145
Lenzi, J.; Barnas, A.; ElSaid, A.; Desell, T.; Rockwell, R. F.; Ellis-Felege, S. (2023):
Artificial intelligence for automated detection of large mammals creates path to upscale drone surveys. Scientific Reports
, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-023-28240-9 , Weblink
Vorträge
Sieberth, T.
:
State-of-the-art in forensic photogrammetry.
Low-Cost 3D und Optical 3D Metrology Workshop,
Dezember 2024
Herbers, M.
; Albers, S.
:
Digitalisierung, Visualisierung und Analyse von Sammlungsgut (DiViAS).
Alumnitreffen Geo,
November 2024
Sieberth, T.
:
Forensische Bildgebung – Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte, aber ein 3D Modell spricht Bände.
Science Pub Wilhelmshaven,
November 2024
Lenzi, J.
; Leiz, M.
; Ahvo, A. ; Bergström, U. ; Sacre, E. ; Juva, K. ; Virtanen, E. ; Takkolander, A. ; Kotta, J. ; Kaasik, A. ; Fetissov, M. ; Berkström, C. ; Ract, C. ; Pesch, R.
:
Predicting Marine Species Shifts and Identifying Biodiversity Hotspots under Climate Scenarios.
Informal Consultation Session HELCOM Working Group on Biodiversity, Protection and Restoration (WG BioDiv),
Oktober 2024
Wichmann, A.
:
Freie Geodaten – Gewinnung und Nutzung.
Ressource Denkmal-Dach – Automatisierte Analyse und Kartierung von Dächern,
Oktober 2024
Weblink
Projekte
2008-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Ziel des Geo Business Netzwerks war die Vorbereitung länderübergreifender Forschungs- und Transferkooperationen im Themenbereich von Geoinformationstechnologien.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Geogr. Stefan Nicolaus (10.2008-10.2010) Christine Deike (11.2008-07.2009)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Geogr. Stefan Nicolaus (10.2008-10.2010) Christine Deike (11.2008-07.2009)
Existenzgründung Tast
2008-2009
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Smart Cities
2008-2011
Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Das Projekt Smart Cities besteht aus 13 Partnern aus sechs Ländern des Nordseeraums. Ziel des Projektes ist es ein nachhaltiges Innovationsnetzwerk von Kommunen und Hochschulen zu etablieren. Besonderer Schwerpunkt der Arbeit liegt hierbei auf Techn...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Christine Deike (07.2009-08.2011) (08.2009-08.2011) Tim Grzabka, M.A. (11.2010-01.2011)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Christine Deike (07.2009-08.2011) (08.2009-08.2011) Tim Grzabka, M.A. (11.2010-01.2011)
Abschlussarbeiten
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
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)