Artikel und Bücher
Alle
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
Conen, N. (2014):
Entwicklung einer modellbasierten Eigenbewegungsschätzung eines Kraftfahrzeugs aus Fahrzeugbewegungsdaten und optischen Flussvektoren. Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, DGPF Tagungsband 23/2014. Als Kurzfassung auch erschienen in: Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, Heft 5/2014, 487-488
, Weblink
Pilinski, J.; Luhmann, T.; Schmidt, K.; Kissner, S. (2014):
Entwicklung eines echtzeitfähigen Low-Cost-Systems für medizinische und audiologische Fragestellungen. In: Luhmann/Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 13. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann VDE Verlag, Berlin, 87-96
Conen, N. (2014):
Erweiterte Rückfahransicht mit Erinnerungsfunktion. VDV-Magazin 3/2014, 212-216
Brinkhoff, T. (2014):
Geoinformationen im touristischen Umfeld. In: Schulz, Weithöner, Egger, Goecke (Hrsg.): eTourismus: Prozesse und Systeme - Informationsmanagement im Tourismus, 2. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 2014, 124-140
Jahnke, P.; Hastedt, H.; Bannehr, L. (2014):
Hyperspektrale Vegetationsanalyse zum Hochwasser 2013 – Untersuchungen zum Pflanzenstress im Bereich der Muldeaue in Dessau-Roßlau. VDV-Magazin 4/2014, 290-298
Vorträge
Luhmann, T.
:
Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning.
Polytecnico di Milano, Campus Lecco,
November 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetric research and development in photogrammetry at IAPG.
Polytecnico di Milano,
November 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetric research and development at IAPG.
Bruno Kessler Foundation (FBK), Trento,
November 2022
Koch, S.
:
Geodatenanalyse für die Energie- und Wärmewende.
Kolloquium Geoinformation, Jade Hochschule,
Oktober 2022
Schüssler, F.
; Brinkhoff, T.
; Pesch, R.
:
Raumzeitliche Konzepte zur Datenanalyse und Visualisierung in der Geo-Toolbox.
Kickoff-Meeting 4N - Nordwest-Niedersachsen Nachhaltig Neu; Universität Vechta,
Oktober 2022
Projekte
2007-2008
Gefördert durch: LGN Niedersachsen
![](assets/images/a/gdi-ni-738c138c.png)
In dem Projekt wurde gemeinsam mit der Universität Osnabrück die Geodateninfrastruktur Niedersachsen (GDI-NI) evaluiert.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (07.2007-04.2008)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (07.2007-04.2008)
Forschungsschwerpunkt Metallfraktionen im Feinstaub
2007-2010
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Ziel des Forschungsschwerpunktes ist die Erfassung von Feinstaub, Gebäuden sowie Oberflächen (Vegetation, Hauswände, etc.) und die Verwaltung von feinstaubrelevanten Daten in einem Geoinformationssystem. Unter Berücksichtigung von Gebäuden, Ober...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (12.2007-10.2010) Kristina Nebel (12.2007-03.2010)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (12.2007-10.2010) Kristina Nebel (12.2007-03.2010)
Kachelotplate - Analyse einer embryonalen Barriereinsel im Wattenmeer
2007
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (09.2008-01.2009) Kristina Nebel (06.2007-04.2008)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (09.2008-01.2009) Kristina Nebel (06.2007-04.2008)
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)