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Koch, S.; Elbeshausen, M.; Gravenhorst, T.; Schnabel, M. (2022):
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen. Künstliche Intelligenz in Geodäsie und Geoinformatik
Brinkhoff, T. (2022):
Geodatenbanksysteme in Theorie und Praxis. Einführung in Geodatenbanken unter besonderer Berücksichtigung von PostGIS und Oracle, 4., überarbeitete und erweiterte Auflage, Wichmann, 624 Seiten, ISBN 978-3-87907-694-9 (Buch), ISBN 978-3-87907-695-6 (E-Book)
, Weblink
Brinkhoff, T. (2022):
Geoinformationen im touristischen Umfeld. In: U. Weithöner, R. Goecke, E. Kurz, A. Schulz (Hrsg.), Digitaler Tourismus - Informationsmanagement im Tourismus, 3. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 155-172
, Weblink
Schönrock, S.; Schuchardt, B.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Kreutle, K.; Pesch, R. (2022):
Geostatistical Applications in a Marine Benthic Biological Context. Kresse, W., Danko, D. M. (Eds.): Springer Handbook of Geographic Information. Springer
Pogoda, B.; Hauser, S.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hausen, T.; Bérenger, C.; Heinicke, K.; Pesch, R. (2022):
GIS-basierte Modellierung von Eignungsflächen für die Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der AWZ der Nordsee. gis.Science Ausgabe 2/2022
Vorträge
Bethmann, F. :
Object-based Multi-Image Semi-Global Matching – Concept and First Results.
ISPRS Technical Commission V Symposium „Close-range Imaging, Ranging and Applications“, Riva del Garda, Italien,
Juni 2014
Luhmann, T.
:
Eccentricity in Images of Circular and Spherical Targets and its Impact to 3D Object Reconstruction.
ISPRS Technical Commission V Symposium „Close-range Imaging, Ranging and Applications“, Riva del Garda, Italien,
Juni 2014
Jaquemotte, I.
:
Die Stadt in 3D – Modellierung und Präsentation.
DGfK Sektion Bayern, München,
Mai 2014
Luhmann, T.
:
Recent Developments and State-of-the-Art in Industrial and Medical Photogrammetry.
Geoforum, Lviv, Ukraine,
April 2014
Brinkhoff, T.
:
Ein leichtgewichtiger, standardorientierter Zugriffsmechanismus auf Geometrieobjekte in Geodatenbanksystemen.
Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg,
März 2014
Projekte
2007-2008
Gefördert durch: LGN Niedersachsen
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)