Geodateninfrastruktur Niedersachsen
2007-2008
Artikel und Bücher
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Boltersdorf, S.H.; Pesch, R.; Werner, W. (2014):
Comparative use of lichens, mosses and tree bark to evaluate nitrogen deposition in Germany. Environmental Pollution; 189:43-53
Jepping, C.; Bethmann, F.; Luhmann, T. (2014):
Congruence Analysis of Point Clouds from Unstable Stereo Image Sequences. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-5, Commission V, Riva del Garda, Italy, 301-306
, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-5-301-2014
Schröder, W.; Pesch, R.; Schönrock, S.; Harmens, H.; Mills, G.; Fagerli, H. (2014):
Correlations between nitrogen concentrations in atmospheric deposition and mosses mapped for natural landscapes in Europe. Proceedings 27th Task Force Meeting ICP Vegetation, 28-30 January, Paris:46
Große-Schwiep, M.; Hastedt, H.; Luhmann, T. (2014):
Deformationsmessung mit terrestrischem Laserscanning und Photogrammetrie. Allgemeine Vermessungsnachrichten, Wichmann VDE Verlag, 2/2014, 43-52
Pilinski, J.; Luhmann, T. (2014):
Development of a Real Time Low-cost Tracking System for Medical and Audiological Applications. Tagungsband LowCost3D – Sensors, Algorithms, Applications, Berlin
Vorträge
Luhmann, T.
:
Industrielle Messtechnik – Chancen für die Geodäsie im Kontext von Industrie 4.0.
Geodätisches Kolloquium und Abschiedsvorlesung Rudolf Staiger „Unser Beruf im Wandel der Zeit – 40 Jahre Vermessung“ Hochschule Bochum,
Mai 2022
Pesch, R.
; Bildstein, T. ; Schuchardt, B. ; Heinicke, K. ; Boedeker, D. :
Geodatenbasierte Modellierung repräsentativer Weichboden-Biotope am Meeresgrund der deutschen Ausschließlichen Wirtschaftszone der Nordsee.
29. Workshop Umweltinformationssysteme (UIS 2022) - "Vielfalt - Offenheit - Komplexität",
Mai 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetrische und geodätische Ansätze zur Deformationsmessung von Rotorblättern an Windenergieanlagen.
10. Hamburger Forum für Geomatik,
Mai 2022
Both, F. ; Kalinowski, P. :
Potential of historical images - 3D reconstruction of an archaeological excavation of a megalithic tomb.
Megalithic Routes - General Assembley,
April 2022
Projekte
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)