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Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16)
, doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023):
Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022):
A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences
, doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022):
A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014
, doi: https://doi.org/10.3390/s22135014
Vorträge
Werner, T.
:
Management of spatio-temporal data for autonomous maritime systems.
GeoIT.GISCO 2017, Berlin,
Dezember 2017
Hastedt, H.
:
A medium format camera for high accuracy photogrammetry.
3D Metrologogy Conference - 3DMC Aachen,
Oktober 2017
Chizhova, M. :
Planning and execution of the LIDAR scanning project using Faro scanner.
Special teach-time in Michigan Tech University, Houghton, USA,
Oktober 2017
Luhmann, T.
:
Bildbasierte 3D-Oberflächenrekonstruktion – Möglichkeiten und Grenzen.
Intergeo Berlin,
September 2017
Chizhova, M. :
Probabilistic reconstruction of destroyed and incomplete objects from point clouds using Bayesian networks and cellular automata.
Michigan Tech University, Houghton, USA,
September 2017
Projekte
Transferbereich Geoinformatik (EON)
2007-2009
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Eine der wesentlichen Zielsetzungen des Projektes ist die Untersuchung der Datenbankmodelle der E.ON Ruhrgas in Bezug auf die Kompatibilität zu aktuellen Geodatenstandards.
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing.(FH) Bruno Garrelts (07.2009-02.2010) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (01.2010-02.2010) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (02.2007-02.2009) Dipl.-Ing. Mathias Mehlhorn (02.2007-02.2009)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing.(FH) Bruno Garrelts (07.2009-02.2010) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (01.2010-02.2010) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (02.2007-02.2009) Dipl.-Ing. Mathias Mehlhorn (02.2007-02.2009)
Hochwasserrisikomanagement
2007
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (07.2007-12.2007) Kristina Nebel (10.2007-12.2007)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (07.2007-12.2007) Kristina Nebel (10.2007-12.2007)
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)