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Wichmann, Andreas; Ghassoun, Yahya; Golibrzuch, Michel (2023):
Ressource Denkmal-Dach: Die Datengrundlage für das zukünftige niedersächsische Denkmal-Dachkataster. Berichte zur Denkmalpflege in Niedersachsen
, Weblink
Franckenberg, Sabine; Sieberth, T.; Patcek, Wolfgang; Fürst, Martin; Colacicco, Giovanni; Ebert, L. (2023):
Semiautomated Targeted Postmortem Computed Tomography Angiography of the Pulmonary Arteries Using a Robotic System. Forensic Science International
, doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111712
Lanz, P.; Marino, A.; Simpson, M.D.; Brinkhoff, T.; Köster, F.; Möller, M. (2023):
The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR. Remote Sensing. 2023; 15(8):2008
, doi: 10.3390/rs15082008
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.
Vorträge
Luhmann, T.
:
Photogrammetric Research at Jade University.
Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
Dezember 2018
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Dezember 2018
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry II.
Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew,
November 2018
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry I.
Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew,
November 2018
Luhmann, T.
:
Dense pointclouds from combined nadir and oblique imagery by object-based semi-global multi-image matching.
GIS Day, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
November 2018
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
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)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)