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Moritz Elbeshausen; Karl-Kiên Cao; Jan Buschmann; Marvin Schnabel; Vogt, T.; Steinberger-Wilckens, R.; Sascha Koch (2024):
Regional Strategic Energy Planning (ReStEP). GeoDPA24 - International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D. (2024):
Simulation von mobilem und dynamischem Scanning im virtuellen Simulator VRscan3D. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 304-313.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Karami, A.; Menna, F.; Remondino, F.; Hess, M.; Eißing, T.; (2024):
Towards automatic defect analysis for 3D structural monitoring of historic timber. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W4-2024, S. 103-110
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W4-2024-103-2024
Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; Luhmann, T. (2024):
Untersuchungen zu einem KI-basierten SLAM-Verfahren für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung der Knieoberfläche. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 252-261.
Werner, T.; Ahlers, J.; Brinkhoff, T. (2023):
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 14–19.
, doi: 10.1145/3615889.3628511 , Weblink
Vorträge
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
Luhmann, T.
:
Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning.
Ukraine Tage in Niedersachsen, Hannover,
September 2022
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.
DAAD VRscan3D Projektwoche, Universität Bamberg,
September 2022
Projekte
2006-2007
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Überwachung von Sickerwasser in Deponien mittels hyperspektraler Sensoren
2005-2007
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
In dem Projekt sollen hyperspektrale Sensoren entwickelt werden, die eine kontinuierliche Überwachung des Deponiewassers ermöglichen. Damit wird eine wesentlich höhere Datendichte als üblich erreicht. Weiterhin können Leckagen am Dichtungssystem...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (07.2005-10.2007) Kristina Nebel (02.2007-10.2007)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (07.2005-10.2007) Kristina Nebel (02.2007-10.2007)
Offenes Katastrophenmanagement mit freiem GIS
2005-2009
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
![](assets/images/b/okgis-8beb8254.png)
Ziel des Verbundvorhabens OK-GIS war die Entwicklung und Umsetzung eines Gesamtkonzepts für die Verwaltung, Nutzung, Visualisierung und mobile Erfassung von Geodaten im Rahmen von Geodiensten für das Katastrophenmanagement.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Galeff Schmees (02.2008-10.2008) Dipl.-Ing. Christian Rolfs (10.2005-02.2008)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Galeff Schmees (02.2008-10.2008) Dipl.-Ing. Christian Rolfs (10.2005-02.2008)
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)