BMBF Vorbereitende Maßnahme
2006-2007
Artikel und Bücher
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2022
2023
2024
Luhmann, T.; Große-Schwiep, M.; Hastedt, H. (2013):
A comparison of close-range photogrammetry and laser scanning for deformation measurement of industrial tanks. Proceedings Conference „Geoinformatics, Surveying, Mine Surveying“, National Technical University Donetsk, Ukraine, 2013
Kluge, M.; Pesch, R.; Schroeder, W.; Hoffmann, A. (2013):
Accounting for canopy drip effects of spatiotemporal trends of the concentrations of N in mosses, atmospheric N depositions and critical load exceedances: a case study from North-Western Germany. Environmental Sciences Europe, 25(26):1-13 (13 pp. + 4 suppl. files)
, Weblink
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013):
Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LIDAR Mobile Mapping Systems. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, Heft 11-12/2013, 375-380
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013):
Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LiDAR Mobile Mapping Systems. In: Luhmann/Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 12. Oldenburger 3D-Tage 2013, Wichmann, 178-185
Jenssen, M.; Hofmann, G.; Nickel, S.; Pesch, R.; Riediger, J.; Schröder, W. (2013):
Bewertungskonzept für die Gefährdung der Ökosystemintegrität durch die Wirkungen des Klimawandels in Kombination mit Stoffeinträgen unter Beachtung von Ökosystemfunktionen und -dienstleistungen. Umweltforschungsplan des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit. Forschungsvorhaben 3710 83 214, UBA-FB 001834. UBA-Texte 87/2013. Dessau, Textband + 9 Anhänge: 381 S. (ID: 494)
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.
UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
Ghavimi, A.
:
Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach.
City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change,
September 2024
Pesch, R.
; Berkström, C. ; Bergström, U. ; Ract, C. ; Sacre, E. ; Leiz, M.
; Lenzi, J.
; Ahvo, A. ; Fetissov, M. ; Kaasik, A. ; Kotta, J. ; Juva, K. ; Takkolander, A. ; Virtanen, E. :
Work package updates PROTECT BALTIC WP3 – Spatial Modelling.
Protect Baltic Annual Meeting 2024,
September 2024
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn,
Juni 2024
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Janine Tast (11.2006-01.2007) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2006-01.2007)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Janine Tast (11.2006-01.2007) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2006-01.2007)
3D-Analysemechanismen
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)
Abschlussarbeiten
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
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)