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2024
Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024):
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen
im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Nietiedt, S.; Helmholz, P.; Luhmann, T. (2024):
Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024):
Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts
, doi: 10.1515/9783110777567
Luhmann, T.; Sieberth, T. (2024):
Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage und des BIMtages 2024. Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, 414 S.
Albers, S.; Rofallski, R.; Hagen, Paul-Felix; Luhmann, T. (2024):
Procedure for the Orientation of Laser Triangulation Sensors to a Stereo Camera System for the Inline Measurement of Rubber Extrudate. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-1-2024
Vorträge
Luhmann, T.
:
Research in photogrammetry at IAPG.
Georgian Technical University, Tbilisi,
September 2018
Knies, J. :
Einzelentscheidungen im Kontext einer kommunalen Wärmeplanung – ein Modellansatz.
AGIT 2018, Salzburg,
Juli 2018
doi: 10.13140/RG.2.2.10643.53284
Weblink
Rofallski, R.
:
Fusion von Sensoren mit optischer 3D-Messtechnik zur Positionierung von Unterwasserfahrzeugen.
170. DVW-Seminar und 32. Hydrographentag,
Juni 2018
Hastedt, H.
:
Prototypic development and evaluation of a medium format metric camera.
ISPRS-Kongress Riva del Garda,
Juni 2018
Luhmann, T.
:
Photogrammetry for Industry 4.0 – Prospects and Challenges.
ISPRS Symposium Commisson 2, Riva del Garda,
Juni 2018
Projekte
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)
Forschungsschwerpunkt Dynamische optische 3D-Messtechnik
2005-2010
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Der Forschungsschwerpunkt beschäftigt sich mit der anwendungsorientierten Forschung und Entwicklung für die dreidimensionale optische Erfassung dynamischer Prozesse. Anwendung finden diese Verfahren in vielen Bereichen der Technik, z.B. beim Crash-...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (09.2009-06.2010) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (06.2007-06.2010) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2005-09.2007) Dipl.-Ing. Volker Sahrhage (05.2005-05.2007)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (09.2009-06.2010) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (06.2007-06.2010) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2005-09.2007) Dipl.-Ing. Volker Sahrhage (05.2005-05.2007)
Materialklassifizierung in Laserscannerdaten
2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Abschlussarbeiten
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)