Artikel und Bücher

Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023): Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8
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

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

Verifizierung und Quantifizierung von Einflussgrößen auf die Genauigkeit hochgenauer optischer 3D-Messsysteme

2003-2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Beleuchtung, Signalisierung und Bildverarbeitungsalgorithmen haben einen starken Einfluss auf die photogrammetrische Auswertung und sollen innerhalb des Projektes auf neue Techniken und Verfahren untersucht werden. Im Rahmen der Forschung entstehen T...

SVG-Viewer für mobile Endgeräte

2003-2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
In diesem Projekt wurde eine Darstellung von Karten als SVG-Dokumente auf mobilen Endgeräten untersucht. Dazu wurde ein SVG-Viewer entwickelt, der auf mobilen Geräten einsetzbar war.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Mirco Brandes (06.2003-06.2005)

Improved vision system for visualisation and decision making in cultural heritage preservation

2003-2004
Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Zur Restaurierung wie auch zu Präsentationszwecken in Museen werden immer häufiger Oberflächenmodelle von Skulpturen, Statuen und anderen Objekten genutzt. Das Projekt VISCUP möchte aufzeigen, dass es möglich ist solche Oberflächenmodelle nahez...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Ralph Riede (02.2003-09.2004) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (02.2003-06.2004)

Abschlussarbeiten


Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

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)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)