Entwicklung von Zuordnungsverfahren zwischen Vektor- und Rasterkarten
2003-2005
Artikel und Bücher
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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.
:
Image based planning and analysis for solar generators.
University of Vigo, Spain,
November 2009
Garrelts, B. :
Google, Microsoft & Co – Betriebsmitteldaten im Internet.
GiN-EVU-Forum, Oldenburg,
November 2009
Lorkowski, P. :
ALKIS in der Praxis: Ein Werkzeug zum Import von NAS-Daten.
GiN-EVU-Forum, Oldenburg,
November 2009
Ratzke, H. :
Ist mein Haus für den Einsatz von Solartechnologien geeignet?.
Vortrag im Rahmen der Stadt der Wissenschaft 2009, Oldenburg,
Oktober 2009
Jaquemotte, I.
:
Interactive Analysis of Squat Using Virtual Reality.
3rd Squat-Workshop “Nautical Aspects of Ship Dynamics”, Elsfleth, Germany,
Oktober 2009
Projekte
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Da aus der historischen Entwicklung heraus die amtlichen Basiskarten bei großräumiger Betrachtung sehr unterschiedliche Genauigkeiten aufweisen, treten heute große Genauigkeitsprobleme bei der Leitungsdokumentation auf. Daher sollen Verfahren und ...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (Leitung) Nicole Krimpenfort (09.2003-09.2005) Dr. Andreas Fisler (06.2001-12.2001)
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (Leitung) Nicole Krimpenfort (09.2003-09.2005) Dr. Andreas Fisler (06.2001-12.2001)
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...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2003-08.2005)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2003-08.2005)
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.
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)