Entwicklung von Zuordnungsverfahren zwischen Vektor- und Rasterkarten
2003-2005
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2024
Brinkhoff, T.; Kresse, W. (2022):
Databases. In: Kresse, W., Danko, D. (eds.): Springer Handbook of Geographic Information, Springer, 53-93
, doi: 10.1007/978-3-030-53125-6_3
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D. (2022):
Developing a Virtual Laser Scanner for Training and Research. GIM International, ISSN 1566-9076, Issue 2, pp. 18-20
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D.; Popovas, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M. (2022):
Development of a terrestrial laser scanner simulator. 3D Arch, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, pp. 329-334
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-329-2022
Lenzi, J.; Bresesti, F.; Lozoya, JP; De Feo, B; Krojmal, E; Lacerot, G; Braun, C; Teixeira de Mello, F (2022):
Diet and debris ingestion of skuas on Fildes Peninsula, King George Island, Antarctica. Marine Pollution Bulletin 185: 114211
, doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.11421 , Weblink
Naber, O.; Luhmann, T.; Rofallski, R. (2022):
Einfluss von Videokomprimierung und Roller-Shutter-Effekt bei der photogrammetrischen Auswertung mit Videos. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 43-54
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
Neiß-Theuerkauff, T.
:
3D-Visualisierung von Über- und Unterwasserfahrzeugen zur Evaluation von Steuerungsalgorithmen mithilfe einer Game-Engine.
Konferenz Go-3D 2017 "Mit 3D Richtung Maritim 4.0", Rostock,
September 2017
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
Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Kooperationspartner
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)