Entwicklung von Zuordnungsverfahren zwischen Vektor- und Rasterkarten
2003-2005
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Pesch, R.; Fiorentino, D.; Schuchardt, B.; Bildstein, T.; Günther, C.; Boedeker, D.; Heinicke, K. (2015):
Predictive Mapping of Benthic Communities and Species for the German North Sea. ICES CM 2015/ N:03
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2015):
Semi-Global Matching im Objektraum. In: Luhmann, Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 14. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann, 2015, 198-207
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2015):
Semi-global Matching in Object Space. PIA15, Photogrammetric Image Analysis, München. In: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-3/W2, 2015, 23-29
, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-3-W2-23-2015
Luhmann, T.; Fraser, C.; Maas, H.-G. (2015):
Sensor Modelling and Camera Calibration for Close-Range Photogrammetry. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.10.006
Lückehe, D.; Kramer, O.; Weisensee, M. (2015):
Simulated Annealing With Parameter Tuning for Wind Turbine Placement Optimization. Proceedings LWA 2015 Workshops: KDML, FGWM, IR, and FGDB, Trier, 108-119
, Weblink
Vorträge
Pesch, R.
; Breckling, B. ; Schmidt, B. :
Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum Nordwestdeutschlands - Reallabore in Marsch, Moor, Geest und Mee(h): Vorstellung des 4N-Verbundprojektes.
Klimamarkt auf dem Jasperhof, Westerstede,
August 2023
Elbeshausen, M.
:
GeoVisual Analytics zur intuitiven Szenarioplanung im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
GI_Salzburg23,
Juli 2023
Koch, S.
; Elbeshausen, M.
:
Wärmeleitplanung Nordwest am Beispiel von Edewecht.
OLEC Energy Week 2023: wärme:tauscher - Kommunale Wärmeplanung gemeinsam vorantreiben!,
Juni 2023
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Detection with Polarimetric SAR..
PolINSAR 2023, Toulouse,
Juni 2023
Weblink
Pesch, R.
; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Heinicke, K. :
Spatial Modelling of Soft Bottom Biotopes for the German Exclusive Economic Zone of the North Sea by Machine Learning Algorithms.
26th AGILE conference on Geographic Information Science, Delft, Netherlands, 13-16 June 2023,
Juni 2023
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)