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Mardani-Nejad, A.; Luhmann, T.; Kersten, T.; Dorschel, B.; Purser, A. (2021):
An underwater photogrammetry application to generate micro-bathymetry data for benthic habitat mapping and analysis at Arctic ocean. IFAC-PapersOnLine, Volume 54, Issue 16, ISSN 2405-8963
, doi: 10.1016/j.ifacol.2021.10.123
Haase, N.; Kalinowski, P.; Demanowski, M. (2021):
Aufbau und Untersuchung eines 3D Makroscanners. Warnke, U. (ed.) Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg 1, 2018-2019, ISSN 2750-2813, S. 62-63, Isensee Verlag, Oldenburg, 2021
Aissou, Baha Eddine; Aissa, Aichouche Belhadj; Dairi, Abdelkader; Harrou, Fouzi; Wichmann, Andreas; Kada, Martin (2021):
Building Roof Superstructures Classification from Imbalanced and Low Density Airborne LiDAR Point Cloud. IEEE Sensors Journal
, doi: https://doi.org/10.1109/JSEN.2021.3073535 , Weblink
Omrani, H; Modroiu, M; Lenzi, J.; Omrani, B; Said, Z; Suhrcke, M; Tchicaya, A; Nguyen, N; Parmentier, B (2021):
COVID-19 in Europe: Dataset at a sub-national level. Data in Brief 35: 106939
, doi: https://doi.org/10.1016/j.dib.2021.106939 , Weblink
Bischof, Richard; Clermont, Dominic; Creuzer, Peter; Franke, Teresa; Koppmann, Vanessa; Salten, Juliane; Schmidt, Valentina; Wichmann, A.; Ziems, Marcel (2021):
Das »Neue Amtlich« in Niedersachsen. zfv
, 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
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt ASKAR3D (Entwicklung eines assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik) hat als übergeordnetes Ziel, am Beispiel der Knie-Endoprothetik die chirurgische Präz... mehr
Personen
Prof. Dr. Frank Wallhoff (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (02.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (03.2023-)
Prof. Dr. Frank Wallhoff (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (02.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (03.2023-)
Regionale Strategische Energieplanung
2023-2024
Gefördert durch: Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur
![](assets/images/8/Pr23_017_ReStEP-1818ca27.jpeg)
Die globalen Klimaschutzziele können als Chance angesehen werden, eine nachhaltige regionale Entwicklung voranzutreiben, indem lokale Energieressourcen stringenter genutzt und sowohl ökologische als auch ökonomische Vorteile generiert werden. Mit ... mehr
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-)
Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen
Beginn: 2023
Gefördert durch: Zentraler Kriminaldienst Stendal
![](assets/images/7/Tachograph-Logo-44674ff5.png)
Ziel des Projektes ist es, die Fahrdaten (Zeitpunkt und Geschwindigkeit) aus einem digitalen Fahrtenschreiber (Tachograph) auszuwerten, um die Fahrtroute eines Fahrzeuges bestimmen zu können. Hierfür wurde eine Anwendung entwickelt,... mehr
Abschlussarbeiten
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)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)