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Luhmann, T. (2023):
Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
, Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023):
Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research
, doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023):
Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München
, Weblink
Leiz, M.; Moon, K.; Rehner, L.; Stentzel, U.; Radicke, R.; Hoffmann, W.; van den Berg, N. (2023):
Population-Based, Spatial Analysis of Specialised Ambulatory Palliative Care in Mecklenburg-Western Pomerania, Germany, on the Basis of Reimbursement Data. International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH)
, doi: 10.3390/ijerph20032231 , Weblink
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
Vorträge
Kahmen, O.
:
Digital visual testing of welds under water using optical 3D measurement technology with image-variant illumination.
Underwater Technology Conference 2023, Essen, Germany,
September 2023
Pesch, R.
; Sodermanns, R. ; Meyer, N. ; Willeke, K. ; Herbers, M.
:
Spatiotemporal Analysis of COVID-19 incidences in Germany by use of Local Indicators of Spatial Association and Space Time Cubes.
GIScience 2023 - 12th International Conference on Geographic Information Science, Leeds, United Kingdom, 13-15 September 2023,
September 2023
Paulau, P.
:
Building physics monitoring with open standards.
9th International Conference on Smart Energy Systems,
September 2023
Weblink
Schnabel, M.
:
Interactive geodata analyses to support the multi-stakeholder process of thermal energy planning.
9th International Conference on Smart Energy Systems,
September 2023
Weblink
Brinkhoff, T.
:
Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen.
Digitale Spuren bei Tötungsdelikten, Polizeiakademie Niedersachsen, Hannover,
September 2023
Projekte
2001-2002
Gefördert durch: HWP
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Rosing (06.2001-12.2002) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (03.2002-11.2002) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (06.2002-09.2002)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Rosing (06.2001-12.2002) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (03.2002-11.2002) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (06.2002-09.2002)
Objektbasierte photogrammetrische Erfassung von Freiformflächen mit multispektralen und multisensoralen digitalen Bilddaten
2001-2007
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Modellierung von photogrammetrischen Bildsensoren und Überprüfung von optischen 3D-Meßsystemen
2000-2002
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Heidi Hastedt, M.Eng. (12.2000-12.2002)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Heidi Hastedt, M.Eng. (12.2000-12.2002)
Abschlussarbeiten
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)