Modellierung von photogrammetrischen Bildsensoren und Überprüfung von optischen 3D-Meßsystemen
2000-2002
Artikel und Bücher
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2024
Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024):
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen
im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Nietiedt, S.; Helmholz, P.; Luhmann, T. (2024):
Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024):
Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts
, doi: 10.1515/9783110777567
Luhmann, T.; Sieberth, T. (2024):
Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage und des BIMtages 2024. Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, 414 S.
Albers, S.; Rofallski, R.; Hagen, Paul-Felix; Luhmann, T. (2024):
Procedure for the Orientation of Laser Triangulation Sensors to a Stereo Camera System for the Inline Measurement of Rubber Extrudate. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-1-2024
Vorträge
Sieberth, T.
:
Forensic Photogrammetry.
Abschlusskolloquium Prof. Dr.-Ing. Thomas Luhmann,
September 2023
Griese, A. ; Schüssler, F.
; Koppelin, F. :
Untersuchung der Versorgungslage von Physiotherapeut*innen in Niedersachsen: Eine Analyse der derzeitigen physiotherapeutischen Versorgungsstruktur und Prognose des zukünftigen Bedarfs.
Kongres der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention,
August 2023
Weblink
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
Projekte
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)
Filterverfahren zur Extraktion der Geländeoberfläche aus luftgestützten Laserscannerdaten
2000-2002
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Mit Hilfe des relativ jungen Laserscanningverfahren lassen sich großflächige und hochauflösende topographische Geländeaufnahmen realisieren. Für die Erstellung eines digitalen Geländemodells (DGM) muss der umfangreiche Datensatz im Vorfeld klas...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (05.2000-06.2002)
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (05.2000-06.2002)
Institut für Innovationstransfer
2000-2016
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (06.2007-12.2009)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (06.2007-12.2009)
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)