Modellierung von photogrammetrischen Bildsensoren und Überprüfung von optischen 3D-Meßsystemen
2000-2002
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Urbina, M; Luna-Jorquera, G; Thiel, M; Hinojosa, I; Acuña-Ruz, T; Gonzalez, M; Amenábar-Cristi, MA; Andrade-Diaz, C; Ahrendt, C; Castillo, C; Chevallier, A; Cornejo-D'Ottone, M; Jorquera, A; Kiessling, T; Lardies, MA; Lenzi, J.; Mattar, C; Munizaga, M; Olguín, N; Perez-Venegas, DJ; Portflitt-Toro, M; Pozo, K; Pulgar, J; Correa-Araneda, FJ; Vargas, E (2020):
A country's response to tackling plastic pollution in aquatic ecosystems: the Chilean way. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems 1–22
, doi: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/178341 , Weblink
Nietiedt, S.; Kalinowski, P.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; (2020):
Accuracy Investigations of Image Matching Techniques by Means of a Textured Dumbbell Artefact. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 791–796, 2020
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-791-2020 , Weblink
Luhmann, T. (2020):
Buchbesprechung über Teubner/Brückner: Optical Imaging and Topography. Physik Journal 19 (11), S. 59
Papenmeier, S.; Galvez, D.; Günther, C.-P.; Pesch, R.; Propp, C.; Hass, C.; Schuchardt, B.; Zeiler, M. (2020):
Chapter 25 - Winnowed gravel lag deposits between sandbanks in the German North Sea. Seafloor Geomorphology as Benthic Habitat (pp. 451-460). Elsevier
, doi: 10.1016/B978-0-12-814960-7.00025-7 , Weblink
Neder, C; Sahade, R.; Abele, D.; Pesch, R.; Jeresch, K. (2020):
Default versus Configured-Geostatistical Modeling of Suspended Particulate Matter in Potter Cove, West Antarctic Peninsula. Fluids, 5(4), 235
, doi: 10.3390/fluids5040235 , Weblink
Vorträge
Pesch, R.
:
Geoinformationssysteme: Hintergründe und Anwendungen - Einführung im Rahmen der Digital-Werkstatt zu BIM und GIS Potenzialen.
Digital Werkstatt im Rahmen von buildingSMART Deutschland,
März 2024
Pesch, R.
:
Protect Baltic Stakeholder Conference - Introduction to Session on "Spatial Modelling" (WP3).
PROTECT BALTIC Stakeholder Conference, Espoo, Finnland,
Februar 2024
Ghavimi, A.
:
Geospatial Analysis Applications for Managing Uncertainties in Sustainable Development.
Französisch-deutsches Symposium in Tübingen: Gesellschaftliche Transformationen auf dem Weg zu einer Nachhaltigen Entwicklung Teil 3: Nachhaltige Entwicklung antizipieren und planen? – Zum konstruktiven Umgang mit Ungewissheit und Unsicherheit,
Februar 2024
Weblink
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
36. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2024
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
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)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)