Modellierung von photogrammetrischen Bildsensoren und Überprüfung von optischen 3D-Meßsystemen
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Lenzi, J.; Burgues, MF; Carrizo, D; Machín, E; Teixeira de Mello, F (2016):
Plastic ingestion by a generalist seabird on the coast of Uruguay. Marine Pollution Bulletin. 107: 71-76
, doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2016.04.016 , Weblink
Helle, A.; Luhmann, T. (2016):
Präzise Verfolgung von Kopfbewegungen für den Einsatz bei Hörtests. In: Luhmann/Schumacher (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 15. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann VDE Verlag, Berlin, 10-19
Conen, N.; Jepping, C.; Luhmann, T.; Maas, H.-G. (2016):
Rectification and robust matching using oriented image triplets for minimally invasive surgery. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume III-3, 27-34
, doi: 10.5194/isprs-annals-III-3-27-2016
Filippovska, Yevgeniya; Wichmann, Andreas; Kada, Martin (2016):
Space Partitioning for Privacy Enabled 3D City Models. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W2-17-2016 , Weblink
Lehnhoff, S.; Claassen, A.; Reckzügel, M.; Meier, M.; Knies, J. (2016):
Technische und ökonomische Machbarkeit Energetischer Nachbarschaften. Studie gefördert von der Metropolregion Nordwest, 58 Seiten
, 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)
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
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)