Modellierung von photogrammetrischen Bildsensoren und Überprüfung von optischen 3D-Meßsystemen
2000-2002
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Lozoya, JP; Rodríguez, M; Azcune, G; Lacerot, G; Pérez-Parada, A; Lenzi, J.; Rossi, F; Teixeira de Mello, F (2022):
Stranded Pellets in Fildes Peninsula (King George Island, Antarctica): New Evidence of Southern Ocean Connectivity. Science of The Total Environment 838: 155830
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155830 , Weblink
Colson, A.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Hess, M. (2022):
The role of conservators in the implementation of surveying techniques - reflection on the Bremen Cog monitoring project. Wet Organic Archaeological Materials 2019 : Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019
, Weblink
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T. (2022):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287
Schnabel, M.; Gravenhorst, T.; Belkot, T.; Friebe, F.; Erdmann, S.; Koch, S. (2022):
Visual Data Discovery im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. gis.Science 2-2022
Luhmann, T.; Kalinowski, P. (2022):
Von ganz groß bis ganz klein – Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik. museums:zeit, Band 79, S.17-18
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)