Filterverfahren zur Extraktion der Geländeoberfläche aus luftgestützten Laserscannerdaten
2000-2002
Artikel und Bücher
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Kada, Martin; Wichmann, Andreas; Manzke, Nina; Filippovska, Yevgeniya (2016):
A Data Model for the Interactive Construction and Correction of 3D Building Geometry Based on Planar Half-Spaces. Springer International Publishing
, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-25691-7_26 , Weblink
Reznicek, J.; Hastedt, H.; Ekkel, T.; Luhmann, T.; Jepping, C. (2016):
Analysen zur Datumsfestlegung in photogrammetrischen Projekten großer Volumina. Publikationen der DGPF, Band 25, Bern, 259-270
Kada, Martin; Wichmann, Andreas; Filippovska, Yevgeniya; Hermes, Tobias (2016):
Animation Strategies for Smooth Transformations Between Discrete LODs of 3D Building Models. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B2-413-2016 , Weblink
Albers, Bastian; Kada, Martin; Wichmann, Andreas (2016):
Automatic Extraction and Regularization of Building Outlines from Airborne LiDAR Point Clouds. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B3-555-2016 , Weblink
Lorkowski, P.; Brinkhoff, T. (2016):
Compression and Progressive Retrieval of Multi-Dimensional Sensor Data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B2, 2016, 27-33
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B2-27-2016 , Weblink
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Januar 2023
Nietiedt, S.
:
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process.
Optical 3D Metrology workshop (O3DM),
Dezember 2022
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T.
:
Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications.
Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg,
Dezember 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Dezember 2022
Jaquemotte, I.
; Pesch, R.
:
Möglichkeiten der Einbindung des Landschaftsinformationszentrums Ammerland e.V. in die Lehrveranstaltungen des Abteilung Geoinformation des Fachbereichs BGG der Jade Hochschule.
Roadmap Geografische Forschungsthemen im Ammerland; Landschaftsinformationszentrum Ammerland e.V., Jaspershof, Westerstede,
November 2022
Projekte
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)
Reihenuntersuchung von Gemälden mit Infrarotreflektographie
2000
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Abschlussarbeiten
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner