Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T.(2024):
Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans.Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T.(2024):
Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem.Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T.(2024):
Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken.Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481
Koch, S.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Fincken, M.(2024):
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen
im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Brinkhoff, T.:
Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen zur Visualisierung von Fahrtstrecken, eine neue Dimension der Weg/Zeit-Berechnung.Fachtagung Klassische Forensik: Innovationen für die Kriminaltechnik, GPEC Leipzig,
Mai 2024
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 2024Weblink
Fincken, M.:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.36. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2024
Im Rahmen dieses Projekts wurde ein multimedialer Vorlesungsraum mit Videokameras, Funkmikrofonen, Mischpult, Lautsprechern, Beamer und Whiteboard eingerichtet.