Teleteaching
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2024
Wu, L.; Brinkhoff, T.; Hahn, A. (2017):
Modeling Spatio-Temporal Variations for the Language-Driven Development of Simulated Environment Generators. Proceedings of Workshops and Posters at the 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT), L’Aquila, Italy, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer, pp. 143-148
, doi: 10.1007/978-3-319-63946-8_28
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2017):
Object-based Semi-global Multi-image Matching. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, (6)
, doi: 10.1007/s41064-017-0034-z , Weblink
Conen, N.; Luhmann, T. (2017):
Overview of Photogrammetric Measurement Techniques in Minimally Invasive Surgery using Endoscopes. ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W4, pp. 33-40
, Weblink
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2017):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
Nickel, S.; Pesch, R.; Schröder, W.; Jenssen, M.; Hofmann, G. (2017):
Prädiktive Kartierung klimawandelbedingter Veränderungen deutscher Waldökosysteme, Link zu Forschungsdaten. Material zu: Nickel S.; Pesch R.; Schröder W.; Jenssen M.; Hofmann G. (2017). Prädiktive Kartierung klimawandelbedingter Veränderungen von Waldökosystemen in Deutschland. In: Schröder W.; Fränzle O.; Müller F. (Hg.).. Handbuch der Umweltwissenschaften. Grundlagen und Anwendungen der Ökosystemforschung. Kap. V-1.7. 24. Erg.Lfg., Wiley-VCH, Weinheim: 1-18
, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.1320816
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.
UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn,
Juni 2024
Nietiedt, S.
:
Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching.
ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA,
Juni 2024
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Paulau, P.
; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S.
:
Centralised monitoring and control of buildings using open standards.
8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC), Athen,
Juni 2024
Weblink
Projekte
Im Rahmen dieses Projekts wurde ein multimedialer Vorlesungsraum mit Videokameras, Funkmikrofonen, Mischpult, Lautsprechern, Beamer und Whiteboard eingerichtet.
Erfassung, Rekonstruktion und Simulation von realen Objekten
1999
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Optische Messung der Wellentopographie
1998-2000
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (06.1998-03.2000) Dipl.-Ing.(FH) Holger Broers (08.1998-12.1998)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (06.1998-03.2000) Dipl.-Ing.(FH) Holger Broers (08.1998-12.1998)
Abschlussarbeiten
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)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)