Generalisierung von GIS-Daten
1995-1999
Artikel und Bücher
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Chizhova, M.; Luhmann, T. (2017):
Wavelet-basierte Erkennung architektonischer Formen aus präzisen Punktwolken. In Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 129-141
Vorträge
Pesch, R.
; Beermann, J. ; Gutow, L. ; Heinicke, K. :
Benthic Monitoring within the scope of the EU Habitats Directive and Marine Strategy Framework Directive in the German EEZ of the North Sea.
Meeting of the ICES Working Group on Marine Habitat Mapping (Marine and Freshwater Research Institute, Reykjavik, Island; 29.08.-02.09.2022),
August 2022
Luhmann, T.
:
Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser.
35. Hydrographentag & 204. DVW-Seminar, Bremerhaven,
Juni 2022
Luhmann, T.
:
Grundlagen und Beispiele der Unterwasserphotogrammetrie.
Geodätisches Kolloquium, HafenCity Universität Hamburg,
Juni 2022
Pesch, R.
:
Bewertung der Kohärenz des HELCOM MPA Netzwerks.
Seminar „30 Jahre Naturschutz im Rahmen der Helsinki Konvention“ BfN, Insel Vilm: 15.06.22 – 17.06.22,
Juni 2022
Projekte
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Abschlussarbeiten
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)