Generalisierung von GIS-Daten
1995-1999
Artikel und Bücher
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Adams, A. (2011):
Using Geographic Information Systems to Provide Better e-Services - A Guide for Municipalities from Smart Cities. Technical Report „Smart Cities“, 52 Seiten
, Weblink
Weisensee, M. (2011):
Zukunftsperspektiven der Deutschen Gesellschaft für Kartographie. KN Kartographische Nachrichten 5/2011, 240
Vorträge
Luhmann, T.
:
DynaSurf - Photogrammetrische Vermessung von Oberflächen bei dynamischen Verformungen.
Arbeitskreis Bildverarbeitung im Sicherheitsversuch, Wolfsburg,
März 2008
Bethmann, F. :
Photogrammetrische Freiformerfassung aus Bildsequenzen.
7. Oldenburger 3D-Tage,
Januar 2008
Luhmann, T.
:
Faszination des Bildes – Von der Erdbeobachtung bis zur Operationstechnik.
ElternCampus, Oldenburg,
Dezember 2007
Luhmann, T.
:
Dreidimensional messen mit Kameras – Professioneller Einsatz in Industrie und Medizin.
Oldenburger Dialog – Wirtschaft trifft Wissenschaft, Oldenburg,
Dezember 2007
Broers, H. :
Dreidimensional messen mit Kameras – Professioneller Einsatz in Industrie und Medizin.
Oldenburger Dialog – Wirtschaft trifft Wissenschaft, Oldenburg,
Dezember 2007
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)