Generalisierung von GIS-Daten
1995-1999
Artikel und Bücher
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Brinkhoff, T.; Weitkämper, J. (2004):
Visualisierung und interaktive Bearbeitung von Geodaten mit SVG±geo. Proceedings GI-Tage 2004, Münster, Germany, 2004, 133-145
, Weblink
Krüger, A. (2004):
www.gis-club.de. DGPF-/DDGI-/GiN-Workshop E-Learning in Geoinformatik und Fernerkundung - Stand und Perspektiven, Vechta, 2004
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
OK-GIS: Raum, Zeit und Mobilität im Katastrophenmanagement.
3. eBZ Workshop e-Government, Bozen, Italien,
Oktober 2006
Brinkhoff, T.
:
Generating Network-Based Moving Objects: Conception and Implementation Issues.
Datenbank-Kolloquium, Freie Universität Bozen, Italien,
Oktober 2006
Weisensee, M.
:
Hyperspektrale Signaturen - Photogrammetrische Erfassung qualitativer und quantitativer Attribute.
Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation, Potsdam,
September 2006
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanken: Grundlagen und Zukunftsentwicklungen.
Forum „Geodatenbanken“, Oldenburg,
September 2006
Luhmann, T.
:
Modelling of Chromatic Aberration for High Precision Photogrammetry.
Symposium ISPRS Commission V, Dresden,
September 2006
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
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)