Artikel und Bücher

Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023): Mit GeoVisual Analytics zur Wärmeleitplanung. gis.Business 3/2023 , Weblink
Luhmann, T. (2023): Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin , Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023): Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research , doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023): Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München , Weblink
Leiz, M.; Moon, K.; Rehner, L.; Stentzel, U.; Radicke, R.; Hoffmann, W.; van den Berg, N. (2023): Population-Based, Spatial Analysis of Specialised Ambulatory Palliative Care in Mecklenburg-Western Pomerania, Germany, on the Basis of Reimbursement Data. International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH) , doi: 10.3390/ijerph20032231 , Weblink

Vorträge

Chizhova, M. : Wavelet-basierte Erkennung architektonischer Formen aus präzisen Punktwolken. 16. Oldenburger 3D-Tage, Februar 2017
Göring, M. : Entwicklung eines fächerartigen Distanzmesssystems zur Messung von Rotorblättern – Konzept, Orientierung und erste Ergebnisse. 16. Oldenburger 3D-Tage, Januar 2017
Brinkhoff, T. : Globales Web Mapping mit offenen Geodaten – ein Kinderspiel?. DGfK-Kolloquium der Sektion Hannover, Januar 2017 doi: 10.13140/RG.2.2.18965.93924
Luhmann, T. : Photogrammetrie – ein hochgenaues Verfahren der optischen 3D-Messtechnik. Geodätisches Kolloquium Leibniz Universität Hannover, Januar 2017

Projekte

Generalisierung von GIS-Daten

1995-1999
Gefördert durch: Land Niedersachsen

Abschlussarbeiten


Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)