Artikel und Bücher
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Luhmann, T. (2004):
A Historical Review on Panorama Imagery. ISPRS Workshop on Panorama Photogrammetry, Dresden
Wendt, A.; Weisensee, M. (2004):
Automatische Verknüpfung von Bild- und Laserdaten. Technologie-Informationen niedersächsischer Hochschulen, Laser-Technologie, Heft 1-2004, S. 7, 2004
, Weblink
Hastedt, H.; Luhmann, T.; Tecklenburg, W. (2004):
Bestimmung von Einflussgrößen in der Nahbereichphotogrammetrie mittels Monte-Carlo-Simulation. Publikationen der DGPF, Band 16, Halle
, Weblink
Fisler, A.; Weisensee, M. (2004):
Examination of Accuracy and Resolution of a Hand-held Spectrometer. Proceedings 20th ISPRS Congress, Istanbul, Turkey, 2004, in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Vol. 35
Markowetz, A.; Brinkhoff, T.; Seeger, B. (2004):
Geographic Information Retrieval. 3rd International Workshop on Web Dynamics, New York, NY, 2004
, Weblink
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Februar 2015
Bethmann, F. :
Semi-Global Matching im Objektraum.
Oldenburger 3D-Tage 2015, Oldenburg,
Februar 2015
Projekte
1995-1999
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)