Artikel und Bücher

Brinkhoff, T. (2006): Offene Lösungen. GIS-BUSINESS Geoinformationstechnologie für die Praxis, Heft 12/2006, 32-35
Luhmann, T.; Riede, R.; Sahrhage, V. (2006): Optische 3D-Navigation von Sensoren. Luhmann/Müller (ed.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 5. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Heidelberg
Luhmann, T.; Müller, C. (2006): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 5. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Heidelberg
Wendt, A.; Heipke, C. (2006): Simultaneous orientation of brightness, range and intensity images, ISPRS Symposium Comm. V, WG V/3, Image Engineering and Vision Metrology, Dresden , Weblink
Meyer, E.L.; Schöf, S. (2006): Tourenoptimierung mit weichen Zeitfenstern. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Jahrgang 2006, Heft 5, 387-396

Vorträge

Ratzke, H. : Concept to Design a Flood Risk Management System for the River Drweca (Poland). Workshop „Hochwasserrisikomanagement“, Nicolaus Kopernikus Universität Torun, Polen, Februar 2006
Weisensee, M. : Geoinformatik, Projekte und Trends im Institut für Angewandte Photogrammetrie und Geoinformatik. 2. Intergraph-Forum Nord, Oldenburg, Februar 2006
Luhmann, T. : Nutzung von RGB-Farbkanälen für die hochgenaue 3D-Punktmessung. 5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“, Januar 2006

Projekte

Generalisierung von GIS-Daten

1995-1999
Gefördert durch: Land Niedersachsen

Abschlussarbeiten


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
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)