Artikel und Bücher
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Brinkhoff, T. (1999):
Requirements of Traffic Telematics to Spatial Databases. 6th International Symposium on Large Spatial Databases, Hongkong, August 1999. in: Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1651, Springer, 365-369
, Weblink
Buchholz, C.; Weisensee, M. (1999):
Zum Einsatz amtlicher Geobasisdaten für regionale Informationssysteme im Internet. Schriftenreihe des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie, Frankfurt 1999
Vorträge
Luhmann, T.
:
Nahbereichsphotogrammetrie – gestern, heute, morgen.
KonGeos-Kongress, Oldenburg,
Oktober 2023
Brinkhoff, T.
:
Dem Mörder auf der Spur - Wie mit Methoden der Geoinformatik der Leichnam des Opfers aufgespürt wurde.
KonGeoS, Oldenburg,
Oktober 2023
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Vessel Detection with Polarimetric SAR..
TerraSAR-X / TanDEM-X Science Team Meeting, Oberpfaffenhofen, 2023.,
Oktober 2023
Luhmann, T.
:
VRscan3D - A simulator for terrestrial laser scanning.
GEOSPACE 2023, Kiew, online,
Oktober 2023
Koch, S.
:
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen.
INTERGEO 2023, Session "Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungen", Berlin,
Oktober 2023
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
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)