Der zeitliche Wandel von Geodaten – Universelle Zeitreihenanalyse zur Bestimmung von Veränderungen und zuverlässigen Vorhersagen
2023-2025
Artikel und Bücher
Alle
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
Brinkhoff, T. (2013):
Geodatenbanksysteme in Theorie und Praxis – Einführung in objektrelationale Geodatenbanken unter besonderer Berücksichtigung von Oracle Spatial. 3. Auflage, Wichmann, 2013, 524 Seiten
, Weblink
Luhmann, T.; Piechel, J.; Roelfs, T. (2013):
Geometric calibration of thermographic cameras. In: Kuenzer, C., Dech, S. (eds.), Thermal Infrared Remote Sensing: Sensors, Methods, Applications, Springer, 2013, 27-42
Harmens, H.; Mills, G.; Hayes, F.; Norris, D.; Schröder, W.; Pesch, R.; Schönrock, S. and the participants of the ICP Vegetation (2013):
ICP Vegetation annual report 2012/2013. ICP Vegetation Coordination Centre. Centre for Ecology and Hydrology. Bangor, UK:1-42 (ISBN 978-1-906698-43-0) (ID: 531)
Boedeker, D.; Pesch, R.; Schröder, W.; Propp, C.; Zeiler, M.; Fiorentino, D.; Schuchardt, B.; Beisiegel, K.; Gogina, M.; Zettler, M. (2013):
Mapping and Registration of marine Biotopes in the German Exclusive Economic Zone (EEZ). Abstract for Mapping Atlantic Area Seabed Habitats for Better Marine Management: University of Aveiro, Portugal, 15-17 September 2013
Große-Schwiep, M.; Piechel, J.; Luhmann, T. (2013):
Measurement of Rotor Blade Deformations of Wind Energy Converters with Laser Scanners. ISPRS Workshop Laserscanning 2013, Antalyia, Türkei. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume II-5/W2, 97-102
Vorträge
Pesch, R.
; Beermann, J. ; Gutow, L. ; Heinicke, K. :
Benthic Monitoring within the scope of the EU Habitats Directive and Marine Strategy Framework Directive in the German EEZ of the North Sea.
Meeting of the ICES Working Group on Marine Habitat Mapping (Marine and Freshwater Research Institute, Reykjavik, Island; 29.08.-02.09.2022),
August 2022
Luhmann, T.
:
Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser.
35. Hydrographentag & 204. DVW-Seminar, Bremerhaven,
Juni 2022
Luhmann, T.
:
Grundlagen und Beispiele der Unterwasserphotogrammetrie.
Geodätisches Kolloquium, HafenCity Universität Hamburg,
Juni 2022
Pesch, R.
:
Bewertung der Kohärenz des HELCOM MPA Netzwerks.
Seminar „30 Jahre Naturschutz im Rahmen der Helsinki Konvention“ BfN, Insel Vilm: 15.06.22 – 17.06.22,
Juni 2022
Projekte
Gefördert durch: Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG)
Dieses Vorhaben ist ein Gemeinschaftsprojekt mit dem Institut für Photogrammetrie und GeoInformation (IPI) und dem Institut für Kartographie und Geoinformatik (ikg), beide von der Leibniz Universität Hannover. Es ist das erste Proj... mehr
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Ziel des Projektes ist es, die klassische Sichtprüfung (VT) von Schweißverbindungen unter Wasser durch ein optisches 3D-Messsystem zu ergänzen. Auf Grundlage von hochauflösenden 2D-(Bild)Daten werden durch photogrammetrische Metho... mehr
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Klassische Verfahren der photogrammetrischen Verformungsanalyse bestehen zum einen aus der spatio-temporalen Bildzuordnung (spatio temporal matching – STM) und zum anderen aus einem nachfolgenden Schritt der Berechnung von Verformungsparame... mehr
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)