Der zeitliche Wandel von Geodaten – Universelle Zeitreihenanalyse zur Bestimmung von Veränderungen und zuverlässigen Vorhersagen
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Luhmann, T. (2020):
Review about Teubner/Brückner: Optical Imaging and Topography. PFG Journal for Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation 88(2020), S. 427-429
, doi: 10.1007/s41064-020-00132-x , Weblink
Pogoda, B.; Merk, V.; Bérenger, C.; Hausen, T.; Peter, C.; Pesch, R.; Kramer, M.; Jaklin, S.; Holler, P.; Bartholomae, A. (2020):
Site selection for biogenic reef restoration in offshore environments: The Natura 2000 area Borkum Reef Ground as a case study for native oyster restoration. Aquatic Conservation-Marine and Freshwater Ecosystems, 30 , pp. 2163-2179
, doi: 10.1002/aqc.3405 , Weblink
Gutow, L.; Günther, C.-P.; Ebbe, B.; Schückel, S.; Schuchardt, B.; Dannheim, J.; Darr, A.; Pesch, R. (2020):
Structure and distribution of a threatened muddy biotope in the south-eastern North Sea. Journal of Environmental Management, Volume 255, 1 February 2020, 109876
, doi: 10.1016/j.jenvman.2019.109876 , Weblink
Lanz, P.; Marino, A.; Brinkhoff, T.; Köster, F.; Möller, M. (2020):
The InflateSAR Campaign: Evaluating SAR Identification Capabilities of Distressed Refugee Boats. Remote Sensing 2020, Vol. 12, 3516
, doi: 10.3390/rs12213516
Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M.; Luhmann, T. (2020):
Virtual terrestrial laser scanner simulator for digitalization of teaching environment: Concept and first results. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B5-2020, 91–97
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B5-2020-91-2020 , Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Solaranlagen planen mit dem Programm „PixSolar“ - in wenigen Minuten vom digitalen Foto zur fertigen Dachplanung.
Innovationsrunde „Planung von Solaranlagen“, Oldenburg,
Dezember 2008
Luhmann, T.
:
Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten.
Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven,
November 2008
Ratzke, H. :
Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten.
Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven,
November 2008
Brinkhoff, T.
:
Generator of Network-Based Moving Objects: Experience of 8 Years.
Dagstuhl-Seminar „Representation, Analysis and Visualization of Moving Objects”, Schloß Dagstuhl,
November 2008
Jaquemotte, I.
:
Datenmodellierung, Analyse and Visualisierung für die Squatforschung.
Arbeitstreffen des Forschungsschwerpunktes „Schiffsdynamik – von der Forschung zur Anwendung“, Elsfleth,
November 2008
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)