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Luhmann, T.; Große-Schwiep, M.; Hastedt, H. (2013):
A comparison of close-range photogrammetry and laser scanning for deformation measurement of industrial tanks. Proceedings Conference „Geoinformatics, Surveying, Mine Surveying“, National Technical University Donetsk, Ukraine, 2013
Kluge, M.; Pesch, R.; Schroeder, W.; Hoffmann, A. (2013):
Accounting for canopy drip effects of spatiotemporal trends of the concentrations of N in mosses, atmospheric N depositions and critical load exceedances: a case study from North-Western Germany. Environmental Sciences Europe, 25(26):1-13 (13 pp. + 4 suppl. files)
, Weblink
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013):
Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LiDAR Mobile Mapping Systems. In: Luhmann/Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 12. Oldenburger 3D-Tage 2013, Wichmann, 178-185
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013):
Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LIDAR Mobile Mapping Systems. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, Heft 11-12/2013, 375-380
Jenssen, M.; Hofmann, G.; Nickel, S.; Pesch, R.; Riediger, J.; Schröder, W. (2013):
Bewertungskonzept für die Gefährdung der Ökosystemintegrität durch die Wirkungen des Klimawandels in Kombination mit Stoffeinträgen unter Beachtung von Ökosystemfunktionen und -dienstleistungen. Umweltforschungsplan des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit. Forschungsvorhaben 3710 83 214, UBA-FB 001834. UBA-Texte 87/2013. Dessau, Textband + 9 Anhänge: 381 S. (ID: 494)
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.
UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation,
Juni 2024
Nietiedt, S.
:
Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching.
ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA,
Juni 2024
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Paulau, P.
; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S.
:
Centralised monitoring and control of buildings using open standards.
8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC),
Juni 2024
Weblink
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
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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)
![](assets/images/7/KinematischeMehrbildzuordnungDynamischeMehrbildzuordnung-a050be5a.png)
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
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
![](assets/images/0/Logo-eec9303a.png)
Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum bedeuten Veränderungen in Raum und Zeit. Solche raumzeitlichen Daten sollen von der Geo-Toolbox über digitale Technologien wie beispielsweise Datenbanken und Geoinformationssysteme (GIS)... mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Abschlussarbeiten
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)