Der zeitliche Wandel von Geodaten – Universelle Zeitreihenanalyse zur Bestimmung von Veränderungen und zuverlässigen Vorhersagen
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Moritz Elbeshausen; Karl-Kiên Cao; Jan Buschmann; Marvin Schnabel; Vogt, T.; Steinberger-Wilckens, R.; Sascha Koch (2024):
Regional Strategic Energy Planning (ReStEP). GeoDPA24 - International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D. (2024):
Simulation von mobilem und dynamischem Scanning im virtuellen Simulator VRscan3D. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 304-313.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Karami, A.; Menna, F.; Remondino, F.; Hess, M.; Eißing, T.; (2024):
Towards automatic defect analysis for 3D structural monitoring of historic timber. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W4-2024, S. 103-110
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W4-2024-103-2024
Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; Luhmann, T. (2024):
Untersuchungen zu einem KI-basierten SLAM-Verfahren für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung der Knieoberfläche. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 252-261.
Werner, T.; Ahlers, J.; Brinkhoff, T. (2023):
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 14–19.
, doi: 10.1145/3615889.3628511 , Weblink
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Mobile Erfassung von Brutvögeln und Libellen am Beispiel des Projektes ARDINI.
GiN-Forum „Mobile Systeme“, Oldenburg,
August 2011
Ratzke, H. :
Berücksichtigung des Potentials für Solaranlagen im Rahmen der regionalen Planung.
8. X-border-GDI Projekt-Partner-Forum „Klima und Regenerative Energie“, Düsseldorf,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Photogrammetric Examples in Structural Engineering.
„Geodesic Support of Construction: Current State, Problems, Prospects for Further Development“, Universität Kiew, Ukraine,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Research Projects of the Institute of Applied Photogrammetry and Geoinformatics.
Technische Universität Donezk, Ukraine,
Juli 2011
Knies, J. :
Gebäudescharfe und kostengünstige kommunale Wärmebedarfsberechnung mit OpenSource-Software.
AGIT, Salzburg,
Juli 2011
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
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)