Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen
Beginn: 2023
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Urbina, M; Luna-Jorquera, G; Thiel, M; Hinojosa, I; Acuña-Ruz, T; Gonzalez, M; Amenábar-Cristi, MA; Andrade-Diaz, C; Ahrendt, C; Castillo, C; Chevallier, A; Cornejo-D'Ottone, M; Jorquera, A; Kiessling, T; Lardies, MA; Lenzi, J.; Mattar, C; Munizaga, M; Olguín, N; Perez-Venegas, DJ; Portflitt-Toro, M; Pozo, K; Pulgar, J; Correa-Araneda, FJ; Vargas, E (2020):
A country's response to tackling plastic pollution in aquatic ecosystems: the Chilean way. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems 1–22
, doi: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/178341 , Weblink
Nietiedt, S.; Kalinowski, P.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; (2020):
Accuracy Investigations of Image Matching Techniques by Means of a Textured Dumbbell Artefact. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 791–796, 2020
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-791-2020 , Weblink
Luhmann, T. (2020):
Buchbesprechung über Teubner/Brückner: Optical Imaging and Topography. Physik Journal 19 (11), S. 59
Papenmeier, S.; Galvez, D.; Günther, C.-P.; Pesch, R.; Propp, C.; Hass, C.; Schuchardt, B.; Zeiler, M. (2020):
Chapter 25 - Winnowed gravel lag deposits between sandbanks in the German North Sea. Seafloor Geomorphology as Benthic Habitat (pp. 451-460). Elsevier
, doi: 10.1016/B978-0-12-814960-7.00025-7 , Weblink
Neder, C; Sahade, R.; Abele, D.; Pesch, R.; Jeresch, K. (2020):
Default versus Configured-Geostatistical Modeling of Suspended Particulate Matter in Potter Cove, West Antarctic Peninsula. Fluids, 5(4), 235
, doi: 10.3390/fluids5040235 , Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Industrielle Messtechnik – Chancen für die Geodäsie im Kontext von Industrie 4.0.
Geodätisches Kolloquium und Abschiedsvorlesung Rudolf Staiger „Unser Beruf im Wandel der Zeit – 40 Jahre Vermessung“ Hochschule Bochum,
Mai 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetrische und geodätische Ansätze zur Deformationsmessung von Rotorblättern an Windenergieanlagen.
10. Hamburger Forum für Geomatik,
Mai 2022
Pesch, R.
; Bildstein, T. ; Schuchardt, B. ; Heinicke, K. ; Boedeker, D. :
Geodatenbasierte Modellierung repräsentativer Weichboden-Biotope am Meeresgrund der deutschen Ausschließlichen Wirtschaftszone der Nordsee.
29. Workshop Umweltinformationssysteme (UIS 2022) - "Vielfalt - Offenheit - Komplexität",
Mai 2022
Both, F. ; Kalinowski, P. :
Potential of historical images - 3D reconstruction of an archaeological excavation of a megalithic tomb.
Megalithic Routes - General Assembley,
April 2022
Projekte
Gefördert durch: Zentraler Kriminaldienst Stendal
Ziel des Projektes ist es, die Fahrdaten (Zeitpunkt und Geschwindigkeit) aus einem digitalen Fahrtenschreiber (Tachograph) auszuwerten, um die Fahrtroute eines Fahrzeuges bestimmen zu können. Hierfür wurde eine Anwendung entwickelt,... mehr
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
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)