Der zeitliche Wandel von Geodaten – Universelle Zeitreihenanalyse zur Bestimmung von Veränderungen und zuverlässigen Vorhersagen
2023-2025
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Brandt, T.; Semmling, E.; Zahl, M.; Göring, M.; Willemsen, T. (2017):
Aufbau und Untersuchung einer Messeinrichtung zur Deformationsmessung von bewegten Rotorblättern im Laborversuch mittels optischer 3D-Messtechnik. In Luhmann/Schumacher (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, S. 83-94
Chizhova, M.; Korovin, D.; Gurianov, A.; Brodovskii, M.; Brunn, A.; Stilla, U.; Luhmann, T. (2017):
Automatically Extraction and Reconstruction of Cupola Geometries of Orthodox Churches from Precision Point Clouds. Beiträge der 37. Wissenschaftlich-Technischen Jahrestagung der DGPF in Würzburg – Publikationen der DGPF
Knyaz, V.; Knyaz, V.; Conen, N.; Luhmann, T. (2017):
Deep Learning of Convolutional Auto-encoder for Image Matching and 3D Object Reconstruction in the Infrared Range. 3rd International Workshop on Recovering 6D Object Pose, ICCV
Conen, N.; Luhmann, T.; Maas, H. (2017):
Development and Evaluation of a Miniature Trinocular Camera System for Surgical Measurement Applications. Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science (PFG), Vol. 85, Issue 2, pp. 127-138
, Weblink
Conen, N.; Luhmann, T.; Maas, H. (2017):
Development and Evaluation of a Miniature Trinocular Camera System for Surgical Measurement Applications. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, (2), pp. 1-12
, doi: 10.1007/s41064-017-0014-3
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
OK-GIS: Raum, Zeit und Mobilität im Katastrophenmanagement.
3. eBZ Workshop e-Government, Bozen, Italien,
Oktober 2006
Brinkhoff, T.
:
Generating Network-Based Moving Objects: Conception and Implementation Issues.
Datenbank-Kolloquium, Freie Universität Bozen, Italien,
Oktober 2006
Weisensee, M.
:
Hyperspektrale Signaturen - Photogrammetrische Erfassung qualitativer und quantitativer Attribute.
Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation, Potsdam,
September 2006
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanken: Grundlagen und Zukunftsentwicklungen.
Forum „Geodatenbanken“, Oldenburg,
September 2006
Luhmann, T.
:
Modelling of Chromatic Aberration for High Precision Photogrammetry.
Symposium ISPRS Commission V, Dresden,
September 2006
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
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner