Artikel und Bücher

Ghavimi, A.; Schoo, J.; Werner, T.; Brinkhoff, T.; Pesch, R.; Schüssler, F. (2024): Geo-Toolbox: Von Daten zur Anwendung. Transformation Dynamics, Band 1, 69-94 , doi: 10.23660/voado-415 , Weblink
Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024): Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Brinkhoff, T. (2024): Geospatial Information Technology Systems for Digital Ethology. In: Tomáš Paus, Hye-Chung Kum (eds.): Digital Ethology: Human Behavior in Geospatial Context. Strüngmann Forum Reports, vol. 33, series ed. Julia R. Lupp. Cambridge, MA: The MIT Press, 107–123 , doi: 10.7551/mitpress/15532.003.0011
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024): Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024): Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481

Vorträge

Brinkhoff, T. : Wissenschaft trifft Praxis - Jade Hochschule Oldenburg. IP SYSCON 2017, Hannover, März 2017
Chizhova, M. : Probabilistic Reconstruction of 3D Buildings using Cellular Automaton. 7th International Workshop 3D ARCH – „3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architectures” (ISPRS/CIPA), März 2017
Knies, J. : Energetische Nachbarschaften – Impulse für eine zukünftige Energie(leit)planung und Umsetzung am Beispiel Alter Stadthafen in Oldenburg. 7. KoBE-Fachtagung “Zukunft Bauen und Sanieren 2017”, Oldenburg, Februar 2017
Brinkhoff, T. : Geodatenbanksysteme. CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz, Februar 2017
Rofallski, R. : Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. 16. Oldenburger 3D-Tage 2017, Februar 2017

Projekte

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
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
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
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Forschung an Fachhochschulen“ zur Schaffung, Verstetigung und B... mehr

Abschlussarbeiten


Pilotstudie zur geodatenbasierten Potentialanalyse für Moorrenauturierungen im Ammerland (2023/8)
Einsatz von Geotechnologien zur Digitalisierung, Beauskunftung und Darstellung von Straßenbahninfrastrukturen - ein Vergleich zwischen Frankfurt und Bremen (2023/8)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Marco Janßen, B.Sc.

Kooperationspartner

HK GmbH

Der Breitbandausbau in Deutschland im Kontext gleichwertiger Lebensverhältnisse – Statistische Analysen zu Wechselwirkungen zwischen Breitbandzugang und sozialen, ökonomischen und demografischen Faktoren (2023/8)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Matthias Wielage

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Raumzeitliche multiagentenbasierte Modellierung zur Antizipation von Entscheidungen für Wärmeversorgungstechnologien im Kontext der Wärmeleitplanung (2023/8)
Automatisierung des Aktualisierungsprozesses von umfangreichen Rasterdaten-Sammlungen - Ein Vergleich der Umsetzung mit ArcGIS Pro (Mosaic Datasets) und QGIS (GDAL Virtual Raster) (2023/8)