Artikel und Bücher

Boltersdorf, S.H.; Pesch, R.; Schröder, W.; Werner, W. (2014): Physiological responses: do lichens, mosses and tree bark react with different carbon and nitrogen isotope patterns along a nitrogen deposition gradient?. Proceedings 27th Task Force Meeting ICP Vegetation, 28-30 January, Paris:55
Ekkel, T.; Luhmann, T.; Meyer, A.M.; Conen, N.; Hastedt, H.; Bethmann, F. (2014): Präzise optische 3D-Erfassung von Schweißnähten unter Wasser. Schweißen und Schneiden, Fachzeitschrift für Schweißen und verwandte Verfahren, 11/2014, 658-664
Meyer, M.; Pesch, R.; Schröder, W.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2014): Spatial patterns and temporal trends of heavy metal concentrations in moss and surface soil specimens collected in Norway between 1990 and 2010. Environmental Sceiences Europe 26(27): 1-18 , Weblink
Luhmann, T.; Jepping, C.; Herd, B. (2014): Untersuchung zum messtechnischen Genauigkeitspotenzial einer Lichtfeldkamera. Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg, DGPF Tagungsband 23/2014 , Weblink
Brinkhoff, T.; Tolzin, J. (2014): Verarbeitung und spatio-temporale Anfragen von mobilen Sensordaten auf Basis des OGC-Sensorbeobachtungsdienstes SOS 2.0. Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg, DGPF Tagungsband 23/2014 , Weblink

Vorträge

Luhmann, T. : Fundamentals of camera calibration and image orientation. UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart, September 2024
Ghavimi, A. : Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach. City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change, September 2024
Sieberth, T. : Photogrammetrie in der Forensik. Schlaues Haus Oldenburg, September 2024 Weblink
Pesch, R. ; Berkström, C. ; Bergström, U. ; Ract, C. ; Sacre, E. ; Leiz, M. ; Lenzi, J. ; Ahvo, A. ; Fetissov, M. ; Kaasik, A. ; Kotta, J. ; Juva, K. ; Takkolander, A. ; Virtanen, E. : Work package updates PROTECT BALTIC WP3 – Spatial Modelling. Protect Baltic Annual Meeting 2024, September 2024
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn, Juni 2024

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


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)
Räumliche Auswertung energetischer Altbausanierungen am Beispiel eines Förderprogramms der Stadt Oldenburg (2023/3)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Lea Kuhlmann, M.A.

Kooperationspartner

Stadt Oldenburg