Nordwest Niedersachsen Nachhaltig Neu (4N): Geo-Toolbox
2022-2025
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Weisensee, M. (2000):
Combined Adjustment of Laser Scanning Data and Digital Photogrammetric Images. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol.33, Amsterdam, 2000
Brinkhoff, T. (2000):
Generating Network-Based Moving Objects. 12th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, Berlin, July 2000, IEEE Computer Society Press, 253-55
, Weblink
Tecklenburg, W.; Luhmann, T. (2000):
Kameramodellierung mit bildvarianten Parametern und finiten Elementen. Publikationen der DGPF, Band 9
, Weblink
Luhmann, T. (2000):
Nahbereichsphotogrammetrie. Lehrbuch, 570p., Wichmann Verlag, Heidelberg
, Weblink
Luhmann, T. (2000):
Optische 3D-Messtechnik - Meßsysteme und Standardisierung. VDV-Seminar Anwendungen digitaler photogrammetrischer Systeme, Essen
Vorträge
Schmidt, K. :
Hochwassersimulation im flachen Gelände – Sind unsere Geobasisdaten ausreichend?.
DGPF Jahrestagung, Muttenz, Schweiz,
Juni 2007
Brinkhoff, T.
:
Increasing the Fitness of OGC-Compliant Web Map Services for the Web 2.0.
10th AGILE International Conference on Geographic Information Science, Aalborg, Denmark,
Mai 2007
Luhmann, T.
:
Bildverarbeitung in der Photogrammetrie.
Jahrestagung 2007 der Initiative Bildverarbeitung, DESY, Hamburg,
Mai 2007
Lorkowski, P. :
Web Mapping und mobile GIS in touristischen Anwendungen.
FOSSGIS, Berlin,
März 2007
Projekte
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
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
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
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
In diesem Projekt wird eine automatisierte Produktionskette entwickelt, welche ein digitales Abbild des Katuschukextrusionsprozesses erzeugen soll. Mittels Online-Messmethoden sollen im am IAPG angesiedelten Teilprojekt chargenbedingte Schwankungen a... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
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)