Artikel und Bücher

Luhmann, T.; Große-Schwiep, M.; Hastedt, H. (2013): A comparison of close-range photogrammetry and laser scanning for deformation measurement of industrial tanks. Proceedings Conference „Geoinformatics, Surveying, Mine Surveying“, National Technical University Donetsk, Ukraine, 2013
Kluge, M.; Pesch, R.; Schroeder, W.; Hoffmann, A. (2013): Accounting for canopy drip effects of spatiotemporal trends of the concentrations of N in mosses, atmospheric N depositions and critical load exceedances: a case study from North-Western Germany. Environmental Sciences Europe, 25(26):1-13 (13 pp. + 4 suppl. files) , Weblink
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013): Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LIDAR Mobile Mapping Systems. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, Heft 11-12/2013, 375-380
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013): Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LiDAR Mobile Mapping Systems. In: Luhmann/Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 12. Oldenburger 3D-Tage 2013, Wichmann, 178-185
Jenssen, M.; Hofmann, G.; Nickel, S.; Pesch, R.; Riediger, J.; Schröder, W. (2013): Bewertungskonzept für die Gefährdung der Ökosystemintegrität durch die Wirkungen des Klimawandels in Kombination mit Stoffeinträgen unter Beachtung von Ökosystemfunktionen und -dienstleistungen. Umweltforschungsplan des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit. Forschungsvorhaben 3710 83 214, UBA-FB 001834. UBA-Texte 87/2013. Dessau, Textband + 9 Anhänge: 381 S. (ID: 494)

Vorträge

Pesch, R. ; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Heinicke, K. : Spatial Modelling of Soft Bottom Biotopes for the German Exclusive Economic Zone of the North Sea by Machine Learning Algorithms. 26th AGILE conference on Geographic Information Science, Delft, Netherlands, 13-16 June 2023, Juni 2023
Schüssler, F. : DESERTEC. Strom aus der Sahara für Europas Energiehunger?. Geographische Gesellschaft zu Hannover, Juni 2023
Schnabel, M. : Entscheidungsorientierte Aufbereitung von Potentialen zur Nutzung von Wärmepumpen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 1. Konferenz zur Norddeutschen Wärmeforschung, Juni 2023
Koch, S. : Geodatenanalysen und KI für eine nachhaltige Wärmeversorgung. Nachhaltigkeitsreise in die Bauwirtschaft, Mittelstand-Digital Zentrum Zukunftskultur, Mai 2023
Koch, S. : Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V., Mai 2023

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


Modellierung und interaktive geografische Visualisierung von standardisierten Lastprofilen im Kontext der kommunalen Wärmeleitplanung (2024/8)
Konzeption und Entwicklung einer automatisierten Datenpipeline für die Verarbeitung von Geodaten in der Wärmeleitplanung (2024/8)
Auswirkungen von kommerzieller Schifffahrt auf die Fischerei in der Nordsee (2024/8)
Automatische Überprüfung der Qualität bzw. Aktualität der Tatsächlichen Nutzung über Landbedeckungs- und weiteren Daten zur Erstellung von Änderungsinformationen (2024/8)
Python basierte Implementierung ökologischer Kohärenzanalysen am Beispiel mariner Naturschutzgebiete in der Ostsee (2024/7)