Artikel und Bücher

Luhmann, T.; Schumacher, C. (2017): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
Nickel, S.; Pesch, R.; Schröder, W.; Jenssen, M.; Hofmann, G. (2017): Prädiktive Kartierung klimawandelbedingter Veränderungen deutscher Waldökosysteme, Link zu Forschungsdaten. Material zu: Nickel S.; Pesch R.; Schröder W.; Jenssen M.; Hofmann G. (2017). Prädiktive Kartierung klimawandelbedingter Veränderungen von Waldökosystemen in Deutschland. In: Schröder W.; Fränzle O.; Müller F. (Hg.).. Handbuch der Umweltwissenschaften. Grundlagen und Anwendungen der Ökosystemforschung. Kap. V-1.7. 24. Erg.Lfg., Wiley-VCH, Weinheim: 1-18 , doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.1320816
Nickel, S.; Pesch, R.; Schröder, W.; Jenssen, M.; Hofmann, G. (2017): Prädiktive Kartierung klimawandelbedingter Veränderungen von Waldökosystemen in Deutschland. Schröder, W.; Fränzle, O.; Müller, F. (Hg.): Handbuch der Umweltwissenschaften. Grundlagen und Anwendungen der Ökosystemforschung. Kap. V-1.7. 24. Erg.Lfg., Wiley-VCH, Weinheim: 1-18
Chizhova, M.; Korovin, D.; Brodovskii, M.; Brunn, A.; Stilla, U.; Luhmann, T. (2017): Probabilistic reconstruction of orthodox churches from precision point clouds using cellular automata. 3D Arch 2017, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-2/W3, pp. 187-194 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W3-187-2017
Knies, J. (2017): Räumliche Integration industrieller Abwärme in zukünftige Wärmeversorgungsoptionen. AGIT – Journal für Angewandte Geoinformatik, Vol. 3, S. 98-108 , Weblink

Vorträge

Jaquemotte, I. ; Pesch, R. : Möglichkeiten der Einbindung des Landschaftsinformationszentrums Ammerland e.V. in die Lehrveranstaltungen des Abteilung Geoinformation des Fachbereichs BGG der Jade Hochschule. Roadmap Geografische Forschungsthemen im Ammerland; Landschaftsinformationszentrum Ammerland e.V., Jaspershof, Westerstede, November 2022
Luhmann, T. : Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning. Polytecnico di Milano, Campus Lecco, November 2022
Luhmann, T. : Photogrammetric research and development in photogrammetry at IAPG. Polytecnico di Milano, November 2022
Luhmann, T. : Photogrammetric research and development at IAPG. Bruno Kessler Foundation (FBK), Trento, November 2022
Koch, S. : Geodatenanalyse für die Energie- und Wärmewende. Kolloquium Geoinformation, Jade Hochschule, Oktober 2022

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


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
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)