Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
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Broers, H.; Hemken, H.; Luhmann, T.; Ritschl, P. (2002):
Photogrammetric C-Arm X-Ray Calibration as a Verification Tool for Orthopaedic Navigation Systems. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 56, Issue 5-6, August 2002
, Weblink
Jantos, R.; Luhmann, T.; Peipe, J.; Schneider, C.-T. (2002):
Photogrammetric Performance Evaluation of the Kodak DCS Pro Back. ISPRS Symposium Comm. V, Korfu, 2002
Luhmann, T. (2002):
Photogrammetrie und Laserscanning - Anwendung für As-Built-Dokumentation und Facility Management. Wichmann Verlag, Heidelberg
Hemken, H.; Luhmann, T. (2002):
Photogrammetrische Objekterfassung mit Linienphotogrammetrie. In: Luhmann (ed.): Photogrammetrie und Laserscanning - Anwendung für As-Built-Dokumentation und Facility Management. Wichmann Verlag, Heidelberg
Vorträge
, . :
Klimawandel – Ursachen, Auswirkungen, Handlungsoptionen.
Arbeitskreis Wissenschaft - Technologie - Wirtschaft der Kulturkreisgesellschaft Schwalbach am Taunus. Schwalbach,
November 2012
Weisensee, M.
:
North Sea Sustainable Energy Planning.
North Sea Sustainable Energy Planning, Final Conference Oldenburg,
November 2012
Luhmann, T.
:
Aktuelle Trends in der Nahbereichsphotogrammetrie.
Geodätisches Kolloquium, Hochschule Anhalt, Dessau,
November 2012
, . :
Geodätische Erfassung und GIS-gestützte Darstellung des antiken Stadtbildes von Metropolis/Ionien.
Internationale Konferenz „Neue Methoden und Erkenntnisse: Die Surveys im Hermos- und Kaystrostal und die Grabungen an den Thermen von Metropolis (Ionien) sowie am Stadion von Magnesia am Mäander“, Erlangen,
November 2012
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
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-)
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)