Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
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Artikel und Bücher
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Schröder, H.; Luhmann, T. (2012):
Studie zur Kombination von kinematischem terrestrischen Laserscanning und Photogrammetrie zur Messung eines rotierenden Flügels im Labor. In: Luhmann/Müller (ed.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 11 Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, 34-45
Kada, Martin; Wichmann, Andreas (2012):
Sub-Surface Growing and Boundary Generalization for 3D Building Reconstruction. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprsannals-I-3-233-2012 , Weblink
Weinberger, S.; Vetter, M. (2012):
Using the hydrodynamic model DYRESM based on results of a regional climate model to estimate water temperature changes at Lake Ammersee. Ecological Modelling, Vol. 244 (2012), Elsevier, 38-48
Behncke, K.; Ehlers, M.; Brinkhoff, T. (2012):
Web-Mapping-Inhalte in einem Webportal: Nur Spielerei oder wichtige Informationskomponente? Eine empirische Untersuchung. KN Kartographische Nachrichten, Kirschbaum Verlag, Heft 1/2012, 9-16
Vorträge
Sieberth, T.
:
Das Holodeck der Polizei: Fälle aufklären am virtuellen Tatort.
SWR2 Wissen, SWR Kultur Radio,
Dezember 2023
Weblink
Sieberth, T.
:
Älterwerden - Holodeck für die Polizei - Maßeinheiten.
Quarks WDR Radio (ab Minute 47'55),
Dezember 2023
Weblink
Werner, T.
:
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements.
1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23),
November 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
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)