Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
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Luhmann, T.; Jepping, C.; Herd, B. (2014):
Untersuchung zum messtechnischen Genauigkeitspotenzial einer Lichtfeldkamera. Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg, DGPF Tagungsband 23/2014
, Weblink
Brinkhoff, T.; Tolzin, J. (2014):
Verarbeitung und spatio-temporale Anfragen von mobilen Sensordaten auf Basis des OGC-Sensorbeobachtungsdienstes SOS 2.0. Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg, DGPF Tagungsband 23/2014
, Weblink
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
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.
UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
Ghavimi, A.
:
Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach.
City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change,
September 2024
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn,
Juni 2024
Nietiedt, S.
:
Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching.
ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA,
Juni 2024
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
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
Vergleich von ALS-Datensätzen zweier Messepochen mit aktuellen bildbasierten UAV-Daten in Hinblick auf Qualität, Genauigkeit und Verwendbarkeit (2022/2)
Visualisierung lokaler Sensornetze zu Planungszwecken unter Verwendung der Unreal Engine (2022/2)
Entwicklung eines Werkzeugs zur qualitativen Bewertung der grafischen Qualität des ALKIS-Bestandes bei digitalem Datenabruf für Planungszwecke (2022/2)
Potenzial von ALS Punktwolken mit erhöhter Auflösung und Auswertung zusätzlicher Erfassungsparameter zur Verbesserung von digitalen Geländemodellen in der niedersächsischen Vermessungs- und Katasterverwaltung (2022/2)
Untersuchung zur automatisierten Erstellung eines Gründachpotenzialkatasters aus Laserscandaten und aus 3D-Gebäudemodellen mit ArcGIS Pro (2022/2)