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Nickel, S.; Hertel, A.; Pesch, R.; Schröder, W.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2014):
Modelling and mapping spatio-temporal trends of heavy metal accumulation in moss and natural surface soil monitored 1990-2010 throughout Norway by multivariate generalized linear models and geostatistics. Atmospheric Environment 99:85-93
Berghaus, A.; Schniederbruns, B.; Luhmann, T.; Piechel, J.; Schwäke, D. (2014):
Multispektrale Objekterfassung durch Fusion verschiedener Kamerasysteme - Einsatz von fusionierenden Kamerasystemen zur Wilderkennung bei der Grünfutterernte. Tagungsband VDI-Tagung Land.Technik, Berlin
Meyer, M.; Schröder, W.; Pesch, R.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2014):
Multivariate association of regional factors with heavy metal concentrations in moss and natural surface soil sampled across Norway between 1990 and 2010. Journal of Soils and Sediments 14(11): 1-15
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2014):
Object-based Multi-Image Semi-Global Matching – Concepts and First Results. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-5, Commission V, Riva del Garda, Italy, 93-100
, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-5-93-2014
Luhmann, T.; Müller, C. (2014):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 13. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann VDE Verlag, 382 Seiten
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Generator of Network-Based Moving Objects: Experience of 8 Years.
Dagstuhl-Seminar „Representation, Analysis and Visualization of Moving Objects”, Schloß Dagstuhl,
November 2008
Weisensee, M.
:
Zum Einsatz der Geoinformatik bei Bewertung und Management von Hochwasserrisiken.
Intergeo-Kongress, Bremen,
Oktober 2008
Brinkhoff, T.
:
Geoinformationssysteme in Ausbildung und Forschung.
24. KonVerS, Oldenburg,
Oktober 2008
Projekte
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-)
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
In diesem Projekt wird eine automatisierte Produktionskette entwickelt, welche ein digitales Abbild des Katuschukextrusionsprozesses erzeugen soll. Mittels Online-Messmethoden sollen im am IAPG angesiedelten Teilprojekt chargenbedingte Schwankungen a... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
Abschlussarbeiten
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)