Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
2022-2025
Artikel und Bücher
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Knies, J. (2017):
Shaping Energetic Neighbourhoods: A Dynamic Approach for a Future Proof Urban Energy Planning. Proceedings of the World Sustainable Built Environment Conference 2017, Hong Kong, pp. 1870-1875
, Weblink
Luhmann, T. (2017):
Softwareunterstützte Lehre in Photogrammetrie mit PhoX. In Kersten (ed.): Publikationen der DGPF, Band 26, Würzburg, pp. 350-362
Brinkhoff, T. (2017):
Supporting Dynamic Labeling in Web Map Applications. Proceedings 20th AGILE Conference on Geographic Information Science, Wageningen, the Netherlands
, Weblink
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. 37. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik: Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2017
Vorträge
Gollenstede, A.
:
Web Mapping und mobile GIS in touristischen Anwendungen.
FOSSGIS, Berlin,
Februar 2007
Lorkowski, P. :
Touristische Informationssysteme mit Freier und Open Source Software.
Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg,
Februar 2007
Weisensee, M.
:
Reform der Ingenieurstudiengänge – Aktuelle Entwicklungen an deutschen Hochschulen.
21. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2007
Luhmann, T.
:
Panorama Photogrammetry for Architectural Applications.
Geomatica 2007, Havana, Kuba,
Februar 2007
Brinkhoff, T.
:
OK-GIS: Offenes Katastrophenmanagement mit freiem GIS.
Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg,
Februar 2007
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
Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Kooperationspartner
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
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)