Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
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Brinkhoff, T. (2003):
Geodienste im Rahmen der Architektur einer Geo-Suchmaschine. Proceedings GI-Tage 2003, Münster, Germany, 2003, 181-194
, Weblink
Brinkhoff, T. (2003):
Hash-Bäume und andere mehrdimensionale Punktstrukturen zur Speicherung von Laserscanner-Daten. 2. Oldenburger 3D-Tage, 2003, in: Luhmann (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik, Wichmann-Verlag, 2003
, Weblink
Luhmann, T. (2003):
Nahbereichsphotogrammetrie - Grundlagen, Methoden, Anwendungen. 2. Auflage Wichmann-Verlag, Heidelberg
, Weblink
Weisensee, M.; Fisler, A. (2003):
Parameter Acquisition and Visualisation of Soil Processes. ISPRS Joint Workshop on Challenges in Geospatial Analysis, Integration and Visualization, Stuttgart, 2003
Luhmann, T.; Tecklenburg, W.; Weisensee, M.; Wendt, A. (2003):
Passive photogrammetri-sche Oberflächenerfassung ohne Musterprojektion. GESA-Symposium, Braunschweig
Vorträge
Gollenstede, A.
:
Island digital – Geoinformatik und Tourismus.
Schlaues Haus, Oldenburg,
November 2015
Luhmann, T.
:
Ukraine – Recent impressions and expe-riences.
Jade Hochschule, Oldenburg,
November 2015
Gollenstede, A.
:
Dynamic Cartographic Visualization Methods for Limited Viewports.
GISCO the Geo-Information Science Colloquium, Gesellschaft für Geoinformatik (GfGI), Bamberg,
November 2015
Lorkowski, P. :
Monitoring of Continuous Environmental Phenomena.
GISCO the Geo-Information Science Colloquium, Gesellschaft für Geoinformatik (GfGI), Bamberg,
November 2015
Kahmen, O.
:
Influence of Quantity, Size and Arrangement of Scale Bars in Large Volume Photogrammetry.
EPMC European Portable Metrology Conference 2015, Manchester,
Oktober 2015
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)