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
Schüssler, F.
:
Time-spatial Pathways of Solar Power.
DAAD Summer School „Use of Solar Energy as Contribution to a Sustainable Development“, Giessen,
Juni 2011
Knies, J. :
Verwendung und Nutzen von Geodaten im Interreg IVb Projekt „North Sea Sustainable Energy Planning“.
Tagung „Geoinformatik 2011“, Münster,
Juni 2011
Ratzke, H. :
Integration of Solar Power Plants into Local Energy Planning.
6th Conference of Solar Cities Scotland, Dundee, Great Britain,
Juni 2011
Schüssler, F.
:
DESERTEC: Von der technischen Vision zur gesellschaftlichen Realität.
Institut für Geographie an der Universität Osnabrück,
Mai 2011
Ratzke, H. :
Planung von Solaranlagen.
„Klimawandel im Landkreis Oldenburg“ Wildeshausen,
Mai 2011
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)