Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
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Gutow, L.; Gusky, M.; Beermann, J.; Gimenez, L.; Pesch, R.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Ebbe, B. (2022):
Spotlight on coarse sediments: Comparative characterization of a poorly investigated seafloor biotope in the German Bight (SE North Sea). Estuarine, Coastal and Shelf Science; Volume 275, 30 September 2022, 107996
, doi: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2022.107996
Lozoya, JP; Rodríguez, M; Azcune, G; Lacerot, G; Pérez-Parada, A; Lenzi, J.; Rossi, F; Teixeira de Mello, F (2022):
Stranded Pellets in Fildes Peninsula (King George Island, Antarctica): New Evidence of Southern Ocean Connectivity. Science of The Total Environment 838: 155830
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155830 , Weblink
Colson, A.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Hess, M. (2022):
The role of conservators in the implementation of surveying techniques - reflection on the Bremen Cog monitoring project. Wet Organic Archaeological Materials 2019 : Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019
, Weblink
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T. (2022):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287
Schnabel, M.; Gravenhorst, T.; Belkot, T.; Friebe, F.; Erdmann, S.; Koch, S. (2022):
Visual Data Discovery im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. gis.Science 2-2022
Vorträge
, . :
Fundamentals of GIS.
GIS Academy „Smart Cities“, Oldenburg,
Januar 2011
Ratzke, H. :
Evaluation of the Potential for the Installation of Solar Power Plants based on Aerial Pictures.
GIS Academy „Smart Cities“, Oldenburg,
Januar 2011
Knies, J. :
Visibility Analysis as a Tool for Regional Planning in the Context of „Repowering” of Wind Plants.
GIS Academy „Smart Cities“, Oldenburg,
Januar 2011
Schüssler, F.
:
Data Survey and Analysis as Decision Support for Urban Retail Planning.
GIS Academy „Smart Cities“, Oldenburg,
Januar 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
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)