Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
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Artikel und Bücher
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Brinkhoff, T. (2007):
Open-Source-Geodatenbanksysteme. Datenbank-Spektrum, Heft 22, dpunkt-Verlag, August 2007, 37-43
, Weblink
Luhmann, T. (2007):
Panorama Photogrammetry for Architectural Applications. Proceedings Geomatica 2007, Havana, Kuba
Luhmann, T. (2007):
Photogrammetric Applications. Encyclopedia of Geographic Information, Springer, New York
Luhmann, T.; Müller, C. (2007):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 6. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Heidelberg, 388 Seiten
Luhmann, T.; Hastedt, H.; Tecklenburg, W. (2007):
Photogrammetrische Modellierung der chromatischen Aberration. In: Hans/Droege/Paulus (Hrsg.): 13. Workshop Farbbildverarbeitung, Der Andere Verlag, Tönning, 55-64
Vorträge
Pesch, R.
; Breckling, B. ; Schmidt, B. :
Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum Nordwestdeutschlands - Reallabore in Marsch, Moor, Geest und Mee(h): Vorstellung des 4N-Verbundprojektes.
Klimamarkt auf dem Jasperhof, Westerstede,
August 2023
Elbeshausen, M.
:
GeoVisual Analytics zur intuitiven Szenarioplanung im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
GI_Salzburg23,
Juli 2023
Koch, S.
; Elbeshausen, M.
:
Wärmeleitplanung Nordwest am Beispiel von Edewecht.
OLEC Energy Week 2023: wärme:tauscher - Kommunale Wärmeplanung gemeinsam vorantreiben!,
Juni 2023
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Detection with Polarimetric SAR..
PolINSAR 2023, Toulouse,
Juni 2023
Weblink
Pesch, R.
; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Heinicke, K. :
Spatial Modelling of Soft Bottom Biotopes for the German Exclusive Economic Zone of the North Sea by Machine Learning Algorithms.
26th AGILE conference on Geographic Information Science, Delft, Netherlands, 13-16 June 2023,
Juni 2023
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)