Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
2022-2025
Artikel und Bücher
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Hastedt, H.; Luhmann, T.; Raguse, K. (2005):
Three-dimensional acquisition of high-dynamic processes with a single-camera system and stereo-beam splitting. In: Optical 3-D Measurement Techniques VII, Grün/Kahmen (Eds.)
, Weblink
Brinkhoff, T. (2005):
Towards a Declarative Portrayal and Interaction Model for GIS and LBS. Proceedings 8th AGILE Conference on Geographic Information Science, Estoril, Portugal, 2005, 449-458
, Weblink
Tecklenburg, W.; Jantos, R.; Luhmann, T. (2005):
Untersuchungen zur Nutzung von Bildclustern für die 2D/3D-Auswertung von fast ebenen Aufnahmesituationen aus erhöhten Aufnahmestandpunkten. Publikationen der DGPF, Band 17, Rostock
Luhmann, T. (2005):
Zum photogrammetrischen Einsatz von Einzelkameras mit optischer Stereostrahlteilung. Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, Heft 2/2005
Luhmann, T.; Tecklenburg, W (2004):
3-D Object Reconstruction from Multiple-Station Panorama Imagery. ISPRS Workshop on Panorama Photogrammetry, Dresden
Vorträge
Knies, J. :
Der Raumbezug im zukünftigen Energiesystem.
7. GiN-EVU-Forum, Oldenburg,
November 2016
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.
Kiev National University for Construction and Architecture,
November 2016
Weisensee, M.
:
Kartographie heute und morgen.
Fachkolloquium der Sektion Hessen der DGfK e.V, Frankfurt,
November 2016
Rofallski, R.
:
Investigation and modelling of rolling shutter distortions on photogrammetric single- and multi-image applications.
3D Metrology Conference, Aachen,
November 2016
Weisensee, M.
:
Kartographie der Zukunft – Zukunft der Kartographie.
Fachkolloquium 60 Jahre Sektion Südbaden der DGfK e.V., Freiburg,
November 2016
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)