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Paulau, P.; Hurka, J.; Middelberg, J.; Koch, S. (2023):
Building physics monitoring with open standards. Lund, H., Mathiesen, B. V., Østergaard, P. A., & Brodersen, H. J. (Eds.) (2023). Book of Abstracts: 9th International Conference on Smart Energy Systems
, Weblink
Beermann, J.; Gutow, L.; Wührdemann, S.; Konijenberg, R.; Heinicke, K.; Bildstein, T.; Jaklin, S.; Gusky, M.; Zettler, M.; Dannheim, J.; Pesch, R. (2023):
Characterization and differentiation of sublittoral sandbanks in the southeastern North Sea. Biodiversity and Conservation
, doi: https://doi.org/10.1007/s10531-023-02629-4 , Weblink
Luhmann, T. (2023):
Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. 4th ed., Walter de Gruyter, Berlin
, doi: https://doi.org/10.1515/9783111029672-001 , Weblink
Pogoda, B.; Hausen, T.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hauser, S.; Bérenger, C.; Dureuil, M.; Krause, J.; Heinicke, K.; Pusch, C.; Eisenbarth, S.; Kreutle, A.; Peter, C.; Pesch, R. (2023):
Come, tell me how you live: Habitat suitability analysis for Ostrea edulis restoration. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems (accepted Jan 2023)
, doi: 10.1002/aqc.3928
Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Development of a Procedure for Torsion Measurement Using a Fan-Shaped Distance Meter System. Sensors 2023
, doi: https://doi.org/10.3390/s23208603 , Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
An introduction to underwater photogrammetry.
Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
November 2018
Knies, J. :
Wärmeplanung: Grundlagen und Perspektiven.
Kommunale Wärmeplanung im Praxistest (Klimaschutz- und Energieagentur Niedersachsen),
November 2018
doi: 10.13140/RG.2.2.17052.13449
Göring, M.
:
Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen.
Doktorandentreffen, Dresden,
Oktober 2018
Luhmann, T.
:
Beitrag der optischen 3D-Messtechnik zu Industrie 4.0.
Fraunhofer Vision Technologietag, Jena,
Oktober 2018
Hastedt, H.
:
Aktuelle Methoden der laser- und bildbasierten 3D-Erfassung: Möglichkeiten und Grenzen.
Digital Technologies Meetup Oldenburg,
September 2018
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) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (-03.2024) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (-03.2024) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) 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)