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Nickel, S.; Hertel, A.; Pesch, R.; Schröder, W.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2014):
Modelling and mapping spatio-temporal trends of heavy metal accumulation in moss and natural surface soil monitored 1990-2010 throughout Norway by multivariate generalized linear models and geostatistics. Atmospheric Environment 99:85-93
Berghaus, A.; Schniederbruns, B.; Luhmann, T.; Piechel, J.; Schwäke, D. (2014):
Multispektrale Objekterfassung durch Fusion verschiedener Kamerasysteme - Einsatz von fusionierenden Kamerasystemen zur Wilderkennung bei der Grünfutterernte. Tagungsband VDI-Tagung Land.Technik, Berlin
Meyer, M.; Schröder, W.; Pesch, R.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2014):
Multivariate association of regional factors with heavy metal concentrations in moss and natural surface soil sampled across Norway between 1990 and 2010. Journal of Soils and Sediments 14(11): 1-15
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2014):
Object-based Multi-Image Semi-Global Matching – Concepts and First Results. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-5, Commission V, Riva del Garda, Italy, 93-100
, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-5-93-2014
Luhmann, T.; Müller, C. (2014):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 13. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann VDE Verlag, 382 Seiten
Vorträge
Luhmann, T.
:
Nahbereichsphotogrammetrie – gestern, heute, morgen.
KonGeos-Kongress, Oldenburg,
Oktober 2023
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Vessel Detection with Polarimetric SAR..
TerraSAR-X / TanDEM-X Science Team Meeting, Oberpfaffenhofen, 2023.,
Oktober 2023
Luhmann, T.
:
VRscan3D - A simulator for terrestrial laser scanning.
GEOSPACE 2023, Kiew, online,
Oktober 2023
Koch, S.
:
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen.
INTERGEO 2023, Session "Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungen", Berlin,
Oktober 2023
Schüssler, F.
:
Planetare Grenzen.
Deutsche Aktionstage Nachhaltigkeit, Jade Hochschule, Oldenburg,
Oktober 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) 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)