Artikel und Bücher

Luhmann, T. (2023): Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin , Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023): Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research , doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023): Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München , Weblink
Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023): Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8
Wichmann, Andreas; Ghassoun, Yahya; Golibrzuch, Michel (2023): Ressource Denkmal-Dach: Die Datengrundlage für das zukünftige niedersächsische Denkmal-Dachkataster. Berichte zur Denkmalpflege in Niedersachsen , Weblink

Vorträge

Brinkhoff, T. : Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen zur Visualisierung von Fahrtstrecken, eine neue Dimension der Weg/Zeit-Berechnung. Fachtagung Klassische Forensik: Innovationen für die Kriminaltechnik, GPEC Leipzig, Mai 2024
Pesch, R. : Geoinformationssysteme: Hintergründe und Anwendungen - Einführung im Rahmen der Digital-Werkstatt zu BIM und GIS Potenzialen. Digital Werkstatt im Rahmen von buildingSMART Deutschland, März 2024
Pesch, R. : Protect Baltic Stakeholder Conference - Introduction to Session on "Spatial Modelling" (WP3). PROTECT BALTIC Stakeholder Conference, Espoo, Finnland, Februar 2024
Ghavimi, A. : Geospatial Analysis Applications for Managing Uncertainties in Sustainable Development. Französisch-deutsches Symposium in Tübingen: Gesellschaftliche Transformationen auf dem Weg zu einer Nachhaltigen Entwicklung Teil 3: Nachhaltige Entwicklung antizipieren und planen? – Zum konstruktiven Umgang mit Ungewissheit und Unsicherheit, Februar 2024 Weblink
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum, Februar 2024

Projekte

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
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
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
In diesem Projekt wird eine automatisierte Produktionskette entwickelt, welche ein digitales Abbild des Katuschukextrusionsprozesses erzeugen soll. Mittels Online-Messmethoden sollen im am IAPG angesiedelten Teilprojekt chargenbedingte Schwankungen a... mehr

Abschlussarbeiten


Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Betreuer

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Rohjans

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Kooperationspartner

2Orgu GmbH

Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Frank Mönsters

Kooperationspartner

sigma3D GmbH

Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Betreuer

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Dr. Georg Klose

Kooperationspartner

Prognos AG