Artikel und Bücher

Przybilla, H.; Bäumker, M.; Luhmann, T.; Hastedt, H.; Eilers, M. (2020): Interaction between direct georeferencing, control point configuration and camera self-calibration for RTK-based UAV photogrammetry. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B1-2020, 485–492 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2020-485-2020 , Weblink
Rofallski, R.; Tholen, C.; Helmholz, P.; Parnum, Iain; Luhmann, T. (2020): Measuring artificial reefs using a multi-camera system for unmanned underwater vehicles. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 999–1008 , doi: doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-999-2020
Tholen, C.; Rofallski, R.; Nolle, L.; El-Mihoub, Tarek; Parnum, Iain; Zielinski, Oliver (2020): On the localization of artificial submarine groundwater discharge sites using a low-cost multi-sensor-platform. OCEANS 2020, Singapore
Tholen, C.; El-Mihoub, Tarek; Nolle, L.; Ralle, Oliver; Rofallski, R. (2020): Optimal receiver configuration of short-baseline localisation systems using particle swarm optimisation. European Council for Modelling and Simulation, ECMS, 2020, 34(1), pp. 25-31 , doi: 10.7148/2020-0025
Kahmen, O.; Haase, N.; Luhmann, T. (2020): Orientation of point clouds for complex surfaces in medical surgery using trinocular visual odometry and stereo orb-slam2. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 35–42, 2020 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-35-2020 , Weblink

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
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

Abschlussarbeiten


Untersuchungen zum Einsatzpotential von UAV-Photogrammetrie bei der topographischen Ermessung im Vergleich zur klassischen Tachymeter-/GNSS-Vermessung (2024/1)
Untersuchung eines lidargestützten Verfahrens zur Detektion von dynamischen Hindernissen und Algorithmen zur Kollisionsvermeidung für die vollautomatische Navigation mit einem Autonomous Surface Vehicle (2024/1)
Betreuer

Prof. Harry Wirth

Prof. Dr. habil. Till Sieberth

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)