Artikel und Bücher

Koch, S.; Elbeshausen, M.; Gravenhorst, T.; Schnabel, M. (2022): Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen. Künstliche Intelligenz in Geodäsie und Geoinformatik
Brinkhoff, T. (2022): Geodatenbank­systeme in Theorie und Praxis. Einführung in Geodatenbanken unter besonderer Berücksichtigung von PostGIS und Oracle, 4., überarbeitete und erweiterte Auflage, Wichmann, 624 Seiten, ISBN 978-3-87907-694-9 (Buch), ISBN 978-3-87907-695-6 (E-Book) , Weblink
Brinkhoff, T. (2022): Geoinformationen im touristischen Umfeld. In: U. Weithöner, R. Goecke, E. Kurz, A. Schulz (Hrsg.), Digitaler Tourismus - Informationsmanagement im Tourismus, 3. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 155-172 , Weblink
Schönrock, S.; Schuchardt, B.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Kreutle, K.; Pesch, R. (2022): Geostatistical Applications in a Marine Benthic Biological Context. Kresse, W., Danko, D. M. (Eds.): Springer Handbook of Geographic Information. Springer
Pogoda, B.; Hauser, S.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hausen, T.; Bérenger, C.; Heinicke, K.; Pesch, R. (2022): GIS-basierte Modellierung von Eignungsflächen für die Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der AWZ der Nordsee. gis.Science Ausgabe 2/2022

Vorträge

Werner, T. : Management of spatio-temporal data for autonomous maritime systems. GeoIT.GISCO 2017, Berlin, Dezember 2017
Hastedt, H. : A medium format camera for high accuracy photogrammetry. 3D Metrologogy Conference - 3DMC Aachen, Oktober 2017
Chizhova, M. : Planning and execution of the LIDAR scanning project using Faro scanner. Special teach-time in Michigan Tech University, Houghton, USA, Oktober 2017
Luhmann, T. : Bildbasierte 3D-Oberflächenrekonstruktion – Möglichkeiten und Grenzen. Intergeo Berlin, September 2017
Chizhova, M. : Probabilistic reconstruction of destroyed and incomplete objects from point clouds using Bayesian networks and cellular automata. Michigan Tech University, Houghton, USA, September 2017

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


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

Untersuchung zur zielgruppenorientierten 3D-Visualisierung von 2D-Plänen in kommunalen Planungsprozessen mit Entwurf einer webbasierten 3D-Informationsplattform (2023/9)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dipl. Geogr. Maria Orth

Kooperationspartner

Alta 4 Geoinformatik GmbH

Analyse der regionalen Vulnerabilität der Bevölkerung gegenüber Hochwasserereignissen in der Stadt Düsseldorf und dem Rhein-Kreis Neuss (2023/9)
Kooperationspartner

microm