Artikel und Bücher

Knyaz, V.; Knyaz, V.; Conen, N.; Luhmann, T. (2017): Deep Learning of Convolutional Auto-encoder for Image Matching and 3D Object Reconstruction in the Infrared Range. 3rd International Workshop on Recovering 6D Object Pose, ICCV
Conen, N.; Luhmann, T.; Maas, H. (2017): Development and Evaluation of a Miniature Trinocular Camera System for Surgical Measurement Applications. Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science (PFG), Vol. 85, Issue 2, pp. 127-138 , Weblink
Conen, N.; Luhmann, T.; Maas, H. (2017): Development and Evaluation of a Miniature Trinocular Camera System for Surgical Measurement Applications. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, (2), pp. 1-12 , doi: 10.1007/s41064-017-0014-3
Böge, M.; Knies, J. (2017): Die Energie ist unter uns. In Porth M., Schüttrumpf H. (eds): Wasser, Energie und Umwelt. Springer Vieweg, Wiesbaden, 75-80 , doi: 10.1007/978-3-658-15922-1_10
Knies, J. (2017): Durch Raumanalysen das energetische Potenzial von Abwasser heben. In: Porth M., Schüttrumpf H. (eds) Wasser, Energie und Umwelt. Springer Vieweg, Wiesbaden, S. 87-96 , doi: 10.1007/978-3-658-15922-1_12

Vorträge

Luhmann, T. : Fundamentals of camera calibration and image orientation. UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart, September 2024
Ghavimi, A. : Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach. City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change, September 2024
Sieberth, T. : Photogrammetrie in der Forensik. Schlaues Haus Oldenburg, September 2024 Weblink
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn, Juni 2024
Nietiedt, S. : Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA, Juni 2024 doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024

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


Konzeption und Implementierung einer Web-GIS-Erweiterung zur Verwaltung von Geo- und Sachdaten auf Basis eines Web Feature Services mithilfe interoperabler Webschnittstellen (2016/4)
Betreuer

Prof. Dr. Stefan Schöf

Dipl.-Ing. Tim Englich

Kooperationspartner

Promegis GmbH

Automatisierte GPS-Rohdatenauswertung der deutschen Polarforschungsflugzeuge mit der quelloffenen Programmbibliothek RTKLIB (2016/4)
Betreuer

Prof. Dr. Stefan Schöf

Dr. Regina Usbeck

Kooperationspartner

FIELAX GmbH

Vergleich, Optimierung und Fusion von bildbasierten Punktwolken und abgeleiteten Modellen am Beispiel eines Holzmodells der Regensburger Dreieinigkeitskirche (2016/3)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. phil. Oliver Reuß

Kooperationspartner

ArcTron 3D GmbH

Implementierung einer webbasierten Applikation zur Visualisierung zweier sich annähernder Weltraumobjekte (2016/3)
Betreuer

Prof. Dr. Stefan Schöf

Dipl.-Inform. Hauke Ernst

Kooperationspartner

Airbus Defence & Space

Vergleich verschiedener Auswertestrategien und Algorithmen zur Bestimmung der räumlichen Lage eines Industrieroboters hinsichtlich Genauigkeit und Wirtschaftlichkeit (2016/3)