Artikel und Bücher

Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023): The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16) , doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023): Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023): Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022): A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences , doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022): A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014 , doi: https://doi.org/10.3390/s22135014

Vorträge

Luhmann, T. : Fundamentals of camera calibration and image orientation. UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart, September 2024
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
Paulau, P. ; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S. : Centralised monitoring and control of buildings using open standards. 8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC), Athen, Juni 2024 Weblink
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. VRscan3D project week, Vilnius, Mai 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


Mobilität im ländlichen Raum: Divergenzen zwischen dem demographischen Wandel und der Daseinsvorsorge am Beispiel der medizinischen Versorgung (2016/2)
Kooperationspartner

microm

Georeferenziertes Dokumentenmanagement - Konzeption und prototypische Implementierung eines Geo-Plugins für die Plattform Alfresco (2016/2)
Betreuer

Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee

Dipl.-Geogr. Jana Brauckmüller

3D-Modellierung und Visualisierung auf der Basis von Terrestrischem Laserscanning am Beispiel der Stiftkirche Bonn (2016/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dipl.-Ing. Ralph Heiliger

Konzeptionierung eines Energie-Controlling-Systems für Kommunale Liegenschaften (2016/2)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler

Dipl.-Ing. Roland Hachmann

Kannibalisierungseffekte im Drogerie-Einzelhandel Implementierung einer GIS-gestützten Analyse für die Vorhersage von Kannibalisierungseffekten bei Filialneueröffnungen der dm-Drogeriemarkt GmbH & Co. KG auf der Grundlage des Huff-Modells (2016/2)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler

P. Pfletschinger