Artikel und Bücher
Alle
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
Gollenstede, A.; Weisensee, M. (2015):
Dynamic Cartographic Network Visualisation Methods for Limited Viewports. Proceedings International Cartographic Conference 2015 (ICC), Rio de Janeiro, Brasil
, Weblink
Claassen, A.; Knies, J.; Lehnhoff, S.; Rohjans, S.; Rosinger, S. (2015):
Energetic Neighorhoods - Local Implementation of the Hybrid Grid Concept. Proccedings Smarter Europe e-World Energy & Water 2015, Essen
Claassen, A.; Knies, J.; Lehnhoff, S.; Müller-Syring, G.; Rohjans, S. (2015):
Energetische Nachbarschaften. In: Rohrleitungen im Wärme- und Energietransport, Tagungsband zum 29. Oldenburger Rohrleitungsforum, Band 41, Vulkan Verlag, 134-139
Lorkowski, P.; Brinkhoff, T. (2015):
Environmental Monitoring of Continuous Phenomena by Sensor Data Streams: A System Approach based on Kriging. Proceedings 29th International Conference on Informatics for Environmental Protection, Copenhagen, Denmark, Atlantis Press, 2015
, doi: 10.2991/ict4s-env-15.2015.4 , Weblink
Brinkhoff, T. (2015):
Geodatenbanken. In: Kudraß (Hrsg.): Taschenbuch Datenbanken, Hanser Fachbuchverlag, 2015, 499-528
Vorträge
Luhmann, T.
:
Modelling of Chromatic Aberration for High Precision Photogrammetry.
Symposium ISPRS Commission V, Dresden,
September 2006
Luhmann, T.
:
4D Surface Matching for High-Speed Stereo Sequences.
Symposium ISPRS Commission V, Dresden,
September 2006
Luhmann, T.
:
High Precision Photogrammetry Using RGB Colour Information.
Coordinate Measurement Systems Conference, Orlando, Florida,
Juli 2006
Brinkhoff, T.
:
Towards a Sustainable e-Learning Solution for GI-Education.
ISPRS TC VI Symposium „e-Learning and the Next Steps for Education“, Tokyo, Japan,
Juni 2006
Projekte
Beginn: 2017
Gefördert durch: Deutsches Schifffahrtsmuseum, Leibniz-Institut für Maritime Geschichte
Das Projekt verfolgt die Konzeption und Durchführung des geometrischen Monitorings der Bremer Kogge (ca. 25m x 8m x 8m), dem weltweit am besten erhaltenen Handelsschiff des Mittelalters. Es wurde ein Konzept für großvolumige optische 3D-Me... mehr
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Dieses interdisziplinäre Projekt hat es zum Ziel autonom agierende Über- und Unterseefahrzeuge zu entwickeln. Dabei werden in einem Teilprojekt Kalibrieransätze und Algorithmen für die speziellen Herausforderungen der Unterwasserphotogra... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Abschlussarbeiten
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner