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Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Kada, Martin (2018):
RoofN3D: Deep Learning Training Data for 3D Building Reconstruction. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-1191-2018 , Weblink
Chizhova, M.; Gurianov, A.; Luhmann, T.; Hess, M.; Brunn, A.; Stilla, U. (2018):
Semantic segmentation of building elements using point cloud hashing. Archives of the Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-2, Commission II, Riva del Garda, 2018, pp. 241-250
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-241-2018
Knies, J. (2018):
Strategic heat planning: A spatial approach for urban areas. ICREN 2018, International Conference on Renewable Energy, Book of Abstacts, p.55-56
, Weblink
Conen, N.; Hastedt, H.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2018):
Untersuchung der Polarisationstechnik für photogrammetrische Anwendungen. Photogrammetrie – Laserscanning – Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2018, Wichmann, Berlin, ISBN 978-3-87907-643-7 (Buch), 978-3-87907-644-4 (E-Book), pp. 2-13
Luhmann, T.; Robson, S.; Kyle, S.; Böhm, J. (2018):
Ближняя фотограмметрия и 3D-зрение. URSS Publishing Group, Moskau, 684p.
, Weblink
Vorträge
Jaquemotte, I.
:
3D- Modellierung und -Visualisierung - aktuelle Ergebnisse aus studentischen Projekten.
Kolloquium an der Hochschule Anhalt, Dessau,
Januar 2023
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Januar 2023
Nietiedt, S.
:
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process.
Optical 3D Metrology workshop (O3DM),
Dezember 2022
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T.
:
Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications.
Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg,
Dezember 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Dezember 2022
Projekte
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.
Der Raumbezug im zukünftigen Energiesystem
2015-2019
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
Im Promotionsvorhaben wird mit Hilfe eines raumanalytischen Ansatzes eine Methode entwickelt, mit dem die bisher getrennten Energiedomänen gemeinsam unter Berücksichtigung der sog. Wirkradien der technischen Lösungen und Energiedomänen betrachtet...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) (08.2015-03.2019) Prof. Dr. Jürgen Knies (08.2015-03.2019)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) (08.2015-03.2019) Prof. Dr. Jürgen Knies (08.2015-03.2019)
Daten und Algorithmen für Web Mapping
2014-2021
Gefördert durch: Forschungsfonds der Jade Hochschule
Im Rahmen dieses Hochschulprojekts werden Daten und Algorithmen untersucht und entwickelt, um raumbezogene Webanwendungen zu unterstützen. mehr
Abschlussarbeiten
Konzeption und prototypische Implementierung einer Webanwendung zur Übersicht von Geowebdiensten und deren Erreichbarkeiten in der niedersächsischen Vermessungs- und Katasterverwaltung (2023/2)
Maschinelle Lernmethoden in der Flurbereinigung: Vergleich unterschiedlicher Ansätze zur Erweiterung des Wertermittlungsrahmens (2023/2)
Kooperationspartner
Ableitung eines flächendeckenden Modells zur Ermittlung von verkehrswertnahen Immobilienschätzwerten (2023/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Detektion von Eignungsgebieten für ökologische Maßnahmen im Flurbereinigungsverfahren Borgloh-Ost mithilfe von GIS-Analysen unter Nutzung dreidimensionaler Geodaten Detection (2023/2)
Kooperationspartner
Erzeugung eines Trainingsdatensatzes zur automatischen Detektion von Moorflächen durch Satellitenfernerkundung (2023/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)