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Wichmann, Andreas (2018):
Grammar-Guided Reconstruction of Semantic 3D Building Models From Airborne LiDAR Data Using Half-Space Modeling. DGK-Reihe C
, doi: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6803 , Weblink
Conen, N.; Hastedt, H.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2018):
Improving Image Matching by Reducing Surface Reflections using Polarising Filter Techniques. ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2, pp. 267-274
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-267-2018
Elliot, S.A.M.; Guérin, L.; Pesch, R.; Schmitt, P.; Meakins, B.; Vina-Herbon, C.; González-Irustad, J. M.; de la Torriente, A.; Serrano, A. (2018):
Integrating benthic habitat indicators: Working towards an ecosystem approach. Marine Policy, 90, 88-94
, doi: doi.org/10.1016/j.marpol.2018.01.003 , Weblink
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T. (2018):
Komplexe Freiformerfassung am Beispiel einer großen freischwebenden Seifenblase. 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. 77-86
Werner, T.; Brinkhoff, T. (2018):
Managing Spatio-Temporal Data Streams on AUVs. Proceedings of the IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles Workshop (AUV), Porto, Portugal
, doi: 10.1109/AUV.2018.8729817
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
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)