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Ghavimi, A.; Schoo, J.; Werner, T.; Brinkhoff, T.; Pesch, R.; Schüssler, F. (2024):
Geo-Toolbox: Von Daten zur Anwendung. Transformation Dynamics, Band 1, 69-94
, doi: 10.23660/voado-415 , Weblink
Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024):
Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Brinkhoff, T. (2024):
Geospatial Information Technology Systems for Digital Ethology. In: Tomáš Paus, Hye-Chung Kum (eds.): Digital Ethology: Human Behavior in Geospatial Context. Strüngmann Forum Reports, vol. 33, series ed. Julia R. Lupp. Cambridge, MA: The MIT Press, 107–123
, doi: 10.7551/mitpress/15532.003.0011
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024):
Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024):
Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481
Vorträge
Bethmann, F. :
Monte-Carlo-Simulation for Accuracy Assessment of a Single Camera Navigation System.
XXII ISPRS Congress, Melbourne, Australia,
August 2012
Brinkhoff, T.
:
Webbasiertes Sensorsystem zur Bodenfeuchteprofilmessung in der Hochwasserfrühwarnung.
Geographisches Kolloquium Universität Augsburg,
Juli 2012
, . :
GIS-gestützte Rekonstruktion der Lebensbedingungen von Ureuropäern.
24. AGIT-Symposium Salzburg,
Juli 2012
Jaquemotte, I.
:
3D- und 4D-Modellierung und Visualisierung.
Landesverbandstag des VDV Landesverbandes Niedersachsen, Oldenburg,
Juni 2012
, . :
The hydrodynamic DYRESM Modell as an instrument to simulate climate change impact on Lake Ammersee.
2nd Lake Ecosystem Modelling Workshop Leipzig,
Juni 2012
Projekte
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
![](assets/images/7/da4webmaps_logo-c7166ed5.png)
Im Rahmen dieses Hochschulprojekts werden Daten und Algorithmen untersucht und entwickelt, um raumbezogene Webanwendungen zu unterstützen. mehr
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
![](assets/images/4/Logoneu-3b37ce60.png)
Das Promotionsvorhaben zielt auf die Entwicklung eines innovativen Ansatzes zur berührungslosen und markierungsfreien Erfassung der dynamischen Zustände von Rotorblättern im laufenden Betrieb, also ohne Stillstand der Anlage. mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Martina Göring, M.Sc. (10.2014-07.2023)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Martina Göring, M.Sc. (10.2014-07.2023)
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)