Der Raumbezug im zukünftigen Energiesystem
2015-2019
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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.
; Pesch, R.
:
Möglichkeiten der Einbindung des Landschaftsinformationszentrums Ammerland e.V. in die Lehrveranstaltungen des Abteilung Geoinformation des Fachbereichs BGG der Jade Hochschule.
Roadmap Geografische Forschungsthemen im Ammerland; Landschaftsinformationszentrum Ammerland e.V., Jaspershof, Westerstede,
November 2022
Luhmann, T.
:
Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning.
Polytecnico di Milano, Campus Lecco,
November 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetric research and development in photogrammetry at IAPG.
Polytecnico di Milano,
November 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetric research and development at IAPG.
Bruno Kessler Foundation (FBK), Trento,
November 2022
Koch, S.
:
Geodatenanalyse für die Energie- und Wärmewende.
Kolloquium Geoinformation, Jade Hochschule,
Oktober 2022
Projekte
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
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
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
Vergleich von ALS-Datensätzen zweier Messepochen mit aktuellen bildbasierten UAV-Daten in Hinblick auf Qualität, Genauigkeit und Verwendbarkeit (2022/2)
Visualisierung lokaler Sensornetze zu Planungszwecken unter Verwendung der Unreal Engine (2022/2)
Entwicklung eines Werkzeugs zur qualitativen Bewertung der grafischen Qualität des ALKIS-Bestandes bei digitalem Datenabruf für Planungszwecke (2022/2)
Potenzial von ALS Punktwolken mit erhöhter Auflösung und Auswertung zusätzlicher Erfassungsparameter zur Verbesserung von digitalen Geländemodellen in der niedersächsischen Vermessungs- und Katasterverwaltung (2022/2)
Untersuchung zur automatisierten Erstellung eines Gründachpotenzialkatasters aus Laserscandaten und aus 3D-Gebäudemodellen mit ArcGIS Pro (2022/2)