Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen 3D-Oberflächenmessung unter Wasser
2016-2020
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2022
2023
2024
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
Werner, T.
:
Management of spatio-temporal data for autonomous maritime systems.
GeoIT.GISCO 2017, Berlin,
Dezember 2017
Hastedt, H.
:
A medium format camera for high accuracy photogrammetry.
3D Metrologogy Conference - 3DMC Aachen,
Oktober 2017
Chizhova, M. :
Planning and execution of the LIDAR scanning project using Faro scanner.
Special teach-time in Michigan Tech University, Houghton, USA,
Oktober 2017
Luhmann, T.
:
Bildbasierte 3D-Oberflächenrekonstruktion – Möglichkeiten und Grenzen.
Intergeo Berlin,
September 2017
Chizhova, M. :
Probabilistic reconstruction of destroyed and incomplete objects from point clouds using Bayesian networks and cellular automata.
Michigan Tech University, Houghton, USA,
September 2017
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
Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Kooperationspartner
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)