Provenienz- und Sammlungsforschung Digital
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Artikel und Bücher
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2022
2023
2024
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024):
Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts
, doi: 10.1515/9783110777567
Luhmann, T.; Sieberth, T. (2024):
Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage und des BIMtages 2024. Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, 414 S.
Moritz Elbeshausen; Karl-Kiên Cao; Jan Buschmann; Marvin Schnabel; Vogt, T.; Steinberger-Wilckens, R.; Sascha Koch (2024):
Regional Strategic Energy Planning (ReStEP). GeoDPA24 - International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D. (2024):
Simulation von mobilem und dynamischem Scanning im virtuellen Simulator VRscan3D. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 304-313.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Karami, A.; Menna, F.; Remondino, F.; Hess, M.; Eißing, T.; (2024):
Towards automatic defect analysis for 3D structural monitoring of historic timber. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W4-2024, S. 103-110
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W4-2024-103-2024
Vorträge
Luhmann, T.
:
Kombination von Laserscanning und Photogrammetrie – Potenziale und Grenzen.
Terrestrisches Laserscanning 2010, Fulda,
Dezember 2010
Brinkhoff, T.
:
Einsatzmöglichkeiten von Open-Source-Produkten bei EVU zur Minimierung von Lizenzkosten.
iro Workshop Qualitätssicherung bei Gashochdruckleitungen, Nürnberg,
Dezember 2010
Brinkhoff, T.
:
OGC-Sensorstandards und Anwendungsszenatrien.
GiN EVU Forum, Oldenburg,
November 2010
Knies, J. :
Repowering und Sichtbarkeitsanalysen als Steuerungsmittel für die Regionalplanung.
GiN EVU Forum, Oldenburg,
November 2010
, . :
3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen.
Innovationsrunde „Solar“, Oldenburg,
November 2010
Projekte
Gefördert durch: zukunft.niedersachsen
In deutschen Museen befinden sich hunderttausende Objekte, die etwa in der Kolonialzeit durch Kriege, Raub oder Handel nach Europa gelangt sind. Welche Geschichte diese Objekte haben – woher sie kommen, welchem Zweck sie dienten und wer sie einmal ... mehr
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung)
WorldPop Global Demographic Data
2023-2024
Gefördert durch: Bill & Melinda Gates Foundation
Das WorldPop-Projekt hat das Ziel, gitterbasierte Bevölkerungsschätzungen bis 2030 aufgeschlüsselt nach Geschlecht und Altersgruppen zu erstellen. Das Gesamtprojekt wird geleitet von Prof. Andy Tatem von der University of Southampton. In diesem Ra... mehr
Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Vor dem Hintergrund der EU-Biodiversitätsstrategie 2030 ist es das Ziel von Protect Baltic, das bestehende Netzwerk der Meeresschutzgebiete in der Ostsee zu evaluieren und zu optimieren. Langfristig wird damit positiv zur Biodiversität und zum Schu... mehr
Abschlussarbeiten
Untersuchungen zur kombinierten Auswertung von terrestrischen Laserscandaten und UAV-Daten mithilfe von Agisoft Metashape 2.0 und RealityCapture 1.2 (2023/1)
Entwicklung und Untersuchung eines UAV-basierten Messverfahrens zur Gebäudevermessung für das Liegenschaftskataster (2023/1)
Untersuchung der wirtschaftlichen Georeferenzierung photogrammetrischer Bildflüge sowie des Einflusses von Schneebedeckung auf Folgeprodukte (2023/1)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Entwicklung und Validierung einer robotergestützten Werkskalibrierung für TubeInspect-Messsysteme (2023/1)
Kooperationspartner
Automatisierte Erzeugung von Trainingsdatensätzen für Deep-Learning-Ansätze im Bereich der 3D-Gebäuderekonstruktion (2023/1)