Artikel und Bücher

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
Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024): Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum

Vorträge

Brinkhoff, T. : Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen zur Visualisierung von Fahrtstrecken, eine neue Dimension der Weg/Zeit-Berechnung. Fachtagung Klassische Forensik: Innovationen für die Kriminaltechnik, GPEC Leipzig, Mai 2024
Pesch, R. : Geoinformationssysteme: Hintergründe und Anwendungen - Einführung im Rahmen der Digital-Werkstatt zu BIM und GIS Potenzialen. Digital Werkstatt im Rahmen von buildingSMART Deutschland, März 2024
Pesch, R. : Protect Baltic Stakeholder Conference - Introduction to Session on "Spatial Modelling" (WP3). PROTECT BALTIC Stakeholder Conference, Espoo, Finnland, Februar 2024
Ghavimi, A. : Geospatial Analysis Applications for Managing Uncertainties in Sustainable Development. Französisch-deutsches Symposium in Tübingen: Gesellschaftliche Transformationen auf dem Weg zu einer Nachhaltigen Entwicklung Teil 3: Nachhaltige Entwicklung antizipieren und planen? – Zum konstruktiven Umgang mit Ungewissheit und Unsicherheit, Februar 2024 Weblink
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum, Februar 2024

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
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


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
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)