Provenienz- und Sammlungsforschung Digital
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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
Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; Luhmann, T. (2024):
Untersuchungen zu einem KI-basierten SLAM-Verfahren für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung der Knieoberfläche. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 252-261.
Werner, T.; Ahlers, J.; Brinkhoff, T. (2023):
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 14–19.
, doi: 10.1145/3615889.3628511 , Weblink
Lesnyak, Ekaterina; Belkot, T.; Hurka, Johannes; Hörding, Jan Philipp; Kuhlmann, Lea; Paulau, P.; Schnabel, M.; Schönfeldt, Patrik; Middelberg, Jan (2023):
Applied Digital Twin Concepts Contributing to Heat Transition in Building, Campus, Neighborhood, and Urban Scale. Big Data and Cognitive Computing
, doi: https://doi.org/10.3390/bdcc7030145
Golomingi, Raffael; Dobay, Akos; Franckenberg, Sabine; Ebert, L.; Sieberth, T. (2023):
Augmented Reality in Forensics and Forensic Medicine - Current Status and Future Prospects. Science & Justice
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scijus.2023.04.009
Vorträge
Weisensee, M.
:
Zum Einsatz der Geoinformatik bei Bewertung und Management von Hochwasserrisiken.
Intergeo-Kongress, Bremen,
Oktober 2008
Brinkhoff, T.
:
Geoinformationssysteme in Ausbildung und Forschung.
24. KonVerS, Oldenburg,
Oktober 2008
Brinkhoff, T.
:
Supporting Mobile GIS-Applications by Geospatial Web Services.
21st Congress of the International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), Beijing, China,
Juli 2008
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
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)