Provenienz- und Sammlungsforschung Digital
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Nietiedt, S.; Kalinowski, P.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; (2020):
Accuracy Investigations of Image Matching Techniques by Means of a Textured Dumbbell Artefact. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 791–796, 2020
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-791-2020 , Weblink
Luhmann, T. (2020):
Buchbesprechung über Teubner/Brückner: Optical Imaging and Topography. Physik Journal 19 (11), S. 59
Papenmeier, S.; Galvez, D.; Günther, C.-P.; Pesch, R.; Propp, C.; Hass, C.; Schuchardt, B.; Zeiler, M. (2020):
Chapter 25 - Winnowed gravel lag deposits between sandbanks in the German North Sea. Seafloor Geomorphology as Benthic Habitat (pp. 451-460). Elsevier
, doi: 10.1016/B978-0-12-814960-7.00025-7 , Weblink
Neder, C; Sahade, R.; Abele, D.; Pesch, R.; Jeresch, K. (2020):
Default versus Configured-Geostatistical Modeling of Suspended Particulate Matter in Potter Cove, West Antarctic Peninsula. Fluids, 5(4), 235
, doi: 10.3390/fluids5040235 , Weblink
Göring, M.; Luhmann, T. (2020):
Development of a Fan-Shaped Distance Meter System for Measuring Moving Rotor Blades - Concept, Photogrammetric Orientation and first results. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume V-2-2020, 2020 XXIV ISPRS Congress (2020 edition)
, doi: 10.5194/isprs-annals-V-2-2020-711-2020 , Weblink
Vorträge
Ratzke, H. :
Evaluation of the Potential for the Installation of Solar Power Plants based on Aerial Pictures.
GIS Academy „Smart Cities“, Oldenburg,
Januar 2011
Knies, J. :
Visibility Analysis as a Tool for Regional Planning in the Context of „Repowering” of Wind Plants.
GIS Academy „Smart Cities“, Oldenburg,
Januar 2011
Schüssler, F.
:
Data Survey and Analysis as Decision Support for Urban Retail Planning.
GIS Academy „Smart Cities“, Oldenburg,
Januar 2011
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
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)