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Lorkowski, P.; Brinkhoff, T. (2015):
Towards Real-Time Processing of Massive Spatio-Temporally Distributed Sensor Data: A Sequential Strategy Based on Kriging. In: Bação, Santos, Painho (eds.): AGILE 2015 – Geographic Information Science as an Enabler of Smarter Cities and Communities, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer, 145-163
, doi: 10.1007/978-3-319-16787-9_9
Resch, Bernd; Wichmann, Andreas; Goell, Nicolas (2015):
Usability in 4D AR: Visualising Multi-Temporal Real-Time Geo-Data in Augmented Reality Environments. International Journal of Interactive Mobile Technologies
, doi: https://doi.org/10.3991/ijim.v9i4.4626 , Weblink
Wichmann, Andreas; Kada, Martin (2014):
3D Building Adjustment Using Planar Half-Space Regularities. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-3-189-2014 , Weblink
Jansen, S.; Höting, D.; Runge, J.; Brinkhoff, T.; Nicklas, D.; Sauer, J. (2014):
9 Million Bicycles? Extending Induction Loops with Bluetooth Sensing. Proceeding 15th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2014), Brisbane, Australia, 2014, 113-116
, doi: 10.1109/MDM.2014.20
Lückehe, D.; Kramer, O.; Weisensee, M. (2014):
An Evolutionary Approach to Geo-Planning of Renewable Energies. Proceedings 28th International Conference on Informatics for Environmental Protection (EnviroInfo), Oldenburg, 2014
Vorträge
Lorkowski, P. :
Datenstrommanagement-Systeme für die Umweltüberwachung mittels Geosensoren.
Jade2Pro Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg,
März 2016
Knies, J. :
The Aspect of Space in Future Energy Systems.
Sustainable Built Environment Conference – Strategies, Stakeholders, Success Factors, HCU Hamburg,
März 2016
Conen, N. :
Endoskopische 3D-Navigation.
Jade2Pro Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg,
März 2016
Conen, N. :
Robuste Oberflächenerfassung aus mehrfachen Endoskopiebildern – Untersuchung realitätsnaher Testszenarien.
15. Oldenburger 3D-Tage,
Februar 2016
Willemsen, T. :
Zum Einfluss von Maßstäben in photogrammetrischen Projekten großer Volumina.
15. Oldenburger 3D-Tage,
Februar 2016
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Über 70 % der deutschen Haushalte werden durch fossile Energien (Erdgas, Öl) mit Wärme versorgt. Daher haben einige Bundesländer die Kommunale Wärmeplanung (KWP) gesetzlich geregelt. Zudem ist am 1.1.2024 ein Bundesgesetz zur Wä... mehr
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
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)