Provenienz- und Sammlungsforschung Digital
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2024
Reznicek, J.; Luhmann, T. (2019):
Finite element approach to camera modelling and calibration. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 87, No. 1-2, pp. 1-17
, doi: 10.1007/s41064-019-00068-x
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2019):
Hochauflösende 3D-Rekonstruktion von Schweißnähten mittels Makrophotogrammetrie. 6. Fachseminar der DGZfP, Optische Prüf- und Messverfahren, Karlsruhe
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D.; Jepping, A.; Hastedt, H. (2019):
Kombination von terrestrischem Laserscanning, UAV- und Nahbereichsphotogrammetrie zur Erfassung komplexer Kirchenbauwerke in Georgien. Kersten (Hrsg.): Publikationen der DGPF, Band 28, pp. 27-43
, Weblink
Rofallski, R.; Conen, N.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2019):
Komplexe Freiformerfassung am Beispiel einer großen freischwebenden Seifenblase. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2/2019, pp. 13-20
Hastedt, H.; Luhmann, T.; Colson, A. (2019):
Large-volume photogrammetric deformation monitoring of the Bremen Cog. 4th Joint International Symposium on Deformation Monitoring, Athens, Greece
Vorträge
Hastedt, H.
:
Prototypische Entwicklung und Genauigkeitsevaluation einer Mittelformat-Messkamera.
Oldenburger 3D-Tage 2018,
Februar 2018
Conen, N. :
Untersuchung der Polarisationstechnik für photogrammetrische Anwendungen.
Oldenburger 3D-Tage, Oldenburg, February 2018,
Februar 2018
Schüssler, F.
:
GIS und Geomarketing zur Analyse ambulanter Versorgung.
Fachärztemangel oder Verteilungsproblem? Gießener Geographische Gesellschaft,
Dezember 2017
Chizhova, M. :
Human-computer-interaction in reconstruction of lost architictire from point clouds.
III international scientific and technical conference Geospace, Kiev, Ukraine,
Dezember 2017
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
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)