Flächendeckende Abgrenzung von kleinräumigen Eignungsgebieten für die Wärmeplanung
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Albers, S.; Rofallski, R.; Hagen, P.-F.; Luhmann, T. (2024):
Procedure for the Orientation of Laser Triangulation Sensors to a Stereo Camera System for the Inline Measurement of Rubber Extrudate. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-1-2024
Moritz Elbeshausen; Karl-Kiên Cao; Jan Buschmann; Marvin Schnabel; Vogt, T.; Steinberger-Wilckens, R.; Sascha Koch (2024):
Regional Strategic Energy Planning (ReStEP). GeoDPA24 - International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Neiß-Theuerkauff, T.; Schierbaum, A.; Luhmann, T.; Sieberth, T.; Wallhoff, F. (2024):
Semantic bone structure segmentation in 2D image data: Towards total knee arthroplasty. Artificial Intelligence XLI - 44rd SGAI International Conference on Artificial Intelligence, AI 2024, Cambridge, UK, December 17-19, 2024, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer
, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-77915-2_29
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D. (2024):
Simulation von mobilem und dynamischem Scanning im virtuellen Simulator VRscan3D. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 304-313.
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
Vorträge
Hastedt, H.
:
Geometric quality of consumer cameras for optical 3D metrology.
73. Heidelberger Bildverarbeitungsforum,
Oktober 2019
Luhmann, T.
:
Photogrammetric image processing.
Master lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
Brinkhoff, T.
:
Data Science in der Hochschulausbildung und für EVU.
GiN EVU Forum 2019, Oldenburg,
September 2019
Luhmann, T.
:
Introduction to 3D reconstruction from images.
Bachelor lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
Luhmann, T.
:
Hochauflösende photogrammetrische 3D-Erfassung musealer und archäologischer Objekte.
9. Workshop der AG CAA, Wilhelmshaven,
September 2019
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
2023-2025
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
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
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)