WorldPop Global Demographic Data
2023-2024
Artikel und Bücher
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2024
Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024):
Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024):
Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024):
Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481
Nietiedt, S.; Helmholz, P.; Luhmann, T. (2024):
Occlusion handling in spatio-temporal objeact-based image sequence matching. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024):
Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts
, doi: 10.1515/9783110777567
Vorträge
Luhmann, T.
:
Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser.
35. Hydrographentag & 204. DVW-Seminar, Bremerhaven,
Juni 2022
Luhmann, T.
:
Grundlagen und Beispiele der Unterwasserphotogrammetrie.
Geodätisches Kolloquium, HafenCity Universität Hamburg,
Juni 2022
Pesch, R.
:
Bewertung der Kohärenz des HELCOM MPA Netzwerks.
Seminar „30 Jahre Naturschutz im Rahmen der Helsinki Konvention“ BfN, Insel Vilm: 15.06.22 – 17.06.22,
Juni 2022
Luhmann, T.
:
Industrielle Messtechnik – Chancen für die Geodäsie im Kontext von Industrie 4.0.
Geodätisches Kolloquium und Abschiedsvorlesung Rudolf Staiger „Unser Beruf im Wandel der Zeit – 40 Jahre Vermessung“ Hochschule Bochum,
Mai 2022
Projekte
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
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Teilprojekt Optische 3D-Messtechnik:
Für die Erstellung von zuverlässigen Laufzeitverlängerungsgutachten von Windenergieanlagen wird ein neues Verfahren entwickelt, bei dem die die Geometrie und Modaleigenschaften des jeweiligen Rotorblattes berÃ... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Martina Göring, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Martina Göring, M.Sc.
Abschlussarbeiten
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner