WorldPop Global Demographic Data
2023-2024
Artikel und Bücher
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Schönrock, S.; Schuchardt, B.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Kreutle, K.; Pesch, R. (2022):
Geostatistical Applications in a Marine Benthic Biological Context. Kresse, W., Danko, D. M. (Eds.): Springer Handbook of Geographic Information. Springer
Pogoda, B.; Hauser, S.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hausen, T.; Bérenger, C.; Heinicke, K.; Pesch, R. (2022):
GIS-basierte Modellierung von Eignungsflächen für die Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der AWZ der Nordsee. gis.Science Ausgabe 2/2022
Kalinowski, P.; Füldner, K.; Mittmann, M.; Schierbaum, A.; Luhmann, T. (2022):
High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, 275–281, 2022
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-275-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022):
Investigating distance-dependent distortion in multimedia photogrammetry for flat refractive interfaces. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 127–134
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-127-2022 , Weblink
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2022):
Konzeption und Entwicklung einer mandantenfähigen Webanwendung zur interaktiven Geodatenanalyse im Kontext der Wärmeleitplanung. GI_Salzburg22
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.
UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation,
Juni 2024
Nietiedt, S.
:
Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching.
ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA,
Juni 2024
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Paulau, P.
; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S.
:
Centralised monitoring and control of buildings using open standards.
8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC),
Juni 2024
Weblink
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