Prof. Dr.-Ing. Andreas Wichmann
Publikationen
Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Schmidt, Valentina; Kada, Martin (2019):
RoofN3D: A Database for 3D Building Reconstruction with Deep Learning. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing
, doi: https://doi.org/10.14358/PERS.85.6.435 , Weblink
Karut, Izabela; Wichmann, Andreas; Filippovska, Yevgeniya; Kada, Martin (2018):
Ein Konzept zur integrierten Modellierung von Detailstufen für 3D-Gebäudemodelle. Tagungsband der 38. wissenschaftlich-technischen Jahrestagung der DGPF und PFGK18 Tagung
, Weblink
Wichmann, Andreas (2018):
Grammar-Guided Reconstruction of Semantic 3D Building Models From Airborne LiDAR Data Using Half-Space Modeling. DGK-Reihe C
, doi: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6803 , Weblink
Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Kada, Martin (2018):
RoofN3D: Deep Learning Training Data for 3D Building Reconstruction. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-1191-2018 , Weblink
KOÇ, Zehra; Demirel, Hande; Kada, Martin; Wichmann, Andreas (2017):
3B Bina Modellerinde Güvenlik Etkili Çoklu Detay Seviyesinde Modelleme. Harita Dergisi
, Weblink
Preise und Auszeichnungen
- ASPRS Esri Award for Best Scientific Paper in GIS (2020)
American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS) - ISPRS Best Paper Award (2018)
International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) - AOLS Best Poster Award (2016)
Association of Ontario Land Surveyors (AOLS)
Lehre
- Geobasisdaten
- Kartographie
- Kartographische Informationsverarbeitung
- Projekt Visualisierung
- Seminar Kartographie
- Web Engineering
Abschlussarbeiten
Prozedurale Generierung urbaner Umgebungen – Entwicklung eines Prototyps mittels Unreal Engine (2024/11)
Echtzeit-Visualisierung von Flurstücken des Liegenschaftskatasters in Augmented Reality (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Untersuchung zur Qualität von amtlichen LoD2-Gebäudemodellen anhand von 3D-Punktwolken (2020/2)