Prof. Dr.-Ing. Andreas Wichmann

Publikationen
        Kada, Martin; Wichmann, Andreas (2013):
        Feature-Driven 3D Building Modeling Using Planar Halfspaces. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 
        , doi: https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-3-W3-37-2013        , 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
            Untersuchung von Algorithmen zur automatischen Detektion von Anomalien in Persistent Scatterer Interferometrie Daten (2025/10)
        
        
                    Kooperationspartner 
                    
                    
                    Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
            Integration des ibR-Änderungsmanagers in die ALKIS-Umgebung und Migration der Daten aus dem Geschäftsbuch (2025/8)
        
        
                    Kooperationspartner 
                    
                    
                    
                
                    
            Optimierungspotential im Scan2BIM-Prozess - Chancen und Grenzen aktueller Softwarelösungen (2025/7)
        
        
                    Kooperationspartner 
                    
                    
                    
                
                    
            Digitale Karten für den Einsatz bei Feuerwehren und Leitstellen im Rahmen des Katastrophenschutzes (2025/3)
        
        
                    Kooperationspartner 
                    
                    Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
            Erstellung eines Datensatzes zur Anwendung von Deep Learning Stereo Verfahren in Nahbereichsanwendungen (2025/2)