Masterarbeiten – Geodätisches Institut Hannover

ESRI Parcel Fabric zur Flurstücksverwaltung – ein Feldvergleich

Diese Abschlussarbeit (Bachelor oder Master) führt eine ausführliche Literaturrecherche zum Thema LADM (Land Administrative Domain Model) durch und identifiziert und analysiert erfolgreiche Fallstudien weltweit (max. 3-4 Fallstudien). Dabei soll eine qualitative Gegenüberstellung der Ansätze in den Fallstudien erfolgen, um Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Realisierung eines LADM in Form der Software ESRI Parcel Fabric in den Fallstudien zu identifizieren.

Betreuung: PD Dr.-Ing. Hamza Alkhatib, Dr.-Ing. Jörn Bannert

Jahr: 2026

Laufzeit: ab 10/2025

Konzeptstudien für ein Feldprüfungsverfahren für kinematische LiDAR-basierte MSS

Kinematische mobile Kartierungssysteme (MSS) werden dank fortschrittlicher Sensoren und Datenverarbeitungsalgorithmen zur effizienten Erfassung von Bereichen wie Straßen und Industriegeländen eingesetzt. Trotz ihrer Effizienz erschwert die Komplexität der Verarbeitung es den Anwendern, die Ergebnisse vollständig zu bewerten. Fehler bei der Kalibrierung oder Probleme mit den Sensoren können zu Abweichungen in den Punktwolken führen, die schwer zu erkennen sind. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Verfahren zur Überprüfung vor Ort zu entwickeln, um zu beurteilen, ob ein LiDAR-basiertes MSS seinen Spezifikationen entspricht. Das Verfahren wird durch Simulationen entwickelt, die systematische Abweichungen einführen und ohne Referenzdaten einfach durchzuführen sein sollten. Die Bewertung konzentriert sich auf die erfasste Punktwolke, und die Feldprüfung definiert die notwendigen Bedingungen zur Überprüfung der Systemleistung. Das Projekt erfordert Kenntnisse in Python oder MATLAB.

Betreuung: PD Dr.-Ing. Hamza Alkhatib, Dominik Ernst M. Sc.

Jahr: 2026

Laufzeit: Ab Sommersemester 2026

Entwicklung und Qualitätssicherung eines rotierenden Sensorturms auf Basis von zwei kostengünstigen Unitree 4D LiDAR L2-Geräten zur vollständigen Umgebungserkennung mit Bias-Schätzroutine in unbekannten Umgebungen

n den letzten zehn Jahren sind LiDAR-Sensoren deutlich erschwinglicher geworden, sodass sie nun in Alltagsgeräten wie Staubsaugerrobotern integriert werden können. Volumetrische LiDAR-Sensoren wie der Unilidar 4D LiDAR L2 mit integrierter 6DOF-IMU kosten mittlerweile weniger als 1.000 Euro und bieten ein Sichtfeld von 360°x96°. Durch die Verwendung von zwei gegenüberliegend positionierten Sensoren kann ein vollständiges Sichtfeld von 360° x 360° erreicht werden. Die Montage dieser Sensoren auf einer motorisierten Drehbasis kann die Bias-Schätzung in unbekannten Umgebungen weiter verfeinern.

Betreuung: Christian Hartberger, M. Sc.

Jahr: 2026

Laufzeit: Ab 04/2026

: Design concept for the universal LiDAR-based sensor tower

Abschlussarbeit im Bereich Flächen- und Immobilienmanagement

Wir bieten viele spannende Themen aus den Themenfeldern Stadt- und Regionalplanung, ländliche und städtische Neuordnung sowie Immobilienbewertung und Untersuchungen im Grundstücks- und Immobilienmarkt, welche im Rahmen von Bachelor-/ Masterarbeiten bearbeitet werden können. Sprechen Sie uns an!

Betreuung: Dr.-Ing. Jörn Bannert

Jahr: 2025

Qualitätsgesicherter Validierungsansatz für laserscanner-basierte Multisensorsysteme

Im Rahmen dieser Masterarbeit soll die Möglichkeit der Validierung von laserscanner-basierte Multisensorsystemen (MSS) durch einen Vergleich zu einer Referenzpunktwolke der Umgebung untersucht werden. Dabei sollen Aussagen zur Qualität der Positionierung und Datenerfassung des MSS abgeleitet werden.

Betreuung: Dominik Ernst, M. Sc.

Jahr: 2025

Integrating Measurement Uncertainty for Enhanced Reliability in Digital Bathymetric Models

Nowadays mapping of underwater topography has been greatly facilitated by high-resolution systems such as multibeam echosounders (MBES). Nevertheless, the extensive data collected by these instruments are often contaminated with varying degrees of errors. This calls for caution in constructing Digital Bathymetric Models (DBMs), particularly for critical applications like waterway navigation. This master thesis aims to explore and enhance the quality of DBMs by incorporating measurement uncertainties systematically into the modeling process.

Betreuung: PD Dr.-Ing. Hamza Alkhatib, Bahareh Mohammadivojdan, M. Sc.

Jahr: 2025

Bayesian Deep Learning for Distribution Prediction of TLS Uncertainties

In modern geodetic applications, Terrestrial Laser Scanning (TLS) is a key technology for the acquisition of detailed 3D information. While TLS has demonstrated remarkable capabilities, the need for robust uncertainty modelling is becoming increasingly apparent in critical applications such as deformation analysis. An accurate understanding and quantification of systematic deviations in TLS measurements is essential to ensure the reliability of 3D data. This research seeks to address this aspect by investigating the uncertainties within TLS data, in particular the systematic deviation in distance measurement.

Betreuung: PD Dr.-Ing. Hamza Alkhatib, Jan Hartmann, M. Sc.

Jahr: 2025

Bewertung von Grundstücken unter Einbeziehung von Expertenwissen: Eine Bayes'sche Inferenz für die Wertermittlung in kaufpreisarmen Lagen

Auf Grundstückswerte wirken in Abhängigkeit von räumlichen und sachlichen Teilmärkten verschiedene wertrelevante Parameter mit unterschiedlich starken Einflüssen ein. In räumlichen und sachlichen Teilmärkten mit einem guten Kauffallgeschehen können die Bodenwert-beeinflussenden Parameter durch statistische Auswertemethoden bestimmt werden.

Betreuung: PD Dr.-Ing. Hamza Alkhatib, Dr.-Ing. Jörn Bannert

Jahr: 2025

Advanced Particle Filter-Based V2V Collaborative Localisation in Urban Environments

This master thesis aims to develop and integrate a reliable Vehicle-to-Vehicle (V2V) collaboration approach into an existing Particle Filter framework. By incorporating the uncertainty information of leading vehicles, the method seeks to accurately quantify the filtered ego-vehicle's pose. The primary objective is to minimize longitudinal deviations, particularly in feature-poor environments, where current methods experience significant pose disturbances. Ultimately, this module aims to enhance localization robustness and accuracy in challenging urban scenarios.

Betreuung: PD Dr.-Ing. Hamza Alkhatib, Marvin Scherff, M. Sc.

Jahr: 2025

Real World Operational State Estimator for Autonomous Vehicles Based on LoD2 Maps

The objective of this Master’s thesis is to incorporate real sensor data to further develop an existing simulation-based state estimation scheme. The main aims are: Investigate the limitations of the previously developed algorithm when paired with real data, Develop pre-processing algorithms that alleviate these limitations, Suggest necessary additions or modifications to the existing Multi Sensor System (MSS), and Assess the real-time capabilities of the newly developed scheme.

Betreuung: PD Dr.-Ing Hamza Alkhatib, Mohamad Wahbah, M.Sc

Jahr: 2025

Spatio-temporal Change Point detection in InSAR Persistent Scatterer Time Series

The goal of this master's thesis is to utilize deep learning models to detect significant changes in trends and steps of PS time series in a spatio-temporal manner. This approach could help identify areas exhibiting significant land deformation in Germany.

Betreuung: Dr.-Ing Mohammad Omidalizarandi, Kourosh Shahryarinia , M. Sc.

Jahr: 2025

ML and Modelling Underwater 3D Point Clouds

Modeling detailed DGMs of waterways using AutoML

Betreuung: Bahareh Mohammadivojdan, Hamza Alkhatib

Jahr: 2022

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