Offene Masterarbeiten
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Abschlussarbeit im Bereich IngenieurgeodäsieNeben den aktuellen projektspezifischen Aufgabenstellungen haben wir auch immer weitere spannende Themen aus dem Bereich der Ingenieurgeodäsie, welche im Rahmen von einer Bachelor-/Masterarbeit bearbeitet werden können.Led by: Sören Vogel, Frederic HakeYear: 2024© GIH / U. Stenz
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Machine learning-based damage identification of oscillating structures using features derived from robust time domain modal parameter identification approachThe structural health monitoring (SHM) provides valuable information about the structure by assessing the current state of the health of a structure, detecting unsafe conditions and unexpected behaviour or structural damages using regular measurements over time. In this master thesis, a machine learning approach is applied, developed and implemented for detecting anomalies such as abnormal behaviours and damages in oscillating civil engineering structures.Led by: Mohammad OmidalizarandiYear: 2024
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Qualitätsgesicherter Validierungsansatz für laserscanner-basierte MultisensorsystemeIm 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.Led by: Dominik Ernst, Sören VogelYear: 2024© Ernst
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Machine learning-based classification of the Persistent Scatterer Interferometry time seriesAccurate and relatively large-scale deformation monitoring of civil infrastructures in residential or industrial areas is of great importance. Besides, such deformation monitoring is also important in the assessment and management of natural hazard processes like landslides, earthquakes, and floods. In this master thesis, the Persistent Scatterer Interferometry (PSI) time series is used, which are generated from open-source synthetic aperture radar (SAR) data from the satellite Sentinel-1.Led by: Mohammad Omidalizarandi, Kourosh Shahryari NiaYear: 2024
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Integrating Measurement Uncertainty for Enhanced Reliability in Digital Bathymetric ModelsNowadays 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.Led by: Bahareh Mohammadivojdan, Hamza AlkhatibYear: 2024© GIH
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Bayesian Deep Learning for Distribution Prediction of TLS UncertaintiesIn 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.Led by: Jan Hartmann, Hamza AlkhatibYear: 2024© GIH
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Evaluating the Impact of LoD2 geometrical simplifications on GeoreferencingGeo-referencing of LiDAR Point Clouds (PCLs) can be used estimate the global position of a vehicle in urban settings. This approach must operate fast enough to be considered for real-time sensitive applications, such as Autonomous Vehicles (AVs). Maps with reduced level of details are hence a good candidate for such applications, as they reduce the complexity of the georeferencing process, require less storage, and are easier to generate. However, the reduction in details will introduce a generalization error, that will impact the quality of positioning.Led by: Mohamad Wahbah, Sören Vogel, Hamza AlkhatibYear: 2024© GIH
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Bewertung von Grundstücken unter Einbeziehung von Expertenwissen: Eine Bayes'sche Inferenz für die Wertermittlung in kaufpreisarmen LagenAuf 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.Led by: Jörn Bannert, Hamza AlkhatibYear: 2024© Oberer Gutachterausschuss für Grundstückswerte Niedersachsen 2023, dl-de/by-2-0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0), https://immobilienmarkt.niedersachsen.de
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Abschlussarbeit im Bereich Flächen- und ImmobilienmanagementWir 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!Led by: Jörn BannertYear: 2023
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Untersuchung der Ebenen-basierten Registrierung von kinematisch erfassten Laserscannerpunktwolken mittels ScantraBeim statischen Laserscanning werden 3D Punktwolken von mehreren Standpunkten aus erfasst und mit Hilfe unterschiedlicher Verfahren zu einer Gesamtpunktwolke kombiniert. Dieses Verfahren der Registrierung kann beispielsweise auf Basis künstlicher (z.B. Zielmarken/Kugeln) oder natürlicher Merkmale (Ebenen/Eckpunkte) in der Umgebung erfolgen, welche von mehreren Standpunkten aus in der Punktwolke erfasst wurden. Die Verwendung geometrischer Primitive ist hierbei i.d.R. wirtschaftlicher, da keine künstlichen Zielzeichen in der Umgebung verteilt werden müssen. Dieser Ansatz der Ebenen-basierten Registrierung von Laserscanner-Punktwolken wird mit dem Programm Scantra der Firma technet GmbH verfolgt.Led by: Sören VogelYear: 2023
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ML and Modelling Underwater 3D Point CloudsModeling detailed DGMs of waterways using AutoMLLed by: Bahareh Mohammadivojdan, Hamza AlkhatibYear: 2022© Mohammadivojdan
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Leveraging uncertainty information to refine semantic segmentation for port and marine structures in the CNN contextEstimation of the prediction uncertainty of previous trained segmentation networks and introduction of this information to the learning process of a new (modified) model instance to refine damage detection maps.Led by: Marvin Scherff, Hamza AlkhatibYear: 2022© Scherff
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Erstellung eines Mietspiegels für die Stadt Hannover durch Anwendung eines innovativen KI-AnsatzesDurch die steigende Nachfrage nach Mietwohnungen spielt die Versorgung der Bevölkerung mit Wohnraum eine entscheidende Rolle. Dabei können Mietspiegel, die gemäß § 558 c Bürgerliches Gesetzbuch (BGB) aufgestellt worden sind, eine Übersicht über Vergleichsmieten liefern. Die in einfachen oder qualifizierten Mietspiegeln ermittelten ortsüblichen Vergleichsmieten sollen für eine Markttransparenz sorgen, darüber hinaus für Rechtssicherheit – sowohl für Mieter als auch für Vermieter.Led by: Jörn Bannert, Hamza AlkhatibYear: 2021