• Zielgruppen
  • Suche
 

Lehrveranstaltungen

Hier geht es zu den aktuellen Vorlesungsplänen des Fachbereichs!

Aktuelle Lehrveranstaltungen am ikg

Geosensornetze

Dozenten: Monika Sester, Udo Feuerhake

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Qualifikationsziele

Die Studierenden lernen die Technologie von Geosensornetzen kennen. Sie erarbeiten die grundlegenden Aspekte der Sensorik, Kommunikation und verteilten, dezentralen Verarbeitung von Daten. Mit Ablauf dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, die Verfahren umzusetzen, zu bewerten, ihre Einsatzmöglichkeiten zu beurteilen und sie für verschiedene Anwendungen zu benutzen.

Inhalt des Moduls

Die Veranstaltung gibt einen Überblick über die Anwendungsgebiete von Geosensornetzen. Dazu werden Themen wie Sensorik, Strategien für Kommunikation und die dezentrale, verteilte Verarbeitung von Sensordaten übermittelt. In den Übungen und einem großen Abschlussprojekt werden die Verfahren und Methoden anhand der Sprache NetLogo umgesetzt, analysiert und bewertet. Das Abschlussprojekt wird im Rahmen eines Vortrags allen Teilnehmern vorgestellt.

Research Project: Analyse und Interpretation von GIS-Daten

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel der Lehrveranstaltung

Die Studierenden lernen Techniken und Methoden zur Analyse und Interpretation von Geodaten kennen. Sie erproben und entwickeln verschiedene Analysewerkzeuge für bestimmte Anwendungsfelder im Kontext von Forschungsprojekten. Darüber hinaus lernen und üben sie die Interpretation und Beschreibung der Ergebnisse. Durch die Einbindung in Forschungsprojekte erhalten die Studierenden auch Einblicke in Forschungsarbeiten.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Aufgaben aus den folgenden Bereichen: - Analyse und Interpretation von Bewegungstrajektorien - Analyse und Interpretation von Punktwolken - Analyse und Interpretation von VGI-Daten (Volunteered Geographic Information, z.B. OSM, Twitter) - Analyse und Interpretation von Mobilitätsdaten

Projekte

Eine Auflistung möglicher Projekte am ikg findet sich hier. Außerdem ist es jederzeit möglich, mit eigenen Vorschlägen an uns heranzutreten.

GIS: Praxis- und Visualisierungsaspekte

Dozent: Hon.-Prof. Gerd Buziek

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Qualifikationsziele

In der Vorlesung wird in die Anwendungspraxis von Geoinformationssystemen (GIS) eingeführt. Dabei wird auch auf vertriebliche und projektbezogene Aspekte und Methoden eingegangen, sowie Aspekte der Visualisierung von Geoinformationen behandelt. Die Teilnehmer sollen vor diesem Hintergrund in die Lage versetzt werden, Konzepte zur Visualisierung von Geoinformationen zu entwerfen und zu bewerten.

Inhalt des Moduls

In der Vorlesung wird in ausgewählte Aspekte der Projektinitiierung und praktischen Anwendung von Geoinformationssystemen (GIS) eingeführt. Angesprochen werden moderne GI-Systemarchitekturen, ihre Systemkomponenten und die Verknüpfung mit Geodateninfrastrukturen (GDI).  

Die Veranstaltung umfasst weiterhin eine Einführung in audio-visuelle Wahrnehmungsmodelle, die Wissensbildung und die Interaktion. Darauf aufbauend werden anhand von Beispielen konkrete Gestaltungsregeln für animierte, dynamische und perspektivische Darstellungsformen abgeleitet, erläutert und bewertet.

Big Geospatial Data

Dozenten: Prof. Martin Werner, Fabian Bock

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Die Studierenden bekommen einen Überblick über Methoden und Infrastrukturen zum parallelen Rechnen mit sehr großen Datenmengen und über Methoden der parallelen Verarbeitung von Geoinformationen. Sie sind am Ende des Moduls in der Lage, geeignete Frameworks und Ansätze zur Umsetzung von Projekten zu bewerten und selbständig einzusetzen.

Zunächst werden unterschiedliche Methoden zur parallelen Berechnung diskutiert (z.B. Prozesse, Threads, Semaphoren, OpenMP, CUDA/GPGPU, MPI, VGAS-Systeme, Hadoop, MapReduce, NoSQL, Spark). Im Anschluss werden gängige Verfahren zum Umgang mit Ortsdaten erarbeitet. Dabei werden zusammenfassende Berechnungen (z.B. Mittelwerte, Location Entropy, KDE, Rasterisierung, Hotspot-Erkennung), Daten-Lokalität (z.B. Space Filling Curves und Geohash, Space-Time-Cubes, Clustering), Verarbeitung von Navigations- und Bewegungsdaten und weitere Themen an Beispielen diskutiert.

Einführung in GIS und Kartographie

Dozent: Frank Thiemann

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse über die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Präsentation von Geodaten. Die Studierenden können am Ende eine GIS-Software grundlegend bedienen und damit einfache räumliche Problemstellungen lösen. Sie sind in der Lage mittels kartographischer Methoden räumliche Informationen zu vermitteln.

Inhalt des Moduls

Vorlesung: Begriffe und Aufgaben von Kartographie und Geoinformationssystemen, Übersicht über Raumbezugssysteme, Übersicht über Modellierung räumlicher Objekte; Abstraktions- und Generalisierungsschritte für Datenerfassung; Methoden der räumlichen Analyse, Generalisierung, Möglichkeiten der graphischen Präsentation. Vertiefung des Vorlesungsstoffes anhand von praktischen Übungen mit einer GIS-Software (ArcGIS). 

GIS I - Datenmodellierung, Datenstrukturen

Dozenten: Monika Sester, Yu Feng

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Geometrische, topologische und thematische Datenmodelle und –strukturen, Grundlagen digitaler topographischer Informationssysteme (ATKIS), Modellierung des Geländes (Digitale Geländemodelle - DGM), Geländeerfassung, Interpolations- und Approximationsalgorithmen.

GIS II - Zugriffsstrukturen & Algorithmen

Dozent: Monika Sester, Colin Fischer

>> zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Raumbezogene Zugriffsstrukturen (u.a. Kd-Baum, Quadtree, R-Baum, Gridfile) für schnellen und effizienten Zugriff auf raumbezogene Datenbestände; Grundlagen der geometrischen Datenanalyse: nötige Grundfunktionalitäten und ihre Realisierung auf Vektor- oder Rasterbasis Vertiefung des Vorlesungsstoffes in den Übungen durch Programmieraufgaben in Java  

GIS III - Applications and new research directions

Dozent: Udo Feuerhake

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Aim of the lecture

In this course research topics in cartography and geoinformatics are presented. In this way, the students get acquainted with the state of the art in this domain. Further, they get in contact with current research examples of public administration and private enterprises.

Lecture content

The course presents current research topics, e.g. spatial query languages, Artificial Intelligence and Data Mining and the analysis of spatio-temporal data. These topics may vary and are adapted to current research topics of the institute. Additionally, there is an extra block included in this lecture related to the topic Geo Data Marketing, which is presented by an external lecturer of the Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN).  

GIS für Navigationsanwendungen

Dozenten: Claus Brenner und Frank Thiemann

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel der Lehrveranstaltung

Das Modul dient dem Überblick über die Grundlagen von Fahrzeugnavigationssystemen vertieft die praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Geodaten. Nach dem erfolgreichen Abschluss können die Studierenden die Komponenten von Fahrzeugnavigationssystemen erläutern und Algorithmen zur Routenplanung und Positionsbestimmung anwenden. Sie können komplexe raumbezogenen Fragestellungen mittels GIS-Software, Programmierung und weiterer Software lösen. Sie sind in der Lage eigene Analyse-/Verarbeitungsfunktionen mit der Programmiersprache Python zu implementieren.

Das Modul besteht aus den zwei Teilen:

  • GIS für die Fahrzeugnavigation 1 V 1 Ü
  • GIS Praxis 2 Ü

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die Veranstaltung GIS für die Fahrzeugnavigation vermittelt den Einsatz digitaler Karten für die Navigation von Fahrzeugen. Im Einzelnen wird auf die Aufbereitung der zugrundeliegenden GIS-Daten, die Routenplanung, die Lokalisierung des Fahrzeugs sowie die Mensch-Maschine-Schnittstelle eingegangen. In GIS Praxis erarbeiten die Studierenden unter Anleitung eine komplexe GIS-Aufgabe. Sie wenden dabei vor allem die GIS-Software ArcGIS und die Programmiersprache Python an. Dabei kommen ATKIS- und OSM-Daten und Digitale Geländemodelle zum Einsatz. Die fachlichen Grundlagen werden einzeln erarbeitet und als Vorträge präsentiert. Die in Gruppen erarbeiteten Modelle, Algorithmen und Programme werden ebenfalls präsentiert.

Spatial and Spatiotemporal Statistics and Big Data

Dozenten: Prof. Dr. Phlipp Otto

Students are encouraged to critically analyse the performance of classical, statistical approaches for modelling spatial data under the presence of big and/or high-dimensional data. In this regard, students learn key concept of spatial and spatiotemporal statistics. Furthermore, an own simulation study is performed and described in a seminar paper.  

In a first part, important concepts of spatial and spatiotemporal statistics are introduced/repeated. In particular, the focus is on kriging and modelling spatial and spatiotemporal dependence by linear approaches, like autoregressive models. Further, we examine these approaches under the presence are large/big spatial data (incl. data streams) and discuss different approaches for reducing complexity and dimensionality. In the second half of the semester, all students work on a seminar paper assessing the performance of one of the introduced concepts for data with increasing size/complexity/dimensionality. Generally, these papers should include a small simulation study. There are individual obligatory meetings during the second half. The results of the seminar papers are presented in a colloquium.

 

SLAM and path planning

Dozent: Claus Brenner

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python. 

SLAM for i.c.sens

Dozent: Claus Brenner

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python. 

Praxisprojekt Topographie

Dozenten: Frank Thiemann, Malte Jan Schulze

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb von praktischen Kenntnissen der Geländeansprache und topographischen Modellierung. Ferner wird das Ergebnis der Messung in einem GIS aufbereitet und kartographisch visualisiert. Die Übungen werden in Kleingruppen durchgeführt, innerhalb derer sich die Studierenden selbst organisieren.

Inhalt des Moduls

Geländeansprache und –erfassung mittels tachymetrischer Aufnahme, Laserscanning, Erzeugung eines digitalen Geländemodells mit Hilfe eine Softwareprodukts (TASH), Überführung und Visualisierung des DGM in ein GIS, kartographische Gestaltung.  

Geodätische Exkursion

Dozent: N.N.

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Durch die Geodätische Exkursion erhalten die Studierenden einen interessanten Einblick in berufsrelevante Einrichtungen und Institutionen. Sie soll zur Vertiefung des Bezugs zwischen Studium und Beruf dienen. Neben fachlichen Gesichtspunkten lässt die ins In- oder Ausland führende Exkursion auch Raum für den Besuch von kulturellen oder sonstigen Veranstaltungen in der jeweiligen Region.

Inhalt des Moduls

Die fünf- bis zehntägige Geodätische Exkursion findet in der Regel in der vorlesungsfreien Zeit im September/Oktober oder in der vorlesungsfreien Pfingstwoche statt. Das Exkursionsziel wird gesondert bekannt gegeben.

2017 GIH Nord-Ost-Deutschland

2016 IPI Spanien

2015 IPI Norddeutschland

2014 IfE Niederlande

2013 IfE Süddeutschland

2012 IKG Polen

2011 IKG Nord- und Ostdeutschland

2010 GIH Schweiz

2009 GIH West- und Süddeutschland

Die Geodätische Exkursion wird durch eines der vier Institute der Fachrichtung verantwortlich ausgerichtet. Die einzelnen Programmpunkte werden dabei durch die anderen Institute mit organisiert.

Geosensornetze

Dozenten: Monika Sester, Udo Feuerhake

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Qualifikationsziele

Die Studierenden lernen die Technologie von Geosensornetzen kennen. Sie erarbeiten die grundlegenden Aspekte der Sensorik, Kommunikation und verteilten, dezentralen Verarbeitung von Daten. Mit Ablauf dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, die Verfahren umzusetzen, zu bewerten, ihre Einsatzmöglichkeiten zu beurteilen und sie für verschiedene Anwendungen zu benutzen.

Inhalt des Moduls

Die Veranstaltung gibt einen Überblick über die Anwendungsgebiete von Geosensornetzen. Dazu werden Themen wie Sensorik, Strategien für Kommunikation und die dezentrale, verteilte Verarbeitung von Sensordaten übermittelt. In den Übungen und einem großen Abschlussprojekt werden die Verfahren und Methoden anhand der Sprache NetLogo umgesetzt, analysiert und bewertet. Das Abschlussprojekt wird im Rahmen eines Vortrags allen Teilnehmern vorgestellt.

Research Project: Analyse und Interpretation von GIS-Daten

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel der Lehrveranstaltung

Die Studierenden lernen Techniken und Methoden zur Analyse und Interpretation von Geodaten kennen. Sie erproben und entwickeln verschiedene Analysewerkzeuge für bestimmte Anwendungsfelder im Kontext von Forschungsprojekten. Darüber hinaus lernen und üben sie die Interpretation und Beschreibung der Ergebnisse. Durch die Einbindung in Forschungsprojekte erhalten die Studierenden auch Einblicke in Forschungsarbeiten.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Aufgaben aus den folgenden Bereichen: - Analyse und Interpretation von Bewegungstrajektorien - Analyse und Interpretation von Punktwolken - Analyse und Interpretation von VGI-Daten (Volunteered Geographic Information, z.B. OSM, Twitter) - Analyse und Interpretation von Mobilitätsdaten

Projekte

Eine Auflistung möglicher Projekte am ikg findet sich hier. Außerdem ist es jederzeit möglich, mit eigenen Vorschlägen an uns heranzutreten.

GIS: Praxis- und Visualisierungsaspekte

Dozent: Hon.-Prof. Gerd Buziek

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Qualifikationsziele

In der Vorlesung wird in die Anwendungspraxis von Geoinformationssystemen (GIS) eingeführt. Dabei wird auch auf vertriebliche und projektbezogene Aspekte und Methoden eingegangen, sowie Aspekte der Visualisierung von Geoinformationen behandelt. Die Teilnehmer sollen vor diesem Hintergrund in die Lage versetzt werden, Konzepte zur Visualisierung von Geoinformationen zu entwerfen und zu bewerten.

Inhalt des Moduls

In der Vorlesung wird in ausgewählte Aspekte der Projektinitiierung und praktischen Anwendung von Geoinformationssystemen (GIS) eingeführt. Angesprochen werden moderne GI-Systemarchitekturen, ihre Systemkomponenten und die Verknüpfung mit Geodateninfrastrukturen (GDI).  

Die Veranstaltung umfasst weiterhin eine Einführung in audio-visuelle Wahrnehmungsmodelle, die Wissensbildung und die Interaktion. Darauf aufbauend werden anhand von Beispielen konkrete Gestaltungsregeln für animierte, dynamische und perspektivische Darstellungsformen abgeleitet, erläutert und bewertet.

Big Geospatial Data

Dozenten: Prof. Martin Werner, Fabian Bock

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Die Studierenden bekommen einen Überblick über Methoden und Infrastrukturen zum parallelen Rechnen mit sehr großen Datenmengen und über Methoden der parallelen Verarbeitung von Geoinformationen. Sie sind am Ende des Moduls in der Lage, geeignete Frameworks und Ansätze zur Umsetzung von Projekten zu bewerten und selbständig einzusetzen.

Zunächst werden unterschiedliche Methoden zur parallelen Berechnung diskutiert (z.B. Prozesse, Threads, Semaphoren, OpenMP, CUDA/GPGPU, MPI, VGAS-Systeme, Hadoop, MapReduce, NoSQL, Spark). Im Anschluss werden gängige Verfahren zum Umgang mit Ortsdaten erarbeitet. Dabei werden zusammenfassende Berechnungen (z.B. Mittelwerte, Location Entropy, KDE, Rasterisierung, Hotspot-Erkennung), Daten-Lokalität (z.B. Space Filling Curves und Geohash, Space-Time-Cubes, Clustering), Verarbeitung von Navigations- und Bewegungsdaten und weitere Themen an Beispielen diskutiert.

Einführung in GIS und Kartographie

Dozent: Frank Thiemann

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse über die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Präsentation von Geodaten. Die Studierenden können am Ende eine GIS-Software grundlegend bedienen und damit einfache räumliche Problemstellungen lösen. Sie sind in der Lage mittels kartographischer Methoden räumliche Informationen zu vermitteln.

Inhalt des Moduls

Vorlesung: Begriffe und Aufgaben von Kartographie und Geoinformationssystemen, Übersicht über Raumbezugssysteme, Übersicht über Modellierung räumlicher Objekte; Abstraktions- und Generalisierungsschritte für Datenerfassung; Methoden der räumlichen Analyse, Generalisierung, Möglichkeiten der graphischen Präsentation. Vertiefung des Vorlesungsstoffes anhand von praktischen Übungen mit einer GIS-Software (ArcGIS). 

GIS I - Datenmodellierung, Datenstrukturen

Dozenten: Monika Sester, Yu Feng

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Geometrische, topologische und thematische Datenmodelle und –strukturen, Grundlagen digitaler topographischer Informationssysteme (ATKIS), Modellierung des Geländes (Digitale Geländemodelle - DGM), Geländeerfassung, Interpolations- und Approximationsalgorithmen.

GIS II - Zugriffsstrukturen & Algorithmen

Dozent: Monika Sester, Colin Fischer

>> zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Das Modul vermittelt Wissen über Grundkonzepte in der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten. Im ersten Teil des Moduls werden die Grundlagen der objektorientierten Modellierung raumbezogener Daten erarbeitet und geeignete Datenstrukturen für deren Speicherung behandelt. Dabei wird insbesondere auch die Erfassung von Geländedaten die Berechnung von digitalen Geländemodellen aus diesen Daten thematisiert. Im zweiten Teil des Moduls werden die Kenntnisse in raumbezogenen Zugriffsstrukturen vertieft, sowie Methoden der geometrischen Datenanalyse vorgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, räumliche Daten anwendungsfallspezifisch zu modellieren und können geeignete räumliche Datenstrukturen zu deren Speicherung hinsichtlich ihrer Eignung bewerten. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über umfangreiches Wissen über räumliche Algorithmen zur Beantwortung typischer Fragestellungen in einem GIS. Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff mittels Programmieraufgaben in der Programmiersprache Java, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, Module für unterschiedliche Aufgaben im GIS-Kontext selbst zu implementieren.

Inhalt des Moduls

Raumbezogene Zugriffsstrukturen (u.a. Kd-Baum, Quadtree, R-Baum, Gridfile) für schnellen und effizienten Zugriff auf raumbezogene Datenbestände; Grundlagen der geometrischen Datenanalyse: nötige Grundfunktionalitäten und ihre Realisierung auf Vektor- oder Rasterbasis Vertiefung des Vorlesungsstoffes in den Übungen durch Programmieraufgaben in Java  

GIS III - Applications and new research directions

Dozent: Udo Feuerhake

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Aim of the lecture

In this course research topics in cartography and geoinformatics are presented. In this way, the students get acquainted with the state of the art in this domain. Further, they get in contact with current research examples of public administration and private enterprises.

Lecture content

The course presents current research topics, e.g. spatial query languages, Artificial Intelligence and Data Mining and the analysis of spatio-temporal data. These topics may vary and are adapted to current research topics of the institute. Additionally, there is an extra block included in this lecture related to the topic Geo Data Marketing, which is presented by an external lecturer of the Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN).  

GIS für Navigationsanwendungen

Dozenten: Claus Brenner und Frank Thiemann

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel der Lehrveranstaltung

Das Modul dient dem Überblick über die Grundlagen von Fahrzeugnavigationssystemen vertieft die praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Geodaten. Nach dem erfolgreichen Abschluss können die Studierenden die Komponenten von Fahrzeugnavigationssystemen erläutern und Algorithmen zur Routenplanung und Positionsbestimmung anwenden. Sie können komplexe raumbezogenen Fragestellungen mittels GIS-Software, Programmierung und weiterer Software lösen. Sie sind in der Lage eigene Analyse-/Verarbeitungsfunktionen mit der Programmiersprache Python zu implementieren.

Das Modul besteht aus den zwei Teilen:

  • GIS für die Fahrzeugnavigation 1 V 1 Ü
  • GIS Praxis 2 Ü

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die Veranstaltung GIS für die Fahrzeugnavigation vermittelt den Einsatz digitaler Karten für die Navigation von Fahrzeugen. Im Einzelnen wird auf die Aufbereitung der zugrundeliegenden GIS-Daten, die Routenplanung, die Lokalisierung des Fahrzeugs sowie die Mensch-Maschine-Schnittstelle eingegangen. In GIS Praxis erarbeiten die Studierenden unter Anleitung eine komplexe GIS-Aufgabe. Sie wenden dabei vor allem die GIS-Software ArcGIS und die Programmiersprache Python an. Dabei kommen ATKIS- und OSM-Daten und Digitale Geländemodelle zum Einsatz. Die fachlichen Grundlagen werden einzeln erarbeitet und als Vorträge präsentiert. Die in Gruppen erarbeiteten Modelle, Algorithmen und Programme werden ebenfalls präsentiert.

Spatial and Spatiotemporal Statistics and Big Data

Dozenten: Prof. Dr. Phlipp Otto

Students are encouraged to critically analyse the performance of classical, statistical approaches for modelling spatial data under the presence of big and/or high-dimensional data. In this regard, students learn key concept of spatial and spatiotemporal statistics. Furthermore, an own simulation study is performed and described in a seminar paper.  

In a first part, important concepts of spatial and spatiotemporal statistics are introduced/repeated. In particular, the focus is on kriging and modelling spatial and spatiotemporal dependence by linear approaches, like autoregressive models. Further, we examine these approaches under the presence are large/big spatial data (incl. data streams) and discuss different approaches for reducing complexity and dimensionality. In the second half of the semester, all students work on a seminar paper assessing the performance of one of the introduced concepts for data with increasing size/complexity/dimensionality. Generally, these papers should include a small simulation study. There are individual obligatory meetings during the second half. The results of the seminar papers are presented in a colloquium.

 

SLAM and path planning

Dozent: Claus Brenner

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python. 

SLAM for i.c.sens

Dozent: Claus Brenner

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Aim of the lecture

This lecture imparts the basic principles about localization, mapping and simultaneous localization and mapping (SLAM), as well as basic methods for path planning. After successful completion of the lecture, students are able to explain the principles and algorithms in SLAM and path planning. They can implement selected methods and are thus able to understand modules of available robotics packages.

Lecture content

Robot motion model. Laserscanning and landmark detection. Positioning using estimation of a similarity transform. Iterative closest point method. Bayes filter. Parametric filters and the Kalman filter. Variances and error ellipses. Extended (EKF) and multidimensional Kalman filter. Histogram- and particle filter. EKF SLAM. Rao-Blackwellized particle filter SLAM (FastSLAM). Path planning: Dijkstra and A* algorithms, potential functions, path planning in the kinematic state space. In the exercises, most of the algorithms will be programmed in the programming language Python. 

Praxisprojekt Topographie

Dozenten: Frank Thiemann, Malte Jan Schulze

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb von praktischen Kenntnissen der Geländeansprache und topographischen Modellierung. Ferner wird das Ergebnis der Messung in einem GIS aufbereitet und kartographisch visualisiert. Die Übungen werden in Kleingruppen durchgeführt, innerhalb derer sich die Studierenden selbst organisieren.

Inhalt des Moduls

Geländeansprache und –erfassung mittels tachymetrischer Aufnahme, Laserscanning, Erzeugung eines digitalen Geländemodells mit Hilfe eine Softwareprodukts (TASH), Überführung und Visualisierung des DGM in ein GIS, kartographische Gestaltung.  

Geodätische Exkursion

Dozent: N.N.

>> Zur Veranstaltung im Stud.IP <<

Ziel des Moduls

Durch die Geodätische Exkursion erhalten die Studierenden einen interessanten Einblick in berufsrelevante Einrichtungen und Institutionen. Sie soll zur Vertiefung des Bezugs zwischen Studium und Beruf dienen. Neben fachlichen Gesichtspunkten lässt die ins In- oder Ausland führende Exkursion auch Raum für den Besuch von kulturellen oder sonstigen Veranstaltungen in der jeweiligen Region.

Inhalt des Moduls

Die fünf- bis zehntägige Geodätische Exkursion findet in der Regel in der vorlesungsfreien Zeit im September/Oktober oder in der vorlesungsfreien Pfingstwoche statt. Das Exkursionsziel wird gesondert bekannt gegeben.

2017 GIH Nord-Ost-Deutschland

2016 IPI Spanien

2015 IPI Norddeutschland

2014 IfE Niederlande

2013 IfE Süddeutschland

2012 IKG Polen

2011 IKG Nord- und Ostdeutschland

2010 GIH Schweiz

2009 GIH West- und Süddeutschland

Die Geodätische Exkursion wird durch eines der vier Institute der Fachrichtung verantwortlich ausgerichtet. Die einzelnen Programmpunkte werden dabei durch die anderen Institute mit organisiert.