Projekte, die es belegen

Eine Verarbeitungskette, die aus einer rohen Punktwolke aus Mobile Mapping das Freileitungsnetz als zeichenbare Geometrie zurückgibt: Leiterspannfelder, angepasst an die Kurve, der ein hängendes Seil physikalisch folgt, Masten als 3D-Punkte, und jedes Spannfeld mit eigenem Anpassungsfehler, Durchhang und Stützanteil, damit eine prüfende Person die zweifelhaften nach oben sortiert, statt alle anzusehen.

Ein Webwerkzeug, das gescannte Luftbilder aus der Mitte des 20. Jahrhunderts selbstständig auf der heutigen Karte verortet. Es nimmt ein grobes Gebiet aus dem Flugbuch, gleicht das alte Bild anhand der großräumigen Landschaftsstruktur statt anhand einzelner Landmarken mit heutigen Orthophotos ab und bewertet, um wie viel besser die gewählte Verortung passt als die verworfenen. Verortungen, die nicht klar gewinnen, werden abgelehnt statt geschrieben.

Eine Plattform zur mehrkriteriellen Standorteignungsanalyse für eine Organisation der Stadtplanung und Stadtentwicklung in Saudi-Arabien.

Eine detaillierte 2D-Vektorkarte von Prostějov für unsere tschechischen Partner: Verkehrswege, Gehwege, Radwege, Parkflächen und Verkehrszeichen samt Ausrichtung.

Vorhandene Gebäude prüfen und fehlende ergänzen, anhand von Orthophotos, Street View und topografischen Karten, um die Datenbank wieder auf den aktuellen Stand zu bringen.

Aktualisierung einer topografischen Datenbank aus Orthophotokarten über 17.000 km²: vorhandene Objekte prüfen, korrigieren und Fehlendes ergänzen.

Ein validierter Machbarkeitsnachweis, der ein Drohnenfoto ohne Satellitenfix verortet, indem er es gegen ein georeferenziertes Orthophoto abgleicht und WGS84-Koordinaten zurückgibt.

Wir bauten ein System, das die Waldinventur automatisiert. Mit Geoinformationstechnik und maschinellem Lernen bestimmt es die Lage von Bäumen genau und schnell über große Flächen.

GIS-Point arbeitete mit einem Unternehmen für Meeresbodenkartierung an der Genauigkeit und Verlässlichkeit seiner Geodaten.