zfv 3/2019
Zusammenfassung
Editorial | Digitalisierung und Georeferenzierung sind Kernkompetenzen unseres Berufes, so prägen modellbasierte Informationssysteme seit Jahrzehnten unsere Berufswelt. Geodätische Expertise ist in digitalen Entwicklungen gefragt, gegenwärtig beispielsweise beim Building Information Modelling oder generell beim Geodatenmanagement. …
- Editorial
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- Erschienen in: zfv 3/2019
Zusammenfassung
Geodäsie im FOKUS | Jenseits der Erde gibt es noch ein ganzes Sonnensystem zu vermessen. Einige Flecken davon kennen wir bereits jetzt besser als die Erde selbst.
- Geodäsie  Fokus  Mars  Mond  Viking-Mission
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- Erschienen in: zfv 3/2019
- DOI: 10.12902/zfv-0264-2019
- Robert Seuß,  Jörg Blankenbach,  Christian Clemen,  Ulrich Gruber,  Bernhard Hasch,  Dieter Heß,  Christoph Kany,  Monika Przybilla,  Andreas Richter,  Jens Riecken,  Martin Scheu,  Ulrich Schmidt,  Bruno Schön,  Markus Seifert,  Hermann Stollenwerk
Zusammenfassung
- Digitalisierung  Kompetenz  Strategie  Digitaler Wandel  Management  Technologie
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- Erschienen in: zfv 3/2019
- DOI: 10.12902/zfv-0261-2019
Zusammenfassung
- Ländlicher Raum  gleichwertige Lebensverhältnisse  räumliche Gerechtigkeit  Landentwicklung  Dorferneuerung  Entschleunigung  Resonanzoasen  Sozialpotenzial  Heimat
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- Erschienen in: zfv 3/2019
- DOI: 10.12902/zfv-0258-2019
- Daniel Kretzschmar,  Georg Schiller,  Alexandra Weitkamp
Zusammenfassung
- Nichtwohngebäude  Typologie  Nutzungsklassen  Dynamik
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- Erschienen in: zfv 3/2019
- DOI: 10.12902/zfv-0250-2019
- Mona Lütjens,  Thomas P. Kersten,  Boris Dorschel,  Felix Tschirschwitz
Zusammenfassung
- Digitales Geländemodell (DGM)  Bathymetrie  Game Engine  Virtual Reality (VR)
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- Erschienen in: zfv 3/2019
- DOI: 10.12902/zfv-0252-2019
- Christina Esch,  Joël Köhler,  Karlheinz Gutjahr,  Wolf-Dieter Schuh
Zusammenfassung
Die Erzeugung von Deformationszeitreihen aus differentiellen SAR Interferometrie (D-InSAR) Bildern, die mehrere Radarmissionen umfassen, stellt eine Herausforderung dar. Da die SAR-Aufnahmen unterschiedlicher Missionen im Allgemeinen nicht untereinander korreliert werden können, entsteht für jede Satellitenmission ein eigener Bildstapel. Aufgrund des differentiellen Charakters der Beobachtungen ist es notwendig, einen Bezugszeitpunkt für die Zeitreihen zu wählen, die aus radarinterferometrischen Auswertungen abgeleitet werden. Da sich die Missionen zudem oftmals zeitlich nicht überlappen, ist eine Zusammenführung der Zeitreihen nicht ohne Weiteres möglich. Außerdem unterscheidet sich die Anzahl und Lage der auswertbaren Punkte für jede Satellitenmission.
Bei der hier präsentierten Methode wird eine inverse Distanzgewichtung genutzt, um zunächst D-InSAR-Höhenänderungen an vorliegenden Nivellementpunkten zu berechnen. Anschließend werden diese relativen Zeitreihen auf den amtlichen Nivellmentdaten gelagert, um eine zusammenhängende Zeitreihe zu generieren.
Somit können aus unabhängigen D-InSAR-Auswertungen höher aufgelöste Zeitreihen an den Nivellementpunkten erzeugt werden.
- Bodenbewegungen  Nivellement  D-InSAR  SBAS  Multimissionsauswertung
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- Erschienen in: zfv 3/2019
- DOI: 10.12902/zfv-0257-2019
Zusammenfassung
- Landentwicklung  Ländlicher Raum  Deutsche Landeskulturgesellschaft  Kulturtechnik  Meliorationswesen  Landeskultur  Dorf  Kulturlandschaft
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- Erschienen in: zfv 3/2019
- DOI: 10.12902/zfv-0260-2019