Prof. Dr. Sven Schneider

Professor

Prof. Dr. Sven Schneider
Lehrgebiet/e:

Photogrammetry

Studienbereich:
Vermessung
Studiengänge:
Bachelor Digitalisierung und Informationsmanagement
Bachelor Vermessung und Geoinformatik
Master Photogrammetry and Geoinformatics
Büro:
2/208
Sprechzeiten:
nach Vereinbarung

Vita

  • 2024+

    Professor für Photogrammetrie

  • 2023+

    CTO, Dastageeri GmbH, Leinfelden-Echterdingen.

  • 2023

    Projektleiter und Entwicklungsingenieur, Ulixes GmbH, Fellbach

  • 2017-2023

    Researcher, ZGG, HFT Stuttgart

  • 2013-2014

    PostDoc, Australian Centre for Field Robotics, University of Sydney, Australia

  • 2009-2013

    PhD Student, Australian Centre for Field Robotics, University of Sydney, Australia

Hochschulprojekte

INSPIRER

Partizipation in Stadtplanungsprozessen In virtuellen und realen Räumen

Zum Projekt

iCity 2: ICT4iCity

Informationsplattform und IKT

Zum Projekt

iCity 1: Impulsprojekt

Leitprojekt Intelligente Stadt

Zum Projekt

icity Logo

SimStadt 2.0

3D-Simulation urbaner Energiesysteme

Zum Projekt

Logo von SimStadt

Einrichtung

Labor für Interpretation und Messung bildgebender Sensoren (LIMES)

Labor für Interpretation und Messung bildgebender Sensoren (LIMES) Das Photogrammetrie-Labor LIMES umfasst zwei Laborräume und ist für die automatisierte Interpretation und Messung in Luftbildern, Satelliten- und Nahbereichsaufnahmen ausgestattet. Diese Ausstattung ist auf dem Gebiet der Digitalen Photogrammetrie mit führend in der deutschen Hochschullandschaft. Das Labor bietet Dienstleistungen für 4 Studiengänge der Fakultät C, für Forschungsprojekte und externe Veranstaltungen der Hochschule.

Zur Einrichtung

Studierende an Bildschirmen

Veröffentlichungen

  • 2020

    A Continuous, Semi-Automated Workflow: From 3D City Models with Geometric Optimization and CFD Simulations to Visualization of Wind in an Urban Environment ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2020, 9(11), 657; https://doi.org/10.3390/ijgi9110657

  • 2018

    Sven Schneider ; Richard J. Murphy ; Arman Melkumyan, (2018), A Probabilistic Framework for Fusing Classifications Derived From Multi-Temporal Hyperspectral Imagery DOI: 10.1109/WHISPERS.2018.8747266

Auszeichnungen und Preise

  • 2018

    Best paper award, WHISPERS, Amsterdam

Weiteres

https://urbanvis.hft-stuttgart.de
https://ugl.hft-stuttgart.de