Cramer, M.; Mandlburger, G.; Laupheimer, D.; Haala, N. & Havel, P. [2019]
Potenzial ultrahoch-auflösender und -genauer UAV-basierter 3D-Datenerfassung. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, Österreich – Publikationen der DGPF, Band 28, 2019, pp. 472-482.
URL: https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2019/proceedings/proceedings/papers/80_3LT2019_Cramer_et_al.pdf

Farghaly, Dalia; Urban, Brigitte; Soergel, Uwe & Elb, Emad [2019]
Differentiating forest types using TerraSAR–X spotlight images based on inferential statistics and multivariate analysis. Remote Sensing Applications: Society and Environment.
DOI: 10.1016/j.rsase.2019.100238

Gross, W.; Tuia, D.; Soergel, U. & Middelmann, W. [2019]
Nonlinear Feature Normalization for Hyperspectral Domain Adaptation and Mitigation of Nonlinear Effects. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Volume: 57 , Issue: 8 , Aug. 2019. pp. 5975-5990.
DOI: 10.1109/TGRS.2019.2903719

Haala, N.; Mandlburger, G.; Cramer, M. Laupheimer, D.; Koelle, M. [2019]
Kombinierte Analyse hochpräziser Punktwolken aus UAV-Photogrammetrie und -Laserscanning im Hinblick auf Setzungsmessungen. 20. Internationale Geodätische Woche Obergurgl 2019, 10 p.
URL: https://www.uibk.ac.at/vermessung/obergurgl/obergurgl_2019/beitraege/vo_haala.pdf

Innerhofer, D.; Mandlburger, G.; Steinbacher, F. & Aufleger, M. [2019]
Vermessung hochalpiner Seen mittels moderner Technologien. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, Österreich – Publikationen der DGPF, Band 28, 2019, pp. 347-362.
URL: https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2019/proceedings/proceedings/papers/66_3LT2019_Innerhofer_et_al.pdf

Koelle, M.; Laupheimer, D. & Haala, N. [2019]
Klassifikation hochaufgelöster LiDAR- und MVS-Punktwolken zu Monitoringzwecken. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, Österreich – Publikationen der DGPF, Band 28, 2019, pp. 692-701.
URL: https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2019/proceedings/proceedings/papers/07_KKNP_3LT19_Koelle_et_al.pdf

Mandlburger, G. [2019]
Through-Water Dense Image Matching for Shallow Water Bathymetry. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Volume 85, Number 6, June 2019, pp. 445-455(11).
DOI: 10.14358/PERS.85.6.445

Mandlburger, G. & Jutzi, B. [2019]
On the Feasibility of Water Surface Mapping with Single Photon LiDAR. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2019, 8(4), 188.
DOI: 10.3390/ijgi8040188

Mandlburger, G. & Lehner, H. [2019]
Single Photon LiDAR – Grundlagen und erste Evaluierungsergebnisse. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, Österreich – Publikationen der DGPF, Band 28, 2019, pp. 443-457.
URL: https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2019/proceedings/proceedings/papers/78_3LT2019_Mandlburger_Lehner.pdf

Mandlburger, G.; Lehner, H. & Pfeifer, N. [2019]
A Comparison of Single Photon and Full Waveform LiDAR. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., IV-2/W5, 397-404.
DOI: 10.5194/isprs-annals-IV-2-W5-397-2019

Mulsow, C.; Mandlburger, G.; Ressl, C. & Maas, H.-G. [2019]
Vergleich von Bathymetriedaten aus luftgestützter Laserscanner- und Kameraerfassung. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, Österreich – Publikationen der DGPF, Band 28, 2019, pp. 318-333.
URL: https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2019/proceedings/proceedings/papers/64_3LT2019_Mulsow_et_al.pdf

Schmid, Stephan [2019]
Semi-Dense Filter-Based Visual Odometry for Automotive Augmented Reality Applications. Deutsche Geodätische Kommission, Reihe C, Nr. , München 2019, ISBN , 136 S. (Softcopy only).

Schmohl, S. & Soergel, U. [2019]
Submanifold Sparse Convolutional Networks for Semantic Segmentation of Large-Scale ALS Point Clouds. Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., IV-2/W5, 77-84.
DOI: 10.5194/isprs-annals-IV-2-W5-77-2019

Schmohl, S. & Soergel, U. [2019]
ALS Klassifizierung mit Submanifold Sparse Convolutional Networks. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, Österreich – Publikationen der DGPF, Band 28, 2019, pp. 111-122.
URL: https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2019/proceedings/proceedings/papers/23_3LT2019_Schmohl_Soergel.pdf

Tutzauer, P.; Laupheimer, D. & Haala, N. [2019]
Semantic Urban Mesh Enhancement Utilizing a Hybrid Model. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., IV-2/W7, pp. 175–182.
DOI: 10.5194/isprs-annals-IV-2-W7-175-2019

Winiwarter, L. & Mandlburger, G. [2019]
Classification of 3D Point Clouds using Deep Neural Networks. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF in Wien, Österreich – Publikationen der DGPF, Band 28, 2019, pp. 663-674.
URL: https://www.dgpf.de/src/tagung/jt2019/proceedings/proceedings/papers/04_KKNP_3LT19_Winiwarter_Mandlburger.pdf

Winiwarter, L.; Mandlburger, G.; Schmohl, S. & Pfeifer, N. [2019]
Classification of ALS Point Clouds Using End-to-End Deep Learning. PFG -- Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Aug 2019, pp. 1-16.
DOI: 10.1007/s41064-019-00073-0

Yang, C. H. & Soergel, U. [2019]
Evaluation of a PSI-based Change Detection Regarding Simulation, Comparison, and Application. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-2/W13, 1959-1965.
DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W13-1959-2019

Yang, C. H.; Müterthies, A. & Soergel, U. [2019]
Workable Monitoring System Based on Spaceborne SAR Images for Mining Areas - Stings Development Project. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-2/W13, 1951-1957.
DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W13-1951-2019

Yang, Chia-Hsiang [2019]
Spatiotemporal Change Detection Based on Persistent Scatterer Interferometry – A Case Study of Monitoring Urban Area. Universität Stuttgart, 2019. 92 S.
DOI: 10.18419/opus-10423