Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight.Remote Sens. 2023, 15(16) , doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113, Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T.(2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten.Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T.(2023):
Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten.Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Luhmann, T.:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
Fincken, M.:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation,
Juni 2024
Paulau, P.
; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S.:
Centralised monitoring and control of buildings using open standards.8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC),
Juni 2024Weblink
Luhmann, T.:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.VRscan3D project week, Vilnius,
Mai 2024