Books and Papers

Luhmann, T. (2017): Industriephotogrammetrie. In Sackewitz (ed.): Handbuch zur Industriellen Bildverarbeitung, 3. Aufl., Fraunhofer Verlag, Stuttgart, pp. 214-219
Eric, V.; Göring, M.; Luhmann, T. (2017): Intensity of the terrestrial laser scanning data: incident angle and surface reflectance effects. In Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 40-49
Wu, L.; Brinkhoff, T.; Hahn, A. (2017): Modeling Spatio-Temporal Variations for the Language-Driven Development of Simulated Environment Generators. Proceedings of Workshops and Posters at the 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT), L’Aquila, Italy, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer, pp. 143-148 , doi: 10.1007/978-3-319-63946-8_28
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2017): Object-based Semi-global Multi-image Matching. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, (6) , doi: 10.1007/s41064-017-0034-z , Weblink
Conen, N.; Luhmann, T. (2017): Overview of Photogrammetric Measurement Techniques in Minimally Invasive Surgery using Endoscopes. ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W4, pp. 33-40 , Weblink

Presentations

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, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn, Juni 2024
Nietiedt, S. : Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA, Juni 2024 doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
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), Athen, Juni 2024 Weblink
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. VRscan3D project week, Vilnius, Mai 2024

Projects

funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt ASKAR3D (Entwicklung eines assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik) hat als übergeordnetes Ziel, am Beispiel der Knie-Endoprothetik die chirurgische Präz... more
people
Prof. Dr. Frank Wallhoff (head) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (02.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (03.2023-)
funded by: Lower Saxony Ministry of Science and Culture (MWK)
The global climate protection goals can be seen as an opportunity to drive sustainable regional development by using local energy resources more stringently and generating both ecological and economic benefits. The models of the project partners IAPG... more
funded by: Zentraler Kriminaldienst Stendal
The objective of the project is to evaluate the driving data (time and speed) from a digital tachograph in order to determine the route driven by a vehicle. For this purpose, an application was developed that visualizes an interactively const... more

Bachelor & Master Theses


Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
supervisors

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Rohjans

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

cooperation

2Orgu GmbH

Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
supervisors

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Frank Mönsters

cooperation

sigma3D GmbH

Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
supervisors

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Dr. Georg Klose

cooperation

Prognos AG