Books and Papers

Tecklenburg, W.; Jantos, R.; Luhmann, T. (2005): Untersuchungen zur Nutzung von Bildclustern für die 2D/3D-Auswertung von fast ebenen Aufnahmesituationen aus erhöhten Aufnahmestandpunkten. Publikationen der DGPF, Band 17, Rostock
Luhmann, T. (2005): Zum photogrammetrischen Einsatz von Einzelkameras mit optischer Stereostrahlteilung. Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, Heft 2/2005

Presentations

Gollenstede, A. : Touristische Informationssysteme mit Freier und Open Source Software. Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg, Februar 2007
Lorkowski, P. : Touristische Informationssysteme mit Freier und Open Source Software. Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg, Februar 2007
Tecklenburg, W. : Entwurf von Datensätzen zur Software-Zertifizierung in der Nahbereichsphotogrammetrie. Oldenburger 3D-Tage, Januar 2007
Ratzke, H. : Vorstellung der EU-Richtlinie über die Bewertung und Bekämpfung von Hochwasser. Innovationsforum „Hochwasserrisikomanagement“, Oldenburg, Dezember 2006
Luhmann, T. : Accuracy Limits in Photogrammetry. Workshop “Traceability in Large Scale Metrology”, PTB, Braunschweig, November 2006

Projects

Generalisierung von GIS-Daten

1995-1999
funded by: Land Niedersachsen

Bachelor & Master Theses


Untersuchungen zum Einsatzpotential von UAV-Photogrammetrie bei der topographischen Ermessung im Vergleich zur klassischen Tachymeter-/GNSS-Vermessung (2024/1)
Untersuchung eines lidargestützten Verfahrens zur Detektion von dynamischen Hindernissen und Algorithmen zur Kollisionsvermeidung für die vollautomatische Navigation mit einem Autonomous Surface Vehicle (2024/1)
supervisors

Prof. Harry Wirth

Prof. Dr. habil. Till Sieberth

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)