Books and Papers

Luhmann, T.; Große-Schwiep, M.; Hastedt, H. (2013): A comparison of close-range photogrammetry and laser scanning for deformation measurement of industrial tanks. Proceedings Conference „Geoinformatics, Surveying, Mine Surveying“, National Technical University Donetsk, Ukraine, 2013
Kluge, M.; Pesch, R.; Schroeder, W.; Hoffmann, A. (2013): Accounting for canopy drip effects of spatiotemporal trends of the concentrations of N in mosses, atmospheric N depositions and critical load exceedances: a case study from North-Western Germany. Environmental Sciences Europe, 25(26):1-13 (13 pp. + 4 suppl. files) , Weblink
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013): Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LIDAR Mobile Mapping Systems. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, Heft 11-12/2013, 375-380
Wodniok, J.; Hofmann, S.; Brenner, C.; Luhmann, T. (2013): Automatische Bestimmung der Kameraorientierung eines LiDAR Mobile Mapping Systems. In: Luhmann/Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 12. Oldenburger 3D-Tage 2013, Wichmann, 178-185
Jenssen, M.; Hofmann, G.; Nickel, S.; Pesch, R.; Riediger, J.; Schröder, W. (2013): Bewertungskonzept für die Gefährdung der Ökosystemintegrität durch die Wirkungen des Klimawandels in Kombination mit Stoffeinträgen unter Beachtung von Ökosystemfunktionen und -dienstleistungen. Umweltforschungsplan des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit. Forschungsvorhaben 3710 83 214, UBA-FB 001834. UBA-Texte 87/2013. Dessau, Textband + 9 Anhänge: 381 S. (ID: 494)

Presentations

Pesch, R. ; Breckling, B. ; Schmidt, B. : Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum Nordwestdeutschlands - Reallabore in Marsch, Moor, Geest und Mee(h): Vorstellung des 4N-Verbundprojektes. Klimamarkt auf dem Jasperhof, Westerstede, August 2023
Elbeshausen, M. : GeoVisual Analytics zur intuitiven Szenarioplanung im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. GI_Salzburg23, Juli 2023
Koch, S. ; Elbeshausen, M. : Wärmeleitplanung Nordwest am Beispiel von Edewecht. OLEC Energy Week 2023: wärme:tauscher - Kommunale Wärmeplanung gemeinsam vorantreiben!, Juni 2023
Lanz, P. : Automatic Refugee Inflatable Detection with Polarimetric SAR.. PolINSAR 2023, Toulouse, Juni 2023 Weblink
Pesch, R. ; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Heinicke, K. : Spatial Modelling of Soft Bottom Biotopes for the German Exclusive Economic Zone of the North Sea by Machine Learning Algorithms. 26th AGILE conference on Geographic Information Science, Delft, Netherlands, 13-16 June 2023, Juni 2023

Projects

funded by: PhD program Jade2Pro
The aim of the PhD project is to develop an innovative approach for detection of the dynamic states of rotor blades during operation without contact and targeting more

Unterwasser-Robotik

2014-2015
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Jurij Schmik, M.Sc. (08.2014-02.2015)
funded by: PhD program Jade2Pro
The aim of this Ph.d. project was the design and implementation of a system for monitoring of continuous phenomena by sensor data streams. A major focus was the use of methods from the field of geostatistics. more
people
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Peter Lorkowski, M.Sc. (04.2014-07.2017)

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)