Books and Papers

Rofallski, R.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022): Investigating distance-dependent distortion in multimedia photogrammetry for flat refractive interfaces. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 127–134 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-127-2022 , Weblink
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2022): Konzeption und Entwicklung einer mandantenfähigen Webanwendung zur interaktiven Geodatenanalyse im Kontext der Wärmeleitplanung. GI_Salzburg22
Luhmann, T.; Rofallski, R.; Kahmen, O. (2022): Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser. DVW/DHyG Fachtagung "Hydrographie - Messen mit allen Sinnen", Schriftenreihe des DVW, Band 102, pp. 109-116
Hauer, D.; Colson, A.; Hastedt, H.; Gamstedt, K. (2022): Monitoring structural change of large, complex archaeological wooden objects - Application of fixed target photogrammetry. Wet Organic Archaeological Materials 2019. Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019 , Weblink
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022): Monocular Photogrammetric System for 3D Reconstruction of Welds in Turbid Water. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 19-35 , doi: 10.1007/s41064-022-00191-2

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: Europäische Union (EU)
Given the EU Biodiversity Strategy 2030, Protect Baltic aims to evaluate and optimise the existing network of marine protected areas in the Baltic Sea and thus makes a positive contribution to biodiversity and the protection of marine ecosystems. Tog... more
funded by: Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action
Subproject Optical 3D Measurement Technology: For making of reliable wind turbine runtime extension assessments, a new method is being developed that takes into account the geometry and modal properties of the respective rotor blade. These are deter... more
funded by: zukunft.niedersachsen
The research network DiViAS brings together previously rarely interlinked methods and practices in the digitization, research and representation of collections from colonial contexts. The project will systematically combine expertise from museum stud... more

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)