Wester, T.; Kröger, L.; Langidis, A.; Nietiedt, S.; Rofallski, R.; Göring, M.; Luhmann, T.; Peinke, J.; Gülker, G.(2022):
Fluid-structure interaction experiments on a scaled model wind turbine under tailored inow conditions using PIV and photogrammetry.20th International Symposium on Applications of Laser and Imaging Techniques to Fluid Mechanics, Lissabon
Moghaddamnia, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T.; Kaeding, T.(2022):
Functional quality assessment of whole-body vibration training devices based on instantaneous amplitude and frequency of photogrammetric vibration measurements.Medical Engineering & Physics, Vol. 111, 103935 , doi: 10.1016/j.medengphy.2022.103935
Koch, S.; Elbeshausen, M.; Gravenhorst, T.; Schnabel, M.(2022):
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen.Künstliche Intelligenz in Geodäsie und Geoinformatik
Brinkhoff, T.(2022):
Geodatenbanksysteme in Theorie und Praxis.Einführung in Geodatenbanken unter besonderer Berücksichtigung von PostGIS und Oracle, 4., überarbeitete und erweiterte Auflage, Wichmann, 624 Seiten, ISBN 978-3-87907-694-9 (Buch), ISBN 978-3-87907-695-6 (E-Book) , Weblink
Brinkhoff, T.(2022):
Geoinformationen im touristischen Umfeld.In: U. Weithöner, R. Goecke, E. Kurz, A. Schulz (Hrsg.), Digitaler Tourismus - Informationsmanagement im Tourismus, 3. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 155-172 , Weblink
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
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 2024Weblink
Luhmann, T.:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.VRscan3D project week, Vilnius,
Mai 2024
Eine der wesentlichen Zielsetzungen des Projektes ist die Untersuchung der Datenbankmodelle der E.ON Ruhrgas in Bezug auf die Kompatibilität zu aktuellen Geodatenstandards.