Books and Papers

Nietiedt, S.; Göring, M.; Willemsen, T.; Wester, T.; Kröger, L.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2019): Measurement of fluid-structure interaction of wind turbines in wind tunnel experiments: Concept and first results. ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2/W18, 143–149 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W18-143-2019
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019): On scale definition within calibration and orientation of multi-camera systems in multimedia photogrammetry. ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W10, pp. 93-100 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W10-93-2019
Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019): Optimierung flächenbasierter Bildzuordnungsverfahren bei spekularen Reflexionen. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 108-119
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2019): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, 345 p
Luhmann, T. (2019): Recent developments in close-range photogrammetry. GIM International, February 2019, pp. 14-19

Presentations

Luhmann, T. : Fundamentals of camera calibration and image orientation. UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart, September 2024
Ghavimi, A. : Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach. City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change, September 2024
Sieberth, T. : Photogrammetrie in der Forensik. Schlaues Haus Oldenburg, September 2024 Weblink
Pesch, R. ; Berkström, C. ; Bergström, U. ; Ract, C. ; Sacre, E. ; Leiz, M. ; Lenzi, J. ; Ahvo, A. ; Fetissov, M. ; Kaasik, A. ; Kotta, J. ; Juva, K. ; Takkolander, A. ; Virtanen, E. : Work package updates PROTECT BALTIC WP3 – Spatial Modelling. Protect Baltic Annual Meeting 2024, 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

Projects

Entwicklung von Zuordnungsverfahren zwischen Vektor- und Rasterkarten

2003-2005
funded by: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Da aus der historischen Entwicklung heraus die amtlichen Basiskarten bei großräumiger Betrachtung sehr unterschiedliche Genauigkeiten aufweisen, treten heute große Genauigkeitsprobleme bei der Leitungsdokumentation auf. Daher sollen Verfahren und ...
people
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (head) Nicole Krimpenfort (09.2003-09.2005) Dr. Andreas Fisler (06.2001-12.2001)

Verifizierung und Quantifizierung von Einflussgrößen auf die Genauigkeit hochgenauer optischer 3D-Messsysteme

2003-2005
funded by: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Beleuchtung, Signalisierung und Bildverarbeitungsalgorithmen haben einen starken Einfluss auf die photogrammetrische Auswertung und sollen innerhalb des Projektes auf neue Techniken und Verfahren untersucht werden. Im Rahmen der Forschung entstehen T...

SVG-Viewer für mobile Endgeräte

2003-2005
funded by: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
In diesem Projekt wurde eine Darstellung von Karten als SVG-Dokumente auf mobilen Endgeräten untersucht. Dazu wurde ein SVG-Viewer entwickelt, der auf mobilen Geräten einsetzbar war.
people
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Dipl.-Ing. Mirco Brandes (06.2003-06.2005)

Bachelor & Master Theses


Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
supervisors

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)