Books and Papers

Luhmann, T.; Maas, H. (2022): Recent developments in multi-media and underwater photogrammetry. Special Issue, PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90 , doi: 10.1007/s41064-022-00197-w
Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2022): Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 95–101 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Gutow, L.; Gusky, M.; Beermann, J.; Gimenez, L.; Pesch, R.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Ebbe, B. (2022): Spotlight on coarse sediments: Comparative characterization of a poorly investigated seafloor biotope in the German Bight (SE North Sea). Estuarine, Coastal and Shelf Science; Volume 275, 30 September 2022, 107996 , doi: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2022.107996
Colson, A.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Hess, M. (2022): The role of conservators in the implementation of surveying techniques - reflection on the Bremen Cog monitoring project. Wet Organic Archaeological Materials 2019 : Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019 , Weblink
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T. (2022): Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287

Presentations

Luhmann, T. : Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning. Ukraine Tage in Niedersachsen, Hannover, September 2022
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. DAAD VRscan3D Projektwoche, Universität Bamberg, September 2022
Koch, S. : WärmewendeNordwest - Digitalisierter Experimentalcampus Bauphysik. 9. Oldenburger BIMTag, September 2022 Weblink
Luhmann, T. : 20 Jahre 3D-Tage – Ein Rückblick. Oldenburger BIMTag, September 2022
Kahmen, O. : Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren. 9. BIM-Tag / 20. Oldenburger 3D-Tage, September 2022

Projects

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)

Improved vision system for visualisation and decision making in cultural heritage (VISCUP)

2003-2004
funded by: Europäische Union (EU)
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Ralph Riede (02.2003-09.2004) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (02.2003-06.2004)

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)