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

Nietiedt, S. : Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process. Optical 3D Metrology workshop (O3DM), Dezember 2022 doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T. : Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications. Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg, Dezember 2022
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0. Technische Universität Dresden, Dezember 2022
Jaquemotte, I. ; Pesch, R. : Möglichkeiten der Einbindung des Landschaftsinformationszentrums Ammerland e.V. in die Lehrveranstaltungen des Abteilung Geoinformation des Fachbereichs BGG der Jade Hochschule. Roadmap Geografische Forschungsthemen im Ammerland; Landschaftsinformationszentrum Ammerland e.V., Jaspershof, Westerstede, November 2022
Luhmann, T. : Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning. Polytecnico di Milano, Campus Lecco, November 2022

Projects

funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt ASKAR3D (Entwicklung eines assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik) hat als übergeordnetes Ziel, am Beispiel der Knie-Endoprothetik die chirurgische Präz... more
people
Prof. Dr. Frank Wallhoff (head) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (02.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (03.2023-)
funded by: Lower Saxony Ministry of Science and Culture (MWK)
The global climate protection goals can be seen as an opportunity to drive sustainable regional development by using local energy resources more stringently and generating both ecological and economic benefits. The models of the project partners IAPG... more
people
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-09.2024) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-)

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)