Books and Papers

Luhmann, T. (2017): Industriephotogrammetrie. In Sackewitz (ed.): Handbuch zur Industriellen Bildverarbeitung, 3. Aufl., Fraunhofer Verlag, Stuttgart, pp. 214-219
Eric, V.; Göring, M.; Luhmann, T. (2017): Intensity of the terrestrial laser scanning data: incident angle and surface reflectance effects. In Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 40-49
Wu, L.; Brinkhoff, T.; Hahn, A. (2017): Modeling Spatio-Temporal Variations for the Language-Driven Development of Simulated Environment Generators. Proceedings of Workshops and Posters at the 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT), L’Aquila, Italy, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer, pp. 143-148 , doi: 10.1007/978-3-319-63946-8_28
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2017): Object-based Semi-global Multi-image Matching. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, (6) , doi: 10.1007/s41064-017-0034-z , Weblink
Conen, N.; Luhmann, T. (2017): Overview of Photogrammetric Measurement Techniques in Minimally Invasive Surgery using Endoscopes. ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W4, pp. 33-40 , Weblink

Presentations

Weisensee, M. : Geoinformatik, Projekte und Trends im Institut für Angewandte Photogrammetrie und Geoinformatik. 2. Intergraph-Forum Nord, Oldenburg, Februar 2006
Luhmann, T. : Nutzung von RGB-Farbkanälen für die hochgenaue 3D-Punktmessung. 5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“, Januar 2006

Projects

Generalisierung von GIS-Daten

1995-1999
funded by: Land Niedersachsen

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)