Books and Papers

Weisensee, M.; Fisler, A. (2003): Parameter Acquisition and Visualisation of Soil Processes. ISPRS Joint Workshop on Challenges in Geospatial Analysis, Integration and Visualization, Stuttgart, 2003
Luhmann, T.; Tecklenburg, W.; Weisensee, M.; Wendt, A. (2003): Passive photogrammetri-sche Oberflächenerfassung ohne Musterprojektion. GESA-Symposium, Braunschweig
Wendt, A.; Luhmann, T.; Tecklenburg, W.; Weisensee, M. (2003): Passive photogrammetrische Oberflächenerfas-sung ohne Musterprojektion. GESA, Braunschweig 2003
Luhmann, T. (2003): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 2. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann-Verlag, Heidelberg
Luhmann, T.; Tecklenburg, W. (2003): Potential of panoramic view generated from high-resolution frame images and rotating line scanner images. In Gruen/Kahmen (ed.): Optical 3-D Measurement Techniques, Zürich

Presentations

Schüssler, F. : GIS und Geomarketing zur Analyse ambulanter Versorgung. Fachärztemangel oder Verteilungsproblem? Gießener Geographische Gesellschaft, Dezember 2017
Chizhova, M. : Human-computer-interaction in reconstruction of lost architictire from point clouds. III international scientific and technical conference Geospace, Kiev, Ukraine, Dezember 2017
Luhmann, T. : PhoX Master Class. ISPRS GeoSpace, Kiev, Ukraine, Dezember 2017
Luhmann, T. : A software-based concept for teaching photogrammetry. ISPRS GeoSpace, Kiev, Ukraine, Dezember 2017
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew, Dezember 2017

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)