The Temporal Change of Geospatial Data – Universal Time Series Analysis for Change Detection and Reliable Predictions
2023-2025
Books and Papers
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2022
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2024
Boltersdorf, S.H.; Pesch, R.; Werner, W. (2014):
Comparative use of lichens, mosses and tree bark to evaluate nitrogen deposition in Germany. Environmental Pollution; 189:43-53
Jepping, C.; Bethmann, F.; Luhmann, T. (2014):
Congruence Analysis of Point Clouds from Unstable Stereo Image Sequences. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-5, Commission V, Riva del Garda, Italy, 301-306
, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-5-301-2014
Schröder, W.; Pesch, R.; Schönrock, S.; Harmens, H.; Mills, G.; Fagerli, H. (2014):
Correlations between nitrogen concentrations in atmospheric deposition and mosses mapped for natural landscapes in Europe. Proceedings 27th Task Force Meeting ICP Vegetation, 28-30 January, Paris:46
Große-Schwiep, M.; Hastedt, H.; Luhmann, T. (2014):
Deformationsmessung mit terrestrischem Laserscanning und Photogrammetrie. Allgemeine Vermessungsnachrichten, Wichmann VDE Verlag, 2/2014, 43-52
Pilinski, J.; Luhmann, T. (2014):
Development of a Real Time Low-cost Tracking System for Medical and Audiological Applications. Tagungsband LowCost3D – Sensors, Algorithms, Applications, Berlin
Presentations
Luhmann, T.
:
Industrielle Messtechnik – Chancen für die Geodäsie im Kontext von Industrie 4.0.
Geodätisches Kolloquium und Abschiedsvorlesung Rudolf Staiger „Unser Beruf im Wandel der Zeit – 40 Jahre Vermessung“ Hochschule Bochum,
Mai 2022
Pesch, R.
; Bildstein, T. ; Schuchardt, B. ; Heinicke, K. ; Boedeker, D. :
Geodatenbasierte Modellierung repräsentativer Weichboden-Biotope am Meeresgrund der deutschen Ausschließlichen Wirtschaftszone der Nordsee.
29. Workshop Umweltinformationssysteme (UIS 2022) - "Vielfalt - Offenheit - Komplexität",
Mai 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetrische und geodätische Ansätze zur Deformationsmessung von Rotorblättern an Windenergieanlagen.
10. Hamburger Forum für Geomatik,
Mai 2022
Both, F. ; Kalinowski, P. :
Potential of historical images - 3D reconstruction of an archaeological excavation of a megalithic tomb.
Megalithic Routes - General Assembley,
April 2022
Kalinowski, P. ; Luhmann, T.
:
Von ganz groß bis ganz klein: Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik.
Museumsverband Bremen Niedersachsen e.V. Jahrestagung 2022, Gesellschaftliche Relevanz von Museen - Nachhaltig.Digital.Divers., Oldenburg,
März 2022
Projects
funded by: Federal Acency for Cartography and Geodesy (BKG)
This is a joint project with the Institute for Photogrammetry and GeoInformation (IPI) and the Institute for Cartography and Geoinformatics (ikg), both from Leibniz University Hannover. It is the first project of the "Gauß Center... more
funded by: Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action
The goal of the project is to supplement the classic visual inspection (VT) of welded joints under water with an optical 3D measurement system. Based on high-resolution 2D (image) data, metric 3D (surface) data will be generat... more
funded by: German Research Foundation
Classical methods of photogrammetric deformation analysis are essentially a two-step process of spatio-temporal image matching (STM) followed by the calculation of deformation parameters. In many close-range applications, further kinematic in... more
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)
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
cooperation
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)