Books and Papers

Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D.; Popovas, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M. (2022): Development of a terrestrial laser scanner simulator. 3D Arch, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, pp. 329-334 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-329-2022
Lenzi, J.; Bresesti, F.; Lozoya, JP; De Feo, B; Krojmal, E; Lacerot, G; Braun, C; Teixeira de Mello, F (2022): Diet and debris ingestion of skuas on Fildes Peninsula, King George Island, Antarctica. Marine Pollution Bulletin 185: 114211 , doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.11421 , Weblink
Naber, O.; Luhmann, T.; Rofallski, R. (2022): Einfluss von Videokomprimierung und Roller-Shutter-Effekt bei der photogrammetrischen Auswertung mit Videos. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 43-54
Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Brinkhoff, T.; Denker, C.; El-Mihoub, T.; Kisselbach, T.; Korte-Wagner, Yves; Korte, H.; Köckritz, Oliver; Luhmann, T.; Nolle, L.; Rofallski, R.; Tholen, C.; Werner, T. (2022): Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS). In: A. Schneider (Hrsg.): MST 2022 – Multisensortechnologie: Von (A)nwendungen bis (Z)ukunftstechnologien, Beiträge zum 213. DVW-Seminar, Arbeitskreis 3 »Messmethoden und Systeme«, Band: 103, Wißner Verlag, S. 103-119 , Weblink
Seute, N.; Hastedt, H.; Luhmann, T. (2022): Entwicklung und Untersuchung einer Digitalisierungszelle für die 3D-Objektrekonstruktion mit Agisoft Metashape. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 109-116

Presentations

Sieberth, T. : State-of-the-art in forensic photogrammetry. Low-Cost 3D und Optical 3D Metrology Workshop, Dezember 2024
Herbers, M. ; Albers, S. : Digitalisierung, Visualisierung und Analyse von Sammlungsgut (DiViAS). Alumnitreffen Geo, November 2024
Sieberth, T. : Forensische Bildgebung – Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte, aber ein 3D Modell spricht Bände. Science Pub Wilhelmshaven, November 2024
Lenzi, J. ; Leiz, M. ; Ahvo, A. ; Bergström, U. ; Sacre, E. ; Juva, K. ; Virtanen, E. ; Takkolander, A. ; Kotta, J. ; Kaasik, A. ; Fetissov, M. ; Berkström, C. ; Ract, C. ; Pesch, R. : Predicting Marine Species Shifts and Identifying Biodiversity Hotspots under Climate Scenarios. Informal Consultation Session HELCOM Working Group on Biodiversity, Protection and Restoration (WG BioDiv), Oktober 2024
Wichmann, A. : Freie Geodaten – Gewinnung und Nutzung. Ressource Denkmal-Dach – Automatisierte Analyse und Kartierung von Dächern, Oktober 2024 Weblink

Projects

funded by: Zentraler Kriminaldienst Stendal
The objective of the project is to evaluate the driving data (time and speed) from a digital tachograph in order to determine the route driven by a vehicle. For this purpose, an application was developed that visualizes an interactively const... more
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

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)