Northwestern Lower Saxony - Sustainable New (4N): Geo-Toolbox
2022-2025
Books and Papers
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2023
2024
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2015):
Semi-Global Matching im Objektraum. In: Luhmann, Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 14. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann, 2015, 198-207
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2015):
Semi-global Matching in Object Space. PIA15, Photogrammetric Image Analysis, München. In: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-3/W2, 2015, 23-29
, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-3-W2-23-2015
Luhmann, T.; Fraser, C.; Maas, H.-G. (2015):
Sensor Modelling and Camera Calibration for Close-Range Photogrammetry. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.10.006
Lückehe, D.; Kramer, O.; Weisensee, M. (2015):
Simulated Annealing With Parameter Tuning for Wind Turbine Placement Optimization. Proceedings LWA 2015 Workshops: KDML, FGWM, IR, and FGDB, Trier, 108-119
, Weblink
Kada, Martin; Wichmann, Andreas; Hermes, Tobias (2015):
Smooth Transformations Between Generalized 3D Building Models for Visualization Purposes. Cartography and Geographic Information Science
, doi: https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1039588 , Weblink
Presentations
Luhmann, T.
:
Measuring Accuracy in Photogrammetry - Critical factors, Optimization and Verification.
University of Geodesy and Cartography, Moscow,
Dezember 2015
Luhmann, T.
:
Einführung in die 3D-Bildmesstechnik – Grundlagen der Photogrammetrie und Kalibrierung, Genauigkeit und photogrammetrische Bildverarbeitung.
Leica Geosystems, Heerbrugg,
November 2015
Gollenstede, A.
:
Island digital – Geoinformatik und Tourismus.
Schlaues Haus, Oldenburg,
November 2015
, . :
Simulated Annealing With Parameter Tuning for Wind Turbine Placement Optimization.
Workshop on System Integration of Renewable Energy, Delmenhorst,
November 2015
Projects
funded by: Niedersächsisches Vorab
Transformation and structural change in rural areas mean changes in space and time. Such spatiotemporal data is to be managed and processed by our “Geo-Toolbox”. It uses digital technologies such as databases and geographic information systems &#... more
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Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (head) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (head) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (head) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (head) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
The Project – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ is funded by the Federal Ministry of Education and Research within the program „Research at Universities of Applied Sciences“ in order to create, consolida... more
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Prof. Dr. Sascha Koch (head) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
This project focuses on the development of an automated production chain that will generate a digital image of the catalyst extrusion process. Using online measurement methods, the IAPG sub-project aims to detect batch-related fluctuations in the mat... more
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Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Simon Albers, M.Sc. (03.2023-10.2023) Robin Rofallski, M.Sc.
Bachelor & Master Theses
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
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)