Books and Papers

Göring, M.; Luhmann, T. (2020): Development of a Fan-Shaped Distance Meter System for Measuring Moving Rotor Blades - Concept, Photogrammetric Orientation and first results. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume V-2-2020, 2020 XXIV ISPRS Congress (2020 edition) , doi: 10.5194/isprs-annals-V-2-2020-711-2020 , Weblink
Luhmann, T. (2020): Development of German-Ukrainian cooperations for education and research in photogrammetry and laser scanning. Journal for Geo-spatial Information Science , doi: 10.1080/10095020.2020.1831891 , Weblink
Nietiedt, S.; Göring, M.; Willemsen, T.; Wester, T.; Kröger, L.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2020): Erfassung von Fluid-Struktur Kopplung einer Modell Windenergieanlage in Windkanal-Experimenten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 19. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
Vasquez, M.; Eleonora, M.; Inghilesi , R.; Simon, M.; Agnesi, S.; Al Hamdani, Z.; Annunziatellis, A.; Bekkby, T.; Pesch, R.; Askew, N.; Bentes, L.; Castle, L.; Doncheva, V.; Drakopoulou, V.; Gonçalves, J.; Laamanen, L.; Lillis, H.; Loukaidi, V.; McGrath, F.; Mo, G.; Monteiro, P.; Muresan, M.; O'Keeffe, E.; Populus, J.; Pinder, J.; Ridgeway, A.; Sakellariou, D.; Simboura, M.; Teaca, A.; Tempera, F.; Todorova, V.; Tunesi, L.; Virtanen, E. (2020): EUSeaMap 2019, A European broad-scale seabed habitat map, technical report. EASME/EMFF/2018/1.3.1.8/Lot2/SI2.810241– EMODnet Thematic Lot n° 2 – Seabed Habitats , doi: 10.13155/74782 , Weblink
Kröger, L.; Wester, T.; Langidis, A.; Nietiedt, S.; Göring, M.; Luhmann, T.; Peinke, J.; Hölling, M.; Gülker, G. (2020): Experimental study of fluid structure interaction at a model wind turbine blade using optical measurement techniques. The Science of Making Torque from Wind (TORQUE 2020), Delft , doi: 10.1088/1742-6596/1618/3/032025

Presentations

Schnabel, M. : Energieleitplanung. Kolloquium Geoinformation, April 2024
Pesch, R. : Geoinformationssysteme: Hintergründe und Anwendungen - Einführung im Rahmen der Digital-Werkstatt zu BIM und GIS Potenzialen. Digital Werkstatt im Rahmen von buildingSMART Deutschland, März 2024
Pesch, R. : Protect Baltic Stakeholder Conference - Introduction to Session on "Spatial Modelling" (WP3). PROTECT BALTIC Stakeholder Conference, Espoo, Finnland, Februar 2024
Ghavimi, A. : Geospatial Analysis Applications for Managing Uncertainties in Sustainable Development. Französisch-deutsches Symposium in Tübingen: Gesellschaftliche Transformationen auf dem Weg zu einer Nachhaltigen Entwicklung Teil 3: Nachhaltige Entwicklung antizipieren und planen? – Zum konstruktiven Umgang mit Ungewissheit und Unsicherheit, Februar 2024 Weblink
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum, Februar 2024

Projects

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
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
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

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)