Books and Papers

Koch, S.; Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M. (2023): Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V.
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023): Mit GeoVisual Analytics zur Wärmeleitplanung. gis.Business 3/2023 , Weblink
Luhmann, T. (2023): Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin , Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023): Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research , doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023): Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München , Weblink

Presentations

Weisensee, M. : GIS Support of High Water Risk Management Systems. Workshop „Hochwasserrisikomanagement“, Nicolaus Kopernikus Universität Torun, Polen, Februar 2006
Ratzke, H. : Concept to Design a Flood Risk Management System for the River Drweca (Poland). Workshop „Hochwasserrisikomanagement“, Nicolaus Kopernikus Universität Torun, Polen, Februar 2006
Weisensee, M. : Geoinformatik, Projekte und Trends im Institut für Angewandte Photogrammetrie und Geoinformatik. 2. Intergraph-Forum Nord, Oldenburg, Februar 2006
Luhmann, T. : Nutzung von RGB-Farbkanälen für die hochgenaue 3D-Punktmessung. 5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“, Januar 2006

Projects

WärmewendeNordwest

2020-2025
funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
The project - "WärmewendeNordwest - Digitalization for the implementation of heat transition and value-added applications for buildings, campuses, neighborhoods and communities in the Northwest" (WWNW for short) - is funded by the Ge... more
people
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-) Dr. Pavel Paulau (07.2022-) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (11.2022-) Mareike Fincken, M.Sc. (03.2024-)

Virtual laser scanner simulator for digitalisation of teaching environment

2019-2024
funded by: German Academic Exchange Service (DAAD)
The objective of the project is to develop a software tool for creating simulated mass data of objects that are recorded by a terrestrial laser scanner. These instruments create 3D point clouds from different stations which further have to be registe... more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Dr. Darius Popovas Dr. Maria Chizhova Dr. Denys Gorkovchuk Dr. Julia Gorkovchuk Prof. Dr. Mona Hess Mykola Trehub

3D digitalisation of natural and cultural objects

2019-2023
funded by: Niedersächsisches Vorab
The collection of the State Museum Nature and Man Oldenburg includes objects from natural history, archaeology and ethnology. Only a small proportion of the objects has been digitally acquired and made virtually accessible so far. Digitalisation (... more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Simon Albers, M.Sc. (10.2022-03.2023) Paul Kalinowski, M.Sc.

Bachelor & Master Theses


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
supervisors

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

cooperation

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
supervisors

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Dr. rer. nat. Lars Gutow

cooperation

Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung

Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
supervisors

Dr. Roland Hergert

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
supervisors

Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann

Martina Göring, M.Sc.

Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)
supervisors

Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann

Oliver Kahmen, M.Sc.