Books and Papers

Rofallski, R.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022): Investigating distance-dependent distortion in multimedia photogrammetry for flat refractive interfaces. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 127–134 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-127-2022 , Weblink
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2022): Konzeption und Entwicklung einer mandantenfähigen Webanwendung zur interaktiven Geodatenanalyse im Kontext der Wärmeleitplanung. GI_Salzburg22
Luhmann, T.; Rofallski, R.; Kahmen, O. (2022): Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser. DVW/DHyG Fachtagung "Hydrographie - Messen mit allen Sinnen", Schriftenreihe des DVW, Band 102, pp. 109-116
Hauer, D.; Colson, A.; Hastedt, H.; Gamstedt, K. (2022): Monitoring structural change of large, complex archaeological wooden objects - Application of fixed target photogrammetry. Wet Organic Archaeological Materials 2019. Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019 , Weblink
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022): Monocular Photogrammetric System for 3D Reconstruction of Welds in Turbid Water. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 19-35 , doi: 10.1007/s41064-022-00191-2

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: 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
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) Mareike Fincken, M.Sc. (03.2024-08.2024) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-) Dr. Pavel Paulau (07.2022-) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (11.2022-)
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

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)