Books and Papers

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
Leiz, M.; Moon, K.; Rehner, L.; Stentzel, U.; Radicke, R.; Hoffmann, W.; van den Berg, N. (2023): Population-Based, Spatial Analysis of Specialised Ambulatory Palliative Care in Mecklenburg-Western Pomerania, Germany, on the Basis of Reimbursement Data. International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH) , doi: 10.3390/ijerph20032231 , Weblink
Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023): Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8

Presentations

Luhmann, T. : Solaranlagen planen mit dem Programm „PixSolar“ - in wenigen Minuten vom digitalen Foto zur fertigen Dachplanung. Innovationsrunde „Planung von Solaranlagen“, Oldenburg, Dezember 2008
Luhmann, T. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008
Ratzke, H. : Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten. Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven, November 2008
Brinkhoff, T. : Generator of Network-Based Moving Objects: Experience of 8 Years. Dagstuhl-Seminar „Representation, Analysis and Visualization of Moving Objects”, Schloß Dagstuhl, November 2008
Jaquemotte, I. : Datenmodellierung, Analyse and Visualisierung für die Squatforschung. Arbeitstreffen des Forschungsschwerpunktes „Schiffsdynamik – von der Forschung zur Anwendung“, Elsfleth, November 2008

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)