Geometric monitoring of the Bremen Cog
Beginn: 2017
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Nietiedt, S.; Kalinowski, P.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; (2020):
Accuracy Investigations of Image Matching Techniques by Means of a Textured Dumbbell Artefact. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 791–796, 2020
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-791-2020 , Weblink
Luhmann, T. (2020):
Buchbesprechung über Teubner/Brückner: Optical Imaging and Topography. Physik Journal 19 (11), S. 59
Papenmeier, S.; Galvez, D.; Günther, C.-P.; Pesch, R.; Propp, C.; Hass, C.; Schuchardt, B.; Zeiler, M. (2020):
Chapter 25 - Winnowed gravel lag deposits between sandbanks in the German North Sea. Seafloor Geomorphology as Benthic Habitat (pp. 451-460). Elsevier
, doi: 10.1016/B978-0-12-814960-7.00025-7 , Weblink
Neder, C; Sahade, R.; Abele, D.; Pesch, R.; Jeresch, K. (2020):
Default versus Configured-Geostatistical Modeling of Suspended Particulate Matter in Potter Cove, West Antarctic Peninsula. Fluids, 5(4), 235
, doi: 10.3390/fluids5040235 , Weblink
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
Presentations
Gollenstede, A.
:
Touristische Informationssysteme mit Freier und Open Source Software.
Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg,
Februar 2007
Lorkowski, P. :
Touristische Informationssysteme mit Freier und Open Source Software.
Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg,
Februar 2007
Tecklenburg, W. :
Entwurf von Datensätzen zur Software-Zertifizierung in der Nahbereichsphotogrammetrie.
Oldenburger 3D-Tage,
Januar 2007
Ratzke, H. :
Vorstellung der EU-Richtlinie über die Bewertung und Bekämpfung von Hochwasser.
Innovationsforum „Hochwasserrisikomanagement“, Oldenburg,
Dezember 2006
Luhmann, T.
:
Accuracy Limits in Photogrammetry.
Workshop “Traceability in Large Scale Metrology”, PTB, Braunschweig,
November 2006
Projects
funded by: German Maritime Museum, Leibniz Institute for Maritime History
The project focusses on the conception and implementation of the geometric monitoring of the Bremen Cog (appr. 25m x 8m x 8m). The Bremen Cog is the best preserved medieval merchant ship in the world. A large-volume optical 3D-measurement con... more
funded by: Niedersächsisches Vorab
This interdisciplinary project aims to develop autonomous underwater and surface vehicles. One subproject focusses on the development of calibration procedures and algorithms for the special challenges of underwater photogrammetry. Another subproject... more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
funded by: European Fonds for Regional Development (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. more
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Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Bachelor & Master Theses
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
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Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
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Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
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