Geometric monitoring of the Bremen Cog
Beginn: 2017
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Ekkel, T.; Meyer, A.M.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Bethmann, F. (2013):
Development of a stereo-laser-profile-system for the optical inspection of welding seams. ISPRS Workshop Laserscanning 2013, Antalyia, Türkei. In: ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Informations Sciences, Volume II-5/W2, 79-84
Bannehr, L.; Schmidt, A.; Piechel, J.; Luhmann, T. (2013):
Extracting urban parameters of the city of Oldenburg from hyperspectral, thermal, and airborne laser scanning data. Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, Heft 4/2013, 367-379
Kada, Martin; Wichmann, Andreas (2013):
Feature-Driven 3D Building Modeling Using Planar Halfspaces. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-3-W3-37-2013 , Weblink
Bethmann, F.; Jepping, C.; Luhmann, T. (2013):
Generation of synthetic image sequences for the verification of matching and tracking algorithms for deformation analysis. In: Remondino et al. (eds.), Videometrics, Range Imaging and Applications XII, Proceedings of SPIE, Vol. 8791, 2013, pp. 87910K1-10
Brinkhoff, T. (2013):
Geodatenbanksysteme. In: Fischer-Stabel, P. (Hrsg.): Umweltinformationssysteme, 2. Auflage, Wichmann, 2013, 162-171
Presentations
Lanz, P. :
The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR..
SeaSAR, Spitzbergen, 2023,
Mai 2023
Schnabel, M.
:
Geodatenanalyse zur Abschätzung der Wärmenetzeignung im Rahmen der kommunalen Wärmeplanung.
35. Oldenburger Rohrleitungsforum,
März 2023
Albers, S.
:
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken.
DGPF Nachwuchs-Netzwerk,
März 2023
Kahmen, O.
:
Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren.
7. Fachseminar des DGZfP - FA Optische Verfahren, Leipzig,
März 2023
Jaquemotte, I.
:
3D- Modellierung und -Visualisierung - aktuelle Ergebnisse aus studentischen Projekten.
Kolloquium an der Hochschule Anhalt, Dessau,
Januar 2023
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)
cooperation
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
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