Artikel und Bücher

Kalinowski, P.; Füldner, K.; Mittmann, M.; Schierbaum, A.; Luhmann, T. (2022): High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, 275–281, 2022 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-275-2022 , Weblink
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

Vorträge

Luhmann, T. : An introduction to underwater photogrammetry. Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius, November 2018
Knies, J. : Wärmeplanung: Grundlagen und Perspektiven. Kommunale Wärmeplanung im Praxistest (Klimaschutz- und Energieagentur Niedersachsen), November 2018 doi: 10.13140/RG.2.2.17052.13449
Göring, M. : Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen. Doktorandentreffen, Dresden, Oktober 2018
Luhmann, T. : Beitrag der optischen 3D-Messtechnik zu Industrie 4.0. Fraunhofer Vision Technologietag, Jena, Oktober 2018
Hastedt, H. : Aktuelle Methoden der laser- und bildbasierten 3D-Erfassung: Möglichkeiten und Grenzen. Digital Technologies Meetup Oldenburg, September 2018

Projekte

Einrichtung und Test des Touchscreen-Tisches

2012-2013
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) (05.2012-02.2013)

Entwicklung und Qualifizierung automatisierter zerstörungsfreier Prüftechnik unter Wasser

2012-2014
Gefördert durch: AiF
Das Forschungsvorhaben umfasst die Entwicklung eines Messkonzepts, welches die Untersuchung eines für den Unterwassereinsatz funktionsfähigen Messsystems auf Basis des Laserlichtschnittverfahrens beinhaltet. Mit diesem sollen Oberflächentopographi...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Tanja Willemsen, M.Sc. (01.2012-03.2014) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (06.2012-06.2013)

WindScan - Messung und Modellierung des aeroelastischen Verhaltens von horizontalen Windkraftrotoren im laufenden Betrieb durch Laserscanning und Photogrammetrie

2011-2014
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
Ziel ist die Entwicklung eines Verfahrens zur berührungslosen Messung von aeroelastischen Formparametern rotierender Windkraftanlagen basierend auf Photogrammetrie und Laserscanning.
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Martina Göring, M.Sc. (10.2011-10.2014) Dr. Ing. Johannes Piechel (05.2013-10.2014) (10.2012-02.2013)

Abschlussarbeiten


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

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)