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Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16)
, doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023):
Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022):
A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences
, doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022):
A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014
, doi: https://doi.org/10.3390/s22135014
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Mobile Tierartenerfassung mit Hilfe portabler WebApps.
Kolloquium Lehreinheit Datenbanksysteme, Universität Marburg,
August 2011
Knies, J. :
Gebäudescharfe und kostengünstige kommunale Wärmebedarfsberechnung mit OpenSource-Software.
AGIT, Salzburg,
Juli 2011
Ratzke, H. :
Berücksichtigung des Potentials für Solaranlagen im Rahmen der regionalen Planung.
8. X-border-GDI Projekt-Partner-Forum „Klima und Regenerative Energie“, Düsseldorf,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Photogrammetric Examples in Structural Engineering.
„Geodesic Support of Construction: Current State, Problems, Prospects for Further Development“, Universität Kiew, Ukraine,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Research Projects of the Institute of Applied Photogrammetry and Geoinformatics.
Technische Universität Donezk, Ukraine,
Juli 2011
Projekte
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)
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)
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)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)