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Lozoya, JP; Rodríguez, M; Azcune, G; Lacerot, G; Pérez-Parada, A; Lenzi, J.; Rossi, F; Teixeira de Mello, F (2022):
Stranded Pellets in Fildes Peninsula (King George Island, Antarctica): New Evidence of Southern Ocean Connectivity. Science of The Total Environment 838: 155830
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155830 , Weblink
Colson, A.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Hess, M. (2022):
The role of conservators in the implementation of surveying techniques - reflection on the Bremen Cog monitoring project. Wet Organic Archaeological Materials 2019 : Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019
, Weblink
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T. (2022):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287
Schnabel, M.; Gravenhorst, T.; Belkot, T.; Friebe, F.; Erdmann, S.; Koch, S. (2022):
Visual Data Discovery im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. gis.Science 2-2022
Luhmann, T.; Kalinowski, P. (2022):
Von ganz groß bis ganz klein – Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik. museums:zeit, Band 79, S.17-18
Vorträge
Jaquemotte, I.
:
3D- Modellierung und -Visualisierung - aktuelle Ergebnisse aus studentischen Projekten.
Kolloquium an der Hochschule Anhalt, Dessau,
Januar 2023
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Januar 2023
Nietiedt, S.
:
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process.
Optical 3D Metrology workshop (O3DM),
Dezember 2022
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T.
:
Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications.
Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg,
Dezember 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Dezember 2022
Projekte
2011-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung und Untersuchung eines neuen Ansatzes, bei dem die beobachtete und deformierte Objektoberfläche nach stark und weniger stark veränderten Bereichen klassifiziert wird und daraus die Merkmale abgeleite...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Jepping, M.Sc. (10.2012-12.2013) Folkmar Bethmann, M.Sc. (10.2011-10.2012)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Jepping, M.Sc. (10.2012-12.2013) Folkmar Bethmann, M.Sc. (10.2011-10.2012)
Didaktisches Projekt: "Betreuung Labor für virtuelle Welten"
2011-2012
Technikinteresse von Mädchen (Kl. 6/7) an Themen der Geoinformatik
2011-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Mit dem Projekt soll das Interesse insbesondere von Mädchen im Alter von 11 bis 13 Jahren an Themen der Geoinformatik untersucht werden. Mit der AG ist die Erwartung verbunden, dass durch den erlebten Wissenszuwachs gerade Mädchen ermutigt werden, ...
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (10.2011-08.2012) Thomas Krause, M.Sc. (08.2011-06.2012)
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (10.2011-08.2012) Thomas Krause, M.Sc. (08.2011-06.2012)
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)