Artikel und Bücher

Luhmann, T.; Schumacher, C. (2020): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 19. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
Luhmann, T. (2020): Review about Teubner/Brückner: Optical Imaging and Topography. PFG Journal for Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation 88(2020), S. 427-429 , doi: 10.1007/s41064-020-00132-x , Weblink
Pogoda, B.; Merk, V.; Bérenger, C.; Hausen, T.; Peter, C.; Pesch, R.; Kramer, M.; Jaklin, S.; Holler, P.; Bartholomae, A. (2020): Site selection for biogenic reef restoration in offshore environments: The Natura 2000 area Borkum Reef Ground as a case study for native oyster restoration. Aquatic Conservation-Marine and Freshwater Ecosystems, 30 , pp. 2163-2179 , doi: 10.1002/aqc.3405 , Weblink
Gutow, L.; Günther, C.-P.; Ebbe, B.; Schückel, S.; Schuchardt, B.; Dannheim, J.; Darr, A.; Pesch, R. (2020): Structure and distribution of a threatened muddy biotope in the south-eastern North Sea. Journal of Environmental Management, Volume 255, 1 February 2020, 109876 , doi: 10.1016/j.jenvman.2019.109876 , Weblink
Burgues, MF; Lenzi, J.; Machín, E; Genta, L; Teixeira de Mello, F (2020): Temporal variation of Kelp Gull's (Larus dominicanus) diet on a coastal island of the Rio de la Plata Estuary, Uruguay: refuse as an alternative food source. Waterbirds 43(1): 65-74 , doi: https://doi.org/10.1675/063.043.0107 , Weblink

Vorträge

Brinkhoff, T. : Towards a Sustainable e-Learning Solution for GI-Education. ISPRS TC VI Symposium „e-Learning and the Next Steps for Education“, Tokyo, Japan, Juni 2006
Brinkhoff, T. : Mobile Geodatenvisualisierung und Erfassung im Katastrophenmanagement. Forum „Mobiles Geoinformationssysteme“, Oldenburg, März 2006
Brinkhoff, T. : Räumliche Datenbanken: Grundlagen und Zukunftsentwicklungen. Forum „Visualisierung auf die Geo-Art“, Wolfsburg, März 2006
Sahrhage, V. : Optische 3D-Navigation von Sensoren. 5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“, Februar 2006
Weisensee, M. : GIS Support of High Water Risk Management Systems. Workshop „Hochwasserrisikomanagement“, Nicolaus Kopernikus Universität Torun, Polen, Februar 2006

Projekte

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)

Robuste Orientierung bewegter Hochgeschwindigkeitskameras im Fahrzeugsicherheitsversuch

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)

Didaktisches Projekt: "Betreuung Labor für virtuelle Welten"

2011-2012
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (09.2011-09.2013)

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)