Artikel und Bücher

Brinkhoff, T.; Kresse, W. (2022): Databases. In: Kresse, W., Danko, D. (eds.): Springer Handbook of Geographic Information, Springer, 53-93 , doi: 10.1007/978-3-030-53125-6_3
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D. (2022): Developing a Virtual Laser Scanner for Training and Research. GIM International, ISSN 1566-9076, Issue 2, pp. 18-20
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D.; Popovas, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M. (2022): Development of a terrestrial laser scanner simulator. 3D Arch, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, pp. 329-334 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-329-2022
Lenzi, J.; Bresesti, F.; Lozoya, JP; De Feo, B; Krojmal, E; Lacerot, G; Braun, C; Teixeira de Mello, F (2022): Diet and debris ingestion of skuas on Fildes Peninsula, King George Island, Antarctica. Marine Pollution Bulletin 185: 114211 , doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.11421 , Weblink
Naber, O.; Luhmann, T.; Rofallski, R. (2022): Einfluss von Videokomprimierung und Roller-Shutter-Effekt bei der photogrammetrischen Auswertung mit Videos. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 43-54

Vorträge

Schüssler, F. : Planetare Grenzen. Deutsche Aktionstage Nachhaltigkeit, Jade Hochschule, Oldenburg, Oktober 2023
Kahmen, O. : Ich sehe was, was du nicht siehst - Sichtprüfung von Schweißnähten unter Wasser. Hirn vom Hahn 2023, Buddeljungs Bar, Oldenburg, September 2023
Griese, A. ; Schüssler, F. ; Koppelin, F. : Analyse der physiotherapeutischen Versorgungsstruktur in Niedersachsen: Aktuelle Lage und Prognose des zukünftigen Bedarfs. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie, September 2023
Schüssler, F. : Was wurde eigentlich aus DESERTEC? Vision und Realität des Stroms aus der Wüste. 62. Deutscher Kongress für Geographie in Frankfurt, September 2023 Weblink
Schoo, J. : Räumliche Zugänglichkeit in der regionalen Gesundheitsversorgung. Spatio-temporale Analyse der hausärztlichen Versorgung in Niedersachsen. 62. Deutscher Kongress für Geographie in Frankfurt a.M., September 2023 Weblink

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)