Artikel und Bücher

Ghavimi, A.; Schoo, J.; Werner, T.; Brinkhoff, T.; Pesch, R.; Schüssler, F. (2024): Geo-Toolbox: Von Daten zur Anwendung. Transformation Dynamics, Band 1, 69-94 , doi: 10.23660/voado-415 , Weblink
Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024): Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Brinkhoff, T. (2024): Geospatial Information Technology Systems for Digital Ethology. In: Tomáš Paus, Hye-Chung Kum (eds.): Digital Ethology: Human Behavior in Geospatial Context. Strüngmann Forum Reports, vol. 33, series ed. Julia R. Lupp. Cambridge, MA: The MIT Press, 107–123 , doi: 10.7551/mitpress/15532.003.0011
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024): Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024): Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481

Vorträge

Luhmann, T. : Die Natur ist dreidimensional, die Technik wird es. 129. Versammlung der Gesellschaft Deutscher Naturforscher und Ärzte e. V. (GDNÄ), Greifswald, September 2016
Göring, M. : Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen im Labor- und Feldversuch. Jade2Pro-Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg, August 2016
Hastedt, H. : Evaluation of the quality of action cameras with wide-angle lenses in UAV photogrammetry. XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic, Juli 2016
Luhmann, T. : Learning Photogrammetry with Interactive Software Tool PhoX. XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic, Juli 2016
Reznicek, J. : Influence of raw image preprocessing and other selected processes on accuracy of close-range photogrammetric systems according to VDI 2634. XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic, Juli 2016

Projekte

GIS an Schulen

2011
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Thomas Krause, M.Sc. (12.2010-06.2011)

Photogrammetrische Modellierung und Kalibrierung von optischen Messsystemen nach Scheimpflug-Anordnung

2010-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Modellierung und Kalibrierung von optischen 3D-Messsystemen nach Scheimpflug-Anordnung. Die Entwicklung zielt auf die Steigerung der Messgenauigkeit von 3D-Dentalscannern ab, die nach der Scheimpflugbedingung aufg...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Ing. Johannes Piechel (11.2012-02.2013) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (11.2010-11.2012)

Mikroskopintegrierte Navigation

2010-2012
Gefördert durch: Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
Das Projekt "Mikroskopintegrierte Navigation für die Neurochirurgie" (MINA) beabsichtigt die Entwicklung eines Operationsmikroskops für die Neurochirurgie mit integriertem Navigationssystem.
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Tepe (09.2010-12.2011) Folkmar Bethmann, M.Sc. (02.2011-10.2011)

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)