Artikel und Bücher

Luhmann, T. (2017): Industriephotogrammetrie. In Sackewitz (ed.): Handbuch zur Industriellen Bildverarbeitung, 3. Aufl., Fraunhofer Verlag, Stuttgart, pp. 214-219
Eric, V.; Göring, M.; Luhmann, T. (2017): Intensity of the terrestrial laser scanning data: incident angle and surface reflectance effects. In Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 40-49
Wu, L.; Brinkhoff, T.; Hahn, A. (2017): Modeling Spatio-Temporal Variations for the Language-Driven Development of Simulated Environment Generators. Proceedings of Workshops and Posters at the 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT), L’Aquila, Italy, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer, pp. 143-148 , doi: 10.1007/978-3-319-63946-8_28
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2017): Object-based Semi-global Multi-image Matching. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, (6) , doi: 10.1007/s41064-017-0034-z , Weblink
Conen, N.; Luhmann, T. (2017): Overview of Photogrammetric Measurement Techniques in Minimally Invasive Surgery using Endoscopes. ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W4, pp. 33-40 , Weblink

Vorträge

Luhmann, T. : Fundamentals of camera calibration and image orientation. UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart, September 2024
Ghavimi, A. : Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach. City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change, September 2024
Sieberth, T. : Photogrammetrie in der Forensik. Schlaues Haus Oldenburg, September 2024 Weblink
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn, Juni 2024
Nietiedt, S. : Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA, Juni 2024 doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024

Projekte

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)

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)

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)