Artikel und Bücher

Luhmann, T. (2023): Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin , Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023): Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research , doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023): Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München , Weblink
Leiz, M.; Moon, K.; Rehner, L.; Stentzel, U.; Radicke, R.; Hoffmann, W.; van den Berg, N. (2023): Population-Based, Spatial Analysis of Specialised Ambulatory Palliative Care in Mecklenburg-Western Pomerania, Germany, on the Basis of Reimbursement Data. International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH) , doi: 10.3390/ijerph20032231 , Weblink
Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023): Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8

Vorträge

Luhmann, T. : Fusion of Photogrammetry and Laserscanning for Cultural Heritage Objects. GeoSpatial Conference, Teheran, Oktober 2019
Hastedt, H. : Geometric quality of consumer cameras for optical 3D metrology. 73. Heidelberger Bildverarbeitungsforum, Oktober 2019
Luhmann, T. : Photogrammetric image processing. Master lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius, September 2019
Luhmann, T. : Introduction to 3D reconstruction from images. Bachelor lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius, September 2019
Brinkhoff, T. : Data Science in der Hochschulausbildung und für EVU. GiN EVU Forum 2019, Oldenburg, September 2019

Projekte

Gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)
Ziel des Projektes war die Entwicklung und Erprobung eines Systems von dezentralen mobilen Erfassungsgeräten und zentralen GIS-Anwendungen zur Steigerung von Qualität, Effizienz und Attraktivität der ehrenamtlichen Artenerfassung im Gelände. mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Jan Loesbrock, M.Sc. (08.2010-10.2012)

3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen

2010-2012
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Projekt nutzt neue photogrammetrische Methoden zur 3D-Rekonstruktion einer PV-Anlage mittels unkalibrierter Bilder, um für geplante oder bereits bestehende Anlagen die notwendigen geometrischen Parameter zu ermitteln. Ergänzt werden die so ermi...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (03.2010-03.2012) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (07.2010-03.2011)

Machbarkeitsstudie "Technikinteresse von Mädchen an Themen der Geoinformation"

2010-2011
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Die Machbarkeitsstudie beschäftigt sich unter verschiedenen Gesichtspunkten mit dem Technikinteresse von Mädchen und Jungen der 6. und 7. Jahrgangsstufe an Themen der Geoinformatik.
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Dipl.-Ing. (FH) Ole Vieth (06.2010-09.2010) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (01.2010-06.2010)

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)