Artikel und Bücher

Urbina, M; Luna-Jorquera, G; Thiel, M; Hinojosa, I; Acuña-Ruz, T; Gonzalez, M; Amenábar-Cristi, MA; Andrade-Diaz, C; Ahrendt, C; Castillo, C; Chevallier, A; Cornejo-D'Ottone, M; Jorquera, A; Kiessling, T; Lardies, MA; Lenzi, J.; Mattar, C; Munizaga, M; Olguín, N; Perez-Venegas, DJ; Portflitt-Toro, M; Pozo, K; Pulgar, J; Correa-Araneda, FJ; Vargas, E (2020): A country's response to tackling plastic pollution in aquatic ecosystems: the Chilean way. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems 1–22 , doi: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/178341 , Weblink
Nietiedt, S.; Kalinowski, P.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; (2020): Accuracy Investigations of Image Matching Techniques by Means of a Textured Dumbbell Artefact. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 791–796, 2020 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-791-2020 , Weblink
Luhmann, T. (2020): Buchbesprechung über Teubner/Brückner: Optical Imaging and Topography. Physik Journal 19 (11), S. 59
Papenmeier, S.; Galvez, D.; Günther, C.-P.; Pesch, R.; Propp, C.; Hass, C.; Schuchardt, B.; Zeiler, M. (2020): Chapter 25 - Winnowed gravel lag deposits between sandbanks in the German North Sea. Seafloor Geomorphology as Benthic Habitat (pp. 451-460). Elsevier , doi: 10.1016/B978-0-12-814960-7.00025-7 , Weblink
Neder, C; Sahade, R.; Abele, D.; Pesch, R.; Jeresch, K. (2020): Default versus Configured-Geostatistical Modeling of Suspended Particulate Matter in Potter Cove, West Antarctic Peninsula. Fluids, 5(4), 235 , doi: 10.3390/fluids5040235 , Weblink

Vorträge

Luhmann, T. : Photogrammetrie und 3D-Messtechnik. Jade Campustag Oldenburg, Juni 2022
Luhmann, T. : Industrielle Messtechnik – Chancen für die Geodäsie im Kontext von Industrie 4.0. Geodätisches Kolloquium und Abschiedsvorlesung Rudolf Staiger „Unser Beruf im Wandel der Zeit – 40 Jahre Vermessung“ Hochschule Bochum, Mai 2022
Luhmann, T. : Photogrammetrische und geodätische Ansätze zur Deformationsmessung von Rotorblättern an Windenergieanlagen. 10. Hamburger Forum für Geomatik, Mai 2022
Pesch, R. ; Bildstein, T. ; Schuchardt, B. ; Heinicke, K. ; Boedeker, D. : Geodatenbasierte Modellierung repräsentativer Weichboden-Biotope am Meeresgrund der deutschen Ausschließlichen Wirtschaftszone der Nordsee. 29. Workshop Umweltinformationssysteme (UIS 2022) - "Vielfalt - Offenheit - Komplexität", Mai 2022
Both, F. ; Kalinowski, P. : Potential of historical images - 3D reconstruction of an archaeological excavation of a megalithic tomb. Megalithic Routes - General Assembley, April 2022

Projekte

Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Vor dem Hintergrund der EU-Biodiversitätsstrategie 2030 ist es das Ziel von Protect Baltic, das bestehende Netzwerk der Meeresschutzgebiete in der Ostsee zu evaluieren und zu optimieren. Langfristig wird damit positiv zur Biodiversität und zum Schu... mehr
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Teilprojekt Optische 3D-Messtechnik: Für die Erstellung von zuverlässigen Laufzeitverlängerungsgutachten von Windenergieanlagen wird ein neues Verfahren entwickelt, bei dem die die Geometrie und Modaleigenschaften des jeweiligen Rotorblattes berÃ... mehr
Gefördert durch: zukunft.niedersachsen
Der Forschungsverbund DiViAS bringt wissenschaftliche Methoden und Praktiken beim Digitalisieren, Erforschen und Repräsentieren von Sammlungsgut aus kolonialen Kontexten zusammen. Das Projekt verbindet systematisch die Expertise aus Museums-, Geschi... mehr

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)