Artikel und Bücher

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
Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024): Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum

Vorträge

Conen, N. : Endoskopische 3D-Navigation. Jade2Pro Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg, September 2016
Luhmann, T. : Die Natur ist dreidimensional, die Technik wird es. 129. Versammlung der Gesellschaft Deutscher Naturforscher und Ärzte e. V. (GDNÄ), Greifswald, September 2016
Brinkhoff, T. : Lehre und Forschung am IAPG – Geoinformatik. 20 Jahre IAPG, Jade Hochschule, Oldenburg, September 2016
Knies, J. : Der Raumbezug in zukünftigen Energiesystemen. Jade2Pro-Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg, September 2016
Luhmann, T. : Lehre und Forschung am IAPG – Photogrammetrie. 20 Jahre IAPG, Jade Hochschule, Oldenburg, September 2016

Projekte

Videobasierte Verfolgung von Arbeitern auf Baugerüsten zur Verbesserung der Arbeitssicherheit

2009
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
In der Machbarkeitsstudie beschäftigt sich mit der Frage, ob videobasierte Verfahren zur Personenverfolgung geeignet sind, um Ursachen und Abläufe von Fehlbeanspruchungen zu analysieren und ggf. entsprechende Warnungen auszugeben. Sie soll in die E...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (02.2009-09.2009)

Umweltnetzwerk Oldenburg

2009-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
UNO ist als eines von bundesweit 10 Netzwerken in das Programm „Research in Germany – Land of Ideas“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) aufgenommen worden. Im Rahmen dieses Programms werden Aktivitäten zum Thema „Intern...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Tim Grzabka, M.A. (07.2009-03.2010)

Geo Business Netzwerk (GEOBIZNET) - Internationales Forschungsmarketing in Polen und Kroatien

2008-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Ziel des Geo Business Netzwerks war die Vorbereitung länderübergreifender Forschungs- und Transferkooperationen im Themenbereich von Geoinformations­technologien.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Geogr. Stefan Nicolaus (10.2008-10.2010) Christine Deike (11.2008-07.2009)

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)