Artikel und Bücher
Alle
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
Knies, J. (2010):
An energy data-base – laying the foundations for local community action-plans. Technical Report North Sea Sustainable Energy Planning, 2010, 9 Seiten
, Weblink
Ohm, J.; Luhmann, T.; Hastedt, H. (2010):
Aufnahme synchroner Stereobildsequenzen zur Erfassung hochdynamischer Prozesse unter Verwendung einer Einzelkamera mit optischer Strahlteilung. Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der Oldenburg 3D-Tage 2010, Luhmann/Müller (Hrsg.), Wichmann Verlag, 232-240
Luhmann, T.; Voigt, A. (2010):
Automatische projektive Bildentzerrung am Beispiel der bildgestützten Planung von Solardachanlagen. Publikationen der DGPF, Band 19, S. 469-476
Luhmann, T. (2010):
Close range photogrammetry for industrial applications. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 64/3, pp. 558-569
Haala, N.; Hastedt, H.; Ressl, C.; Wolf, K. (2010):
DGPF Projekt: Evaluierung digitaler photogrammetrischer Luftbildkamerasysteme – Themenschwerpunkt Höhenmodelle. Publikationen der DGPF, Band 19, 22-31
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.
UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
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
Paulau, P.
; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S.
:
Centralised monitoring and control of buildings using open standards.
8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC), Athen,
Juni 2024
Weblink
Projekte
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)
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...
Geo Business Netzwerk (GEOBIZNET) - Internationales Forschungsmarketing in Polen und Kroatien
2008-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
![](assets/images/d/geobiznet-30bdcbe4.jpg)
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)
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)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)