Artikel und Bücher

Kalinowski, P.; Both, F.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2022): Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie. Luhmann, Thomas; Schumacher, Christina (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2022, Wichmann, Berlin.
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2022): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, 421 p
Luhmann, T.; Maas, H. (2022): Recent developments in multi-media and underwater photogrammetry. Special Issue, PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90 , doi: 10.1007/s41064-022-00197-w
Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2022): Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 95–101 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Gutow, L.; Gusky, M.; Beermann, J.; Gimenez, L.; Pesch, R.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Ebbe, B. (2022): Spotlight on coarse sediments: Comparative characterization of a poorly investigated seafloor biotope in the German Bight (SE North Sea). Estuarine, Coastal and Shelf Science; Volume 275, 30 September 2022, 107996 , doi: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2022.107996

Vorträge

Gollenstede, A. : Navigation im Schilderwald. GI-Tage Nord, Hannover, März 2007
Luhmann, T. : Industrial Photogrammetry – State of the art and recent applications. MetroMeet 2007, Bilbao, Spanien, März 2007
Gollenstede, A. : Web Mapping und mobile GIS in touristischen Anwendungen. FOSSGIS, Berlin, Februar 2007
Gollenstede, A. : Touristische Informationssysteme mit Freier und Open Source Software. Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg, Februar 2007
Lorkowski, P. : Touristische Informationssysteme mit Freier und Open Source Software. Forum „Freie GI-Systeme“, Oldenburg, Februar 2007

Projekte

Räumlich hochauflösende Erfassung von Dachflächen und Wärmebrücken mittels Airborne Laser Scanning, thermaler und hyperspektraler Sensorik

2009-2012
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
Zielsetzung des Projektes ist die Entwicklung von Verfahren zur Kalibrierung und Fusion von Luftbild-, Hyperspektral- und Thermaldaten in Kombination mit 3D-Gebäudemodellen. Des Weiteren sollen Methoden untersucht werden, die es erlauben, materialre...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Ing. Johannes Piechel (08.2009-10.2012) Thorsten Roelfs, M.Sc. (10.2010-09.2011)

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)

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)