Artikel und Bücher

Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023): The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16) , doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023): Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023): Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022): A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences , doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022): A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014 , doi: https://doi.org/10.3390/s22135014

Vorträge

Hastedt, H. : Von Messtechnik bis Farbe – 3D-Erfassung für das Kulturerbe. Oldenburger BIM-Tag, September 2022
Albers, S. : Automatische Erkennung transparenter oder spiegelnder Oberflächen aus 3D-Punktwolken. Oldenburger BIMTag, September 2022
Luhmann, T. : Hochgenaue optische 3D-Messtechnik. Technische Optik in der Praxis, Göttingen, September 2022
Pesch, R. ; Nolte, P. ; Bildstein, T. ; Schuchardt, B. ; Heinicke, K. ; Boedeker, D. : Delineation of reefs in the German EEZ of the North Sea - New results from the national biotope mapping project. Meeting of the ICES Working Group on Marine Habitat Mapping (Marine and Freshwater Research Institute, Reykjavik, Island; 29.08.-02.09.2022), August 2022
Pesch, R. ; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Schuchardt, B. ; Heinicke, K. ; Boedeker, D. : Mapping of softbottom biotopes in the German EEZ – First results from 10 years of biotope mapping in the North Sea. Meeting of the ICES Working Group on Marine Habitat Mapping (Marine and Freshwater Research Institute, Reykjavik, Island; 29.08.-02.09.2022), August 2022

Projekte

Existenzgründung Tast

2008-2009
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing. Janine Tast (09.2008-06.2009)

Smart Cities

2008-2011
Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Das Projekt Smart Cities besteht aus 13 Partnern aus sechs Ländern des Nordseeraums. Ziel des Projektes ist es ein nachhaltiges Innovationsnetzwerk von Kommunen und Hochschulen zu etablieren. Besonderer Schwerpunkt der Arbeit liegt hierbei auf Techn...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Christine Deike (07.2009-08.2011) (08.2009-08.2011) Tim Grzabka, M.A. (11.2010-01.2011)

Bildgestützte Planung und Messung von Solardachanlagen

2008-2010
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Projekts ist die Entwicklung von photogrammetrischen Verfahren, die eine einfache Vermessung von Dachflächen mit anschließender Planung und Visualisierung einer Solaranlage auf der Basis unkalibrierter digitaler Bildaufnahmen ermöglicht. ...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (12.2007-03.2010)

Abschlussarbeiten


Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)