Existenzgründung Tast
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Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D. (2022):
Developing a Virtual Laser Scanner for Training and Research. GIM International, ISSN 1566-9076, Issue 2, pp. 18-20
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D.; Popovas, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M. (2022):
Development of a terrestrial laser scanner simulator. 3D Arch, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, pp. 329-334
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-329-2022
Naber, O.; Luhmann, T.; Rofallski, R. (2022):
Einfluss von Videokomprimierung und Roller-Shutter-Effekt bei der photogrammetrischen Auswertung mit Videos. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 43-54
Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Brinkhoff, T.; Denker, C.; El-Mihoub, T.; Kisselbach, T.; Korte-Wagner, Yves; Korte, H.; Köckritz, Oliver; Luhmann, T.; Nolle, L.; Rofallski, R.; Tholen, C.; Werner, T. (2022):
Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS). In: A. Schneider (Hrsg.): MST 2022 – Multisensortechnologie: Von (A)nwendungen bis (Z)ukunftstechnologien, Beiträge zum 213. DVW-Seminar, Arbeitskreis 3 »Messmethoden und Systeme«, Band: 103, Wißner Verlag, S. 103-119
, Weblink
Seute, N.; Hastedt, H.; Luhmann, T. (2022):
Entwicklung und Untersuchung einer Digitalisierungszelle für die 3D-Objektrekonstruktion mit Agisoft Metashape. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 109-116
Vorträge
Luhmann, T.
:
Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning.
Polytecnico di Milano, Campus Lecco,
November 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetric research and development in photogrammetry at IAPG.
Polytecnico di Milano,
November 2022
Luhmann, T.
:
Photogrammetric research and development at IAPG.
Bruno Kessler Foundation (FBK), Trento,
November 2022
Koch, S.
:
Geodatenanalyse für die Energie- und Wärmewende.
Kolloquium Geoinformation, Jade Hochschule,
Oktober 2022
Schüssler, F.
; Brinkhoff, T.
; Pesch, R.
:
Raumzeitliche Konzepte zur Datenanalyse und Visualisierung in der Geo-Toolbox.
Kickoff-Meeting 4N - Nordwest-Niedersachsen Nachhaltig Neu; Universität Vechta,
Oktober 2022
Projekte
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
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)
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. ...
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)