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Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022):
Monocular Photogrammetric System for 3D Reconstruction of Welds in Turbid Water. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 19-35
, doi: 10.1007/s41064-022-00191-2
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
Vorträge
Kahmen, O.
:
Entwicklung einer großen Invardraht-Maßverkörperung zur Anwendung in der Industriephotogrammetrie.
Dreiländertagung SGPF/DGPF/OVG, Bern, Schweiz,
Juni 2016
Brinkhoff, T.
:
Nutzung einer dokumentenorientierten NoSQL-Datenbank für CityGML.
geoinfo.potsdam.2016 – 64. Deutscher Kartographentag und Geoinformatik 2016, Potsdam,
Juni 2016
Gollenstede, A.
:
Lehrforschungsprojekt „Wheelmap“.
geoinfo.potsdam.2016 – 64. Deutscher Kartographentag und Geoinformatik 2016, Potsdam,
Juni 2016
Luhmann, T.
:
Optische Messung der Verformung von Rotorblättern unter Windlast.
5. VDI-Fachtagung Optische Messung von Funktionsflächen, Nürtingen bei Stuttgart,
Juni 2016
Knies, J. :
Impulse für eine zukünftige Energieplanung.
Abschlusstagung Wärmewende in einem Quartier am Beispiel der Eberswalder Innenstadt. HNE Eberswalde,
Juni 2016
Projekte
2007-2008
Gefördert durch: LGN Niedersachsen
![](assets/images/a/gdi-ni-738c138c.png)
In dem Projekt wurde gemeinsam mit der Universität Osnabrück die Geodateninfrastruktur Niedersachsen (GDI-NI) evaluiert.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (07.2007-04.2008)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (07.2007-04.2008)
Forschungsschwerpunkt Metallfraktionen im Feinstaub
2007-2010
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Ziel des Forschungsschwerpunktes ist die Erfassung von Feinstaub, Gebäuden sowie Oberflächen (Vegetation, Hauswände, etc.) und die Verwaltung von feinstaubrelevanten Daten in einem Geoinformationssystem. Unter Berücksichtigung von Gebäuden, Ober...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (12.2007-10.2010) Kristina Nebel (12.2007-03.2010)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (12.2007-10.2010) Kristina Nebel (12.2007-03.2010)
Kachelotplate - Analyse einer embryonalen Barriereinsel im Wattenmeer
2007
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (09.2008-01.2009) Kristina Nebel (06.2007-04.2008)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (09.2008-01.2009) Kristina Nebel (06.2007-04.2008)
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)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
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)