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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
Bethmann, F. :
Object-based Multi-Image Semi-Global Matching – Concept and First Results.
ISPRS Technical Commission V Symposium „Close-range Imaging, Ranging and Applications“, Riva del Garda, Italien,
Juni 2014
Luhmann, T.
:
Eccentricity in Images of Circular and Spherical Targets and its Impact to 3D Object Reconstruction.
ISPRS Technical Commission V Symposium „Close-range Imaging, Ranging and Applications“, Riva del Garda, Italien,
Juni 2014
Jaquemotte, I.
:
Die Stadt in 3D – Modellierung und Präsentation.
DGfK Sektion Bayern, München,
Mai 2014
Luhmann, T.
:
Recent Developments and State-of-the-Art in Industrial and Medical Photogrammetry.
Geoforum, Lviv, Ukraine,
April 2014
Brinkhoff, T.
:
Verarbeitung und spatio-temporale Anfragen von mobilen Sensordaten auf Basis des OGC-Sensorbeobachtungsdienstes SOS 2.0.
Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg,
März 2014
Projekte
2007-2008
Gefördert durch: LGN Niedersachsen
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
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)