Artikel und Bücher

Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024): Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Brinkhoff, T. (2024): Geospatial Information Technology Systems for Digital Ethology. In: Tomáš Paus, Hye-Chung Kum (eds.): Digital Ethology: Human Behavior in Geospatial Context. Strüngmann Forum Reports, vol. 33, series ed. Julia R. Lupp. Cambridge, MA: The MIT Press, 107–123 , doi: 10.7551/mitpress/15532.003.0011
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024): Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024): Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481
Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024): Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum

Vorträge

, . : An Evolutionary Approach to Geo-Planning of Renewable Energies. 2014 Symposium on Computational Sustainability (SoCS‘14), Görlitz, November 2014
Luhmann, T. : Photogrammetrie für die Präzisionsmessung in industriellen Anwendungen: Möglichkeiten und Grenzen. VDI-Fachtagung Koordinatenmesstechnik „Schlüsseltechnologie für die Produktion von morgen“, Braunschweig, November 2014
Willemsen, T. : Precise Optical 3D Measurement of Welding-Seams under Water. Large Volume Metrology Conference (LMVC) 2014, Manchester, Großbritannien, November 2014
Luhmann, T. : Forschungsprojekte am IAPG. DLR Institut für optische Sensorsysteme, Berlin, Oktober 2014
Luhmann, T. : Einfluss der projektiven Exzentrizität von kreis- und kugelförmigen Messmarken auf die photogrammetrische 3D-Rekonstruktion. DLR Institut für optische Sensorsysteme, Berlin, Oktober 2014

Projekte

Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
Ziel war die Entwicklung eines web­basierten inter­operablen Informations­systems zur Hoch­wasser­früh­warnung. Die Basis bildete ein Boden­feuchte­profil­sensor, mit dem Gebiets­zustände ermittelt und darauf aufbauend über ein... mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Stephan Jansen, M.Sc. (09.2010-04.2011) Dipl.-Ing. Christian Knese (10.2007-02.2010)

Organisation und Auswertung großer georeferenzierter und spatio-temporaler 2D- und 3D-Messwertdatenbanken

2007-2008
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
In diesem Vorhaben wurden Techniken zur Organisation großer geo­referenzierter und spatio-temporaler Mess­wert­daten­banken entwickelt und erprobt.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Christian Möhlmann (06.2007-11.2008)

Entwicklung eines Verfahrens zur Bestimmung dynamischer Oberflächenveränderungen durch Mehrbildmatching mit geometrischen und zeitlichen Bedingungen

2007-2010
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Folkmar Bethmann, M.Sc. (02.2008-02.2010) (03.2007-02.2010) Dr. Ing. Johannes Piechel (12.2008-08.2009)

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)