Artikel und Bücher
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Luhmann, T. (2001):
Photogrammetric Systems for Close-range Applications: State-of-the-art and practical solutions for industrial applications. GIM International, Vol. 15, 7/2001, pp.12-15
Brinkhoff, T. (2001):
Using a Cluster Manager in a Spatial Database System. 9th ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems, Atlanta, Nov. 2001, 136-141
, Weblink
Tecklenburg, W.; Luhmann, T. (2001):
Verfahrensentwicklung zur automatischen Orientierung von Panoramabildverbänden als Grundlage der geometrischen Erfassung von Innenräumen. Wissenschaftlicher Bericht der Fachhochschule Oldenburg/Ostfriesland/Wilhelmshaven, ISSN 1618-758 X, pp. 64-72
Weisensee, M. (2001):
Zur gemeinsamen Auswertung von Laser Scanning Daten und Digitalen Photogrammetrischen Bildern. Festschrift Prof. Wrobel, Darmstadt 2001
Weisensee, M. (2000):
Combined Adjustment of Laser Scanning Data and Digital Photogrammetric Images. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol.33, Amsterdam, 2000
Vorträge
Schüssler, F.
:
Räumliche Aspekte der ambulanten Bedarfsplanung.
Warum sind wir in der Theorie mit niedergelassenen Ärzten überversorgt, müssen aber in der Praxis lange auf Termine warten? Öffentliche Vorlesungsreihe Public Health, Oldenburg,
Juni 2017
Knies, J. :
Shaping Energetic Neighbourhoods: A Dynamic Approach for a Future Proof Urban Energy Planning.
World Sustainable Built Enviroment Conference, Hong Kong,
Juni 2017
doi: 10.13140/RG.2.2.16667.57125
Hastedt, H.
:
Hochgenaue Optische 3D-Messtechnik.
Mitgliederversammlung Institut für Rohrleitungsbau an der Fachhochschule Oldenburg,
Juni 2017
Conen, N. :
Overview of Photogrammetric Measurement Techniques in Minimally Invasive Surgery using Endoscopes.
ISPRS International Workshop “Photogrammetric and computer vision techniques for video surveillance, biometrics and biomedicine”, Moscow, Russia, May 2017,
Mai 2017
Göring, M.
:
Entwicklung eines Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen.
Doktorandentreffen, Dresden,
Mai 2017
Projekte
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
![](assets/images/e/webbos-158e9ecc.png)
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)
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)
![](assets/images/1/messdb-a0972f94.jpg)
In diesem Vorhaben wurden Techniken zur Organisation großer georeferenzierter und spatio-temporaler Messwertdatenbanken entwickelt und erprobt.
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)
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
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)