Artikel und Bücher

Rofallski, R.; Luhmann, T. (2022): An Efficient Solution to Ray Tracing Problems in Multimedia Photogrammetry for Flat Refractive Interfaces. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 37-54 , doi: 10.1007/s41064-022-00192-1
McQuatters-Gollop, A.; Guérin, L.; Arroyo, N.; Aubert, A.; Artigas, L.; Bedford, J.; Corcoran, E.; Dierschke, V.; Elliott, S.; Geelhoed, S.; Gilles, A.; González-Irusta, J.; Haelters, J.; Johansen, M.; LeLoc’h, F.; Lynam, C.; Niquil, N.; Meakins, B.; Mitchell, I.; Padegimas, B.; Pesch, R.; Preciado, I.; Rombouts, I.; Safi, G.; Schmitt, P.; Schückel, U.; Serrano, A.; Stebbing, P.; Dela Torriente, A.; Vina-Herbon, C. (2022): Assessing the state of marine biodiversity in the Northeast Atlantic. Ecological Indicators 141 (2022) 109148 , doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109148
Schierbaum, A.; Kalinowski, P.; Mittmann, M.; Luhmann, T. (2022): Aufnahme und Modellierung des Goethe-Elefantenschädels mittels Handscanner und SfM. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 99-108
Schierbaum, A.; Kalinowski, P.; Mittmann, M.; Luhmann, T. (2022): Aufnahme und Modellierung des Goethe-Elefantenschädels mittels Handscanner und SfM. Luhmann, Thomas; Schumacher, Christina (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2022, Wichmann, Berlin.
Gielsdorf, F.; Schönrock, S.; Pesch, R. (2022): Chapter 2: Mathematics and Statistics. W. Kresse, D. Danko (Eds.), Springer Handbook of Geographic Information, Springer , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-53125-6_2

Vorträge

Luhmann, T. : 4D Surface Matching for High-Speed Stereo Sequences. Symposium ISPRS Commission V, Dresden, September 2006
Wendt, A. : Simultaneous Orientation of Brightness, Range and Intensity Images. ISPRS Symposium Commisson V, WG V/3, „Image Engineering and Vision Metrology“, Dresden, September 2006
Weisensee, M. : Hyperspektrale Signaturen - Photogrammetrische Erfassung qualitativer und quantitativer Attribute. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation, Potsdam, September 2006
Brinkhoff, T. : Geodatenbanken: Grundlagen und Zukunftsentwicklungen. Forum „Geodatenbanken“, Oldenburg, September 2006
Luhmann, T. : 10 Jahre IAPG. Festkolloquium, FH Oldenburg/Ostfriesland/Wilhelmshaven, Juli 2006

Projekte

BMBF Vorbereitende Maßnahme

2006-2007
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Janine Tast (11.2006-01.2007) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2006-01.2007)

3D-Analysemechanismen

2006-2007
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (12.2005-12.2007)

Überwachung von Sickerwasser in Deponien mittels hyperspektraler Sensoren

2005-2007
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
In dem Projekt sollen hyperspektrale Sensoren entwickelt werden, die eine kontinuierliche Überwachung des Deponiewassers ermöglichen. Damit wird eine wesentlich höhere Datendichte als üblich erreicht. Weiterhin können Leckagen am Dichtungssystem...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Geogr. Hans-Peter Ratzke (07.2005-10.2007) Kristina Nebel (02.2007-10.2007)

Abschlussarbeiten


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
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)