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Kalinowski, P.; Füldner, K.; Mittmann, M.; Schierbaum, A.; Luhmann, T. (2022):
High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, 275–281, 2022
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-275-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022):
Investigating distance-dependent distortion in multimedia photogrammetry for flat refractive interfaces. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 127–134
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-127-2022 , Weblink
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2022):
Konzeption und Entwicklung einer mandantenfähigen Webanwendung zur interaktiven Geodatenanalyse im Kontext der Wärmeleitplanung. GI_Salzburg22
Luhmann, T.; Rofallski, R.; Kahmen, O. (2022):
Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser. DVW/DHyG Fachtagung "Hydrographie - Messen mit allen Sinnen", Schriftenreihe des DVW, Band 102, pp. 109-116
Hauer, D.; Colson, A.; Hastedt, H.; Gamstedt, K. (2022):
Monitoring structural change of large, complex archaeological wooden objects - Application of fixed target photogrammetry. Wet Organic Archaeological Materials 2019. Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019
, Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Einführung in die 3D-Bildmesstechnik – Grundlagen der Photogrammetrie und Kalibrierung, Genauigkeit und photogrammetrische Bildverarbeitung.
Leica Geosystems, Heerbrugg,
November 2015
Luhmann, T.
:
Photogrammetrie in Lehre und Forschung an der Jade Hochschule.
KonGeoS, Oldenburg,
November 2015
, . :
Simulated Annealing With Parameter Tuning for Wind Turbine Placement Optimization.
Workshop on System Integration of Renewable Energy, Delmenhorst,
November 2015
Gollenstede, A.
:
Island digital – Geoinformatik und Tourismus.
Schlaues Haus, Oldenburg,
November 2015
Kahmen, O.
:
Influence of Quantity, Size and Arrangement of Scale Bars in Large Volume Photogrammetry.
EPMC European Portable Metrology Conference 2015, Manchester,
Oktober 2015
Projekte
2005-2010
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Der Forschungsschwerpunkt beschäftigt sich mit der anwendungsorientierten Forschung und Entwicklung für die dreidimensionale optische Erfassung dynamischer Prozesse. Anwendung finden diese Verfahren in vielen Bereichen der Technik, z.B. beim Crash-...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (09.2009-06.2010) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (06.2007-06.2010) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2005-09.2007) Dipl.-Ing. Volker Sahrhage (05.2005-05.2007)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (09.2009-06.2010) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (06.2007-06.2010) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2005-09.2007) Dipl.-Ing. Volker Sahrhage (05.2005-05.2007)
Materialklassifizierung in Laserscannerdaten
2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Entwicklung eines Zweikamerasystems mit optimiertem Abbildungsmodell zur 3D-Navigation in der computergestützten Chirurgie
2004-2006
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Ziel von StereoNav ist die Optimierung des Stereomesssystems "Cambar" der Firma Axios 3D Services GmbH bezüglich der zu erreichen Messgenauigkeit im 3D-Raum.
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)