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Luhmann, T. (2023):
Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
, Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023):
Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research
, doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023):
Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München
, Weblink
Leiz, M.; Moon, K.; Rehner, L.; Stentzel, U.; Radicke, R.; Hoffmann, W.; van den Berg, N. (2023):
Population-Based, Spatial Analysis of Specialised Ambulatory Palliative Care in Mecklenburg-Western Pomerania, Germany, on the Basis of Reimbursement Data. International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH)
, doi: 10.3390/ijerph20032231 , Weblink
Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023):
Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8
Vorträge
Luhmann, T.
:
An introduction to underwater photogrammetry.
Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
November 2018
Knies, J. :
Wärmeplanung: Grundlagen und Perspektiven.
Kommunale Wärmeplanung im Praxistest (Klimaschutz- und Energieagentur Niedersachsen),
November 2018
doi: 10.13140/RG.2.2.17052.13449
Göring, M.
:
Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen.
Doktorandentreffen, Dresden,
Oktober 2018
Luhmann, T.
:
Beitrag der optischen 3D-Messtechnik zu Industrie 4.0.
Fraunhofer Vision Technologietag, Jena,
Oktober 2018
Hastedt, H.
:
Aktuelle Methoden der laser- und bildbasierten 3D-Erfassung: Möglichkeiten und Grenzen.
Digital Technologies Meetup Oldenburg,
September 2018
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)