Artikel und Bücher

Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023): The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16) , doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023): Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023): Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022): A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences , doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022): A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014 , doi: https://doi.org/10.3390/s22135014

Vorträge

Luhmann, T. : Internationales studentisches Projekt Photogrammetrie und Laserscanning Oldenburg/Kiew. Niedersächsischer Geodätentag, Oldenburg, Juni 2019
Nietiedt, S. : Three-dimensional measurement of rotor blades during flow measurements in a wind tunnel. Wind Energy Science Conference 2019, Cork, Ireland, Juni 2019
Brinkhoff, T. : Determining Point Locations of Populated Places by Using Area Datasets. 22nd AGILE Conference on Geo‐information Science, Limassol, Cyprus, Juni 2019
Knies, J. : Suitability Areas for Energy Planning in Community. International Conference on New Pathways for Community Energy and Storage, Groningen, Juni 2019
Schüssler, F. : Der kurze Weg zur Praxis in Stadt und Land? Die ambulante medizinische Versorgung aus räumlicher Perspektive. Vortragsreihe inForum, Oldenburg, Mai 2019

Projekte

Verifizierung und Quantifizierung von Einflussgrößen auf die Genauigkeit hochgenauer optischer 3D-Messsysteme

2003-2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Beleuchtung, Signalisierung und Bildverarbeitungsalgorithmen haben einen starken Einfluss auf die photogrammetrische Auswertung und sollen innerhalb des Projektes auf neue Techniken und Verfahren untersucht werden. Im Rahmen der Forschung entstehen T...

SVG-Viewer für mobile Endgeräte

2003-2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
In diesem Projekt wurde eine Darstellung von Karten als SVG-Dokumente auf mobilen Endgeräten untersucht. Dazu wurde ein SVG-Viewer entwickelt, der auf mobilen Geräten einsetzbar war.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Ing. Mirco Brandes (06.2003-06.2005)

Improved vision system for visualisation and decision making in cultural heritage preservation

2003-2004
Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Zur Restaurierung wie auch zu Präsentationszwecken in Museen werden immer häufiger Oberflächenmodelle von Skulpturen, Statuen und anderen Objekten genutzt. Das Projekt VISCUP möchte aufzeigen, dass es möglich ist solche Oberflächenmodelle nahez...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Ralph Riede (02.2003-09.2004) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (02.2003-06.2004)

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)