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

Lorkowski, P. : Monitoring of Continuous Environmental Phenomena. GISCO the Geo-Information Science Colloquium, Gesellschaft für Geoinformatik (GfGI), Bamberg, November 2015
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
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

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


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)