Artikel und Bücher

Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024): Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Nietiedt, S.; Helmholz, P.; Luhmann, T. (2024): Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-2-2024 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024): Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts , doi: 10.1515/9783110777567
Luhmann, T.; Sieberth, T. (2024): Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage und des BIMtages 2024. Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, 414 S.
Albers, S.; Rofallski, R.; Hagen, Paul-Felix; Luhmann, T. (2024): Procedure for the Orientation of Laser Triangulation Sensors to a Stereo Camera System for the Inline Measurement of Rubber Extrudate. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2-2024 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-1-2024

Vorträge

Chizhova, M. : Probabilistic reconstruction of destroyed and incomplete objects from point clouds using Bayesian networks and cellular automata. Michigan Tech University, Houghton, USA, September 2017
Luhmann, T. : Messgenauigkeit in der 3D-Bildverarbeitung und Photogrammetrie. Testo, Titisee, September 2017
Luhmann, T. : Dense pointclouds from combined nadir and oblique imagery by object-based semi-global multi-image matching. 56th Photogrammetric Week '17, Stuttgart, September 2017
Knies, J. : Räumliche Integration industrieller Abwärme in zukünftige Wärmeversorgungsoptionen. AGIT 2017 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik, Salzburg, Österreich, Juli 2017 doi: 10.13140/RG.2.2.14026.98240
Gollenstede, A. : Teaching/Research Project 'Wheelmap'. 28th International Cartographic Conference 2017 (ICC 2017), Washington, DC, USA, Juli 2017

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)