Artikel und Bücher

Ghavimi, A.; Schoo, J.; Werner, T.; Brinkhoff, T.; Pesch, R.; Schüssler, F. (2024): Geo-Toolbox: Von Daten zur Anwendung. Transformation Dynamics, Band 1, 69-94 , doi: 10.23660/voado-415 , Weblink
Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024): Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Brinkhoff, T. (2024): Geospatial Information Technology Systems for Digital Ethology. In: Tomáš Paus, Hye-Chung Kum (eds.): Digital Ethology: Human Behavior in Geospatial Context. Strüngmann Forum Reports, vol. 33, series ed. Julia R. Lupp. Cambridge, MA: The MIT Press, 107–123 , doi: 10.7551/mitpress/15532.003.0011
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024): Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024): Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481

Vorträge

Luhmann, T. : Current Research in Photogrammetry and Geoinformatics at Jade University Oldenburg (Germany). Yerevan State University of Architecture and Construction, Yerevan, Armenien, Oktober 2013
Luhmann, T. : Einführung in die 3D-Bildmesstechnik - Grundlagen der Photogrammetrie. Framos, München, Oktober 2013
Luhmann, T. : Photogrammetrische Messtechnik für Anwendungen in der Windenergie. Kolloquium Systemintegration Erneuerbarer Energien, Oldenburg, September 2013
Willemsen, T. : Untersuchungen zur laserbasierten photogrammetrischen Erfassung von Schweißnähten unter Wasser. DVS Congress 2013, Essen, September 2013
Jaquemotte, I. : Die Stadt in 3D – Modellierung und Präsentation. Deutscher Kartographentag, Dresden, August 2013

Projekte

Entwicklung von Zuordnungsverfahren zwischen Vektor- und Rasterkarten

2003-2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Da aus der historischen Entwicklung heraus die amtlichen Basiskarten bei großräumiger Betrachtung sehr unterschiedliche Genauigkeiten aufweisen, treten heute große Genauigkeitsprobleme bei der Leitungsdokumentation auf. Daher sollen Verfahren und ...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (Leitung) Nicole Krimpenfort (09.2003-09.2005) Dr. Andreas Fisler (06.2001-12.2001)

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)

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)