Artikel und Bücher

Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Brinkhoff, T.; Denker, C.; El-Mihoub, T.; Kisselbach, T.; Korte-Wagner, Yves; Korte, H.; Köckritz, Oliver; Luhmann, T.; Nolle, L.; Rofallski, R.; Tholen, C.; Werner, T. (2022): Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS). In: A. Schneider (Hrsg.): MST 2022 – Multisensortechnologie: Von (A)nwendungen bis (Z)ukunftstechnologien, Beiträge zum 213. DVW-Seminar, Arbeitskreis 3 »Messmethoden und Systeme«, Band: 103, Wißner Verlag, S. 103-119 , Weblink
Seute, N.; Hastedt, H.; Luhmann, T. (2022): Entwicklung und Untersuchung einer Digitalisierungszelle für die 3D-Objektrekonstruktion mit Agisoft Metashape. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 109-116
Lenzi, J.; Felege, C; Newman, R; McCann, B; Ellis-Felege, S. (2022): Feral Horses and Bison at Theodore Roosevelt National Park (North Dakota, United States) Exhibit Shifts in Behaviors during Drone Flights. Drones 6: 136 , doi: 10.3390/drones6060136 , Weblink
Wester, T.; Kröger, L.; Langidis, A.; Nietiedt, S.; Rofallski, R.; Göring, M.; Luhmann, T.; Peinke, J.; Gülker, G. (2022): Fluid-structure interaction experiments on a scaled model wind turbine under tailored inow conditions using PIV and photogrammetry. 20th International Symposium on Applications of Laser and Imaging Techniques to Fluid Mechanics, Lissabon
Moghaddamnia, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T.; Kaeding, T. (2022): Functional quality assessment of whole-body vibration training devices based on instantaneous amplitude and frequency of photogrammetric vibration measurements. Medical Engineering & Physics, Vol. 111, 103935 , doi: 10.1016/j.medengphy.2022.103935

Vorträge

Luhmann, T. : Learning Photogrammetry with PhoX. LowCost3D, Berlin, Dezember 2015
Luhmann, T. : Measuring Accuracy in Photogrammetry - Critical factors, Optimization and Verification. University of Geodesy and Cartography, Moscow, Dezember 2015
Gollenstede, A. : Island digital – Geoinformatik und Tourismus. Schlaues Haus, Oldenburg, November 2015
Luhmann, T. : Ukraine – Recent impressions and expe-riences. Jade Hochschule, Oldenburg, November 2015
Gollenstede, A. : Dynamic Cartographic Visualization Methods for Limited Viewports. GISCO the Geo-Information Science Colloquium, Gesellschaft für Geoinformatik (GfGI), Bamberg, November 2015

Projekte

Gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)
Das Projekt OptiKons zielt darauf ab, durch den Einsatz optischer 3D-Messtechnik den Zeitpunkt zu erkennen, an dem sich archäologisches Nassholz verformt, um eine frühzeitige und angepasste konservatorische Maßnahme zu ermöglichen. Ein unterwasse... mehr
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt ASKAR3D (Entwicklung eines assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik) hat als übergeordnetes Ziel, am Beispiel der Knie-Endoprothetik die chirurgische Präz... mehr
Personen
Prof. Dr. Frank Wallhoff (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (02.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (03.2023-)
Gefördert durch: Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur
Die globalen Klimaschutzziele können als Chance angesehen werden, eine nachhaltige regionale Entwicklung voranzutreiben, indem lokale Energieressourcen stringenter genutzt und sowohl ökologische als auch ökonomische Vorteile generiert werden. Mit ... mehr

Abschlussarbeiten


Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)