Artikel und Bücher

Rofallski, R.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022): Investigating distance-dependent distortion in multimedia photogrammetry for flat refractive interfaces. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 127–134 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-127-2022 , Weblink
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2022): Konzeption und Entwicklung einer mandantenfähigen Webanwendung zur interaktiven Geodatenanalyse im Kontext der Wärmeleitplanung. GI_Salzburg22
Luhmann, T.; Rofallski, R.; Kahmen, O. (2022): Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser. DVW/DHyG Fachtagung "Hydrographie - Messen mit allen Sinnen", Schriftenreihe des DVW, Band 102, pp. 109-116
Hauer, D.; Colson, A.; Hastedt, H.; Gamstedt, K. (2022): Monitoring structural change of large, complex archaeological wooden objects - Application of fixed target photogrammetry. Wet Organic Archaeological Materials 2019. Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019 , Weblink
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022): Monocular Photogrammetric System for 3D Reconstruction of Welds in Turbid Water. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 19-35 , doi: 10.1007/s41064-022-00191-2

Vorträge

Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik zur dynamischen Erfassung von Rotorblättern. OLEC TurbuMetric-Workshop, Oldenburg, Januar 2022
Brinkhoff, T. : Geodatenbanksysteme. CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz, Dezember 2021
Pesch, R. : Abgrenzung von Biotopen am Meeresgrund der deutschen AWZ der Nordsee: Forschungsstand und –perspektiven aus Sicht des Meeresnaturschutzes. Geodätisches Kolloquium der Abteilung Geoinformation des FBGG, Jade Hochschule, November 2021
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry – Object Reconstruction and Applications. Kyiv National University for Construction and Architecture, Oktober 2021
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry – Fundamentals and Camera Calibration. Kyiv National University for Construction and Architecture, Oktober 2021

Projekte

Intensivierung des horizontalen Technologietransfers für die interdisziplinäre Nutzung der optischen 3D-Messtechnik

2001-2007
Gefördert durch: Europäischer Sozialfonds (ESF)
Das Projekt dient der wissenschaftlich-technischen Stärkung der strukturschwachen Region (Oldenburg, Nordwestniedersachsen) mit dem Ziel, hochwertige Arbeitsplätze im Bereich der optischen 3D-Messtechnik und Photogrammetrie zu schaffen und langfris...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (11.2002-09.2007) Dipl.-Ing. Barbara Wille (11.2004-06.2007) Dipl.-Ing. Meike Grotz (12.2004-11.2005) Ragna Behrendt (12.2001-11.2004) Dr. Axel Wendt (06.2004-11.2004) Dr. Andreas Fisler (06.2002-12.2002) Dipl.-Ing. Ralf Jantos (06.2002-12.2002)

Optische 3D-Messtechnik

2001-2002
Gefördert durch: HWP
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Rosing (06.2001-12.2002) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (03.2002-11.2002) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (06.2002-09.2002)

Objektbasierte photogrammetrische Erfassung von Freiformflächen mit multispektralen und multisensoralen digitalen Bilddaten

2001-2007
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Axel Wendt (03.2001-03.2007)

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)