Artikel und Bücher

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
Kalinowski, P.; Both, F.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2022): Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie. Luhmann, Thomas; Schumacher, Christina (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2022, Wichmann, Berlin.
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2022): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, 421 p
Luhmann, T.; Maas, H. (2022): Recent developments in multi-media and underwater photogrammetry. Special Issue, PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90 , doi: 10.1007/s41064-022-00197-w
Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2022): Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 95–101 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022

Vorträge

Knies, J. : Energetische Nachbarschaften – Impulse für eine zukünftige Energie(leit)planung. Kolloquium Institut für Solarenergieforschung in Hameln (ISFH), Hameln-Emmertal, März 2017
Chizhova, M. : Probabilistic Reconstruction of 3D Buildings using Cellular Automaton. 7th International Workshop 3D ARCH – „3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architectures” (ISPRS/CIPA), März 2017
Knies, J. : Energetische Nachbarschaften – Impulse für eine zukünftige Energie(leit)planung und Umsetzung am Beispiel Alter Stadthafen in Oldenburg. 7. KoBE-Fachtagung “Zukunft Bauen und Sanieren 2017”, Oldenburg, Februar 2017
Brinkhoff, T. : Geodatenbanksysteme. CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz, Februar 2017
Rofallski, R. : Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. 16. Oldenburger 3D-Tage 2017, Februar 2017

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)