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Kalinowski, P.; Hindmarch, J.; Luhmann, T. (2022):
Accuracy investigations of hand-held scanning system using different dumbbell artefacts. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2022, 401–407
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-401-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Menna, F.; Nocerino, E.; Luhmann, T. (2022):
An efficient solution to ray tracing problems for hemispherical refractive interfaces. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., V-2-2022, 333–342
, doi: 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-333-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2022):
An Efficient Solution to Ray Tracing Problems in Multimedia Photogrammetry for Flat Refractive Interfaces. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 37-54
, doi: 10.1007/s41064-022-00192-1
McQuatters-Gollop, A.; Guérin, L.; Arroyo, N.; Aubert, A.; Artigas, L.; Bedford, J.; Corcoran, E.; Dierschke, V.; Elliott, S.; Geelhoed, S.; Gilles, A.; González-Irusta, J.; Haelters, J.; Johansen, M.; LeLoc’h, F.; Lynam, C.; Niquil, N.; Meakins, B.; Mitchell, I.; Padegimas, B.; Pesch, R.; Preciado, I.; Rombouts, I.; Safi, G.; Schmitt, P.; Schückel, U.; Serrano, A.; Stebbing, P.; Dela Torriente, A.; Vina-Herbon, C. (2022):
Assessing the state of marine biodiversity in the Northeast Atlantic. Ecological Indicators 141 (2022) 109148
, doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109148
Schierbaum, A.; Kalinowski, P.; Mittmann, M.; Luhmann, T. (2022):
Aufnahme und Modellierung des Goethe-Elefantenschädels mittels Handscanner und SfM. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 99-108
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Mobile Erfassung von Brutvögeln und Libellen am Beispiel des Projektes ARDINI.
GiN-Forum „Mobile Systeme“, Oldenburg,
August 2011
Knies, J. :
Gebäudescharfe und kostengünstige kommunale Wärmebedarfsberechnung mit OpenSource-Software.
AGIT, Salzburg,
Juli 2011
Ratzke, H. :
Berücksichtigung des Potentials für Solaranlagen im Rahmen der regionalen Planung.
8. X-border-GDI Projekt-Partner-Forum „Klima und Regenerative Energie“, Düsseldorf,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Photogrammetric Examples in Structural Engineering.
„Geodesic Support of Construction: Current State, Problems, Prospects for Further Development“, Universität Kiew, Ukraine,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Research Projects of the Institute of Applied Photogrammetry and Geoinformatics.
Technische Universität Donezk, Ukraine,
Juli 2011
Projekte
2000-2002
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Mit Hilfe des relativ jungen Laserscanningverfahren lassen sich großflächige und hochauflösende topographische Geländeaufnahmen realisieren. Für die Erstellung eines digitalen Geländemodells (DGM) muss der umfangreiche Datensatz im Vorfeld klas...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (05.2000-06.2002)
Prof. Dr.-Ing. Helmut Kuhn (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (05.2000-06.2002)
Institut für Innovationstransfer
2000-2016
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (06.2007-12.2009)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Christina Schumacher (06.2007-12.2009)
Reihenuntersuchung von Gemälden mit Infrarotreflektographie
2000
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Abschlussarbeiten
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)