Artikel und Bücher

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

Chizhova, M. : Probabilistic reconstruction of destroyed and incomplete objects from point clouds using Bayesian networks and cellular automata. Michigan Tech University, Houghton, USA, September 2017
Luhmann, T. : Messgenauigkeit in der 3D-Bildverarbeitung und Photogrammetrie. Testo, Titisee, September 2017
Luhmann, T. : Dense pointclouds from combined nadir and oblique imagery by object-based semi-global multi-image matching. 56th Photogrammetric Week '17, Stuttgart, September 2017
Knies, J. : Räumliche Integration industrieller Abwärme in zukünftige Wärmeversorgungsoptionen. AGIT 2017 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik, Salzburg, Österreich, Juli 2017 doi: 10.13140/RG.2.2.14026.98240
Gollenstede, A. : Teaching/Research Project 'Wheelmap'. 28th International Cartographic Conference 2017 (ICC 2017), Washington, DC, USA, Juli 2017

Projekte

Filterverfahren zur Extraktion der Geländeoberfläche aus luftgestützten Laserscannerdaten

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)

Institut für Innovationstransfer

2000-2016
Personen
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)
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dr. Ing. Johannes Piechel (05.2014-08.2014)

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)