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
Luhmann, T.:
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September 2024
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Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach.City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change,
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Photogrammetrie in der Forensik.Schlaues Haus Oldenburg,
September 2024Weblink
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Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn,
Juni 2024
Im Rahmen dieses Projekts wurde ein multimedialer Vorlesungsraum mit Videokameras, Funkmikrofonen, Mischpult, Lautsprechern, Beamer und Whiteboard eingerichtet.