Artikel und Bücher
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Brinkhoff, T.; Weitkämper, J. (2004):
Visualisierung und interaktive Bearbeitung von Geodaten mit SVG±geo. Proceedings GI-Tage 2004, Münster, Germany, 2004, 133-145
, Weblink
Krüger, A. (2004):
www.gis-club.de. DGPF-/DDGI-/GiN-Workshop E-Learning in Geoinformatik und Fernerkundung - Stand und Perspektiven, Vechta, 2004
Vorträge
Luhmann, T.
:
Photogrammetric Research at Jade University.
Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
Dezember 2018
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Dezember 2018
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry II.
Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew,
November 2018
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry I.
Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew,
November 2018
Luhmann, T.
:
Dense pointclouds from combined nadir and oblique imagery by object-based semi-global multi-image matching.
GIS Day, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
November 2018
Projekte
1995-1999
Gefördert durch: Land Niedersachsen
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (10.1995-10.1999)
Abschlussarbeiten
Untersuchungen zur kombinierten Auswertung von terrestrischen Laserscandaten und UAV-Daten mithilfe von Agisoft Metashape 2.0 und RealityCapture 1.2 (2023/1)
Entwicklung und Untersuchung eines UAV-basierten Messverfahrens zur Gebäudevermessung für das Liegenschaftskataster (2023/1)
Untersuchung der wirtschaftlichen Georeferenzierung photogrammetrischer Bildflüge sowie des Einflusses von Schneebedeckung auf Folgeprodukte (2023/1)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Entwicklung und Validierung einer robotergestützten Werkskalibrierung für TubeInspect-Messsysteme (2023/1)
Kooperationspartner
Automatisierte Erzeugung von Trainingsdatensätzen für Deep-Learning-Ansätze im Bereich der 3D-Gebäuderekonstruktion (2023/1)