Artikel und Bücher
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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
Gielsdorf, F.; Schönrock, S.; Pesch, R. (2022):
Chapter 2: Mathematics and Statistics. W. Kresse, D. Danko (Eds.), Springer Handbook of Geographic Information, Springer
, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-53125-6_2
Brinkhoff, T.; Kresse, W. (2022):
Databases. In: Kresse, W., Danko, D. (eds.): Springer Handbook of Geographic Information, Springer, 53-93
, doi: 10.1007/978-3-030-53125-6_3
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D. (2022):
Developing a Virtual Laser Scanner for Training and Research. GIM International, ISSN 1566-9076, Issue 2, pp. 18-20
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D.; Popovas, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M. (2022):
Development of a terrestrial laser scanner simulator. 3D Arch, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, pp. 329-334
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-329-2022
Vorträge
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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
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)