Artikel und Bücher

Luhmann, T.; Kalinowski, P. (2022): Von ganz groß bis ganz klein – Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik. museums:zeit, Band 79, S.17-18
Alkhalil, O.; Luhmann, T.; Robson, S.; Kyle, S.; Harley, I. (2022): المساحة التصويرية القريبة والتصوير ثلاثي الأبعاد (Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging). Dar Shoa, 896 S., ISBN 30068 , Weblink
Hess, M.; Luhmann, T. (2021): 3D-Erfassung in der Denkmalpflege – Anforderungen und Perspektiven. B. Götze (ed.): Meydenbauer/Busch – Pioniere der Photogrammetrie , doi: 10.20378/irb-52145
Hastedt, H. (2021): 3D-Erfassung zur Kulturdenkmalpflege. Warnke, U. (ed.) Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg 1, 2018-2019, ISSN 2750-2813, S. 64-65, Isensee Verlag, Oldenburg, 2021
Kalinowski, P.; Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2021): Accuracy Investigations of Image-Matching Methods Using a Textured Dumbbell Artefact in Underwater Photogrammetry. PFG , doi: 10.1007/s41064-021-00175-8

Vorträge

Luhmann, T. : Ukraine – Aktuelle Einblicke und Erfahrungen. Schlaues Haus, Oldenburg, September 2015
Lorkowski, P. : Environmental Monitoring of Continuous Phenomena by Sensor Data Streams: A System Approach based on Kriging. 29th International Conference on Informatics for Environmental Protection, Copenhagen, Denmark, August 2015
Hastedt, H. : Investigations on the Quality of the Interior Orientation and its Impact in Object Space for UAV Photogrammetry. International Conference on Unmanned Aerial Vehicles in Geomatics (UAV-g), Toronto, Canada, August 2015
Gollenstede, A. : Dynamic Cartographic Network Visualisation Methods for Limited Viewports. International Cartographic Conference 2015 (ICC), Rio de Janeiro, Brasil, August 2015
, . : On Evolutionary Approaches to Wind Turbine Placement with Geo-Constraints. Genetic and Evolutionary Computation Conference, Madrid, Spain, Juli 2015

Projekte

Generalisierung von GIS-Daten

1995-1999
Gefördert durch: Land Niedersachsen

Abschlussarbeiten


Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)