Artikel und Bücher

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
Mardani-Nejad, A.; Luhmann, T.; Kersten, T.; Dorschel, B.; Purser, A. (2021): An underwater photogrammetry application to generate micro-bathymetry data for benthic habitat mapping and analysis at Arctic ocean. IFAC-PapersOnLine, Volume 54, Issue 16, ISSN 2405-8963 , doi: 10.1016/j.ifacol.2021.10.123

Vorträge

Luhmann, T. : Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser. 35. Hydrographentag & 204. DVW-Seminar, Bremerhaven, Juni 2022
Luhmann, T. : Grundlagen und Beispiele der Unterwasserphotogrammetrie. Geodätisches Kolloquium, HafenCity Universität Hamburg, Juni 2022
Pesch, R. : Bewertung der Kohärenz des HELCOM MPA Netzwerks. Seminar „30 Jahre Naturschutz im Rahmen der Helsinki Konvention“ BfN, Insel Vilm: 15.06.22 – 17.06.22, Juni 2022
Luhmann, T. : Photogrammetrie und 3D-Messtechnik. Jade Campustag Oldenburg, Juni 2022
Luhmann, T. : Industrielle Messtechnik – Chancen für die Geodäsie im Kontext von Industrie 4.0. Geodätisches Kolloquium und Abschiedsvorlesung Rudolf Staiger „Unser Beruf im Wandel der Zeit – 40 Jahre Vermessung“ Hochschule Bochum, Mai 2022

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)