Der zeitliche Wandel von Geodaten – Universelle Zeitreihenanalyse zur Bestimmung von Veränderungen und zuverlässigen Vorhersagen
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Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023):
Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022):
A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences
, doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022):
A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014
, doi: https://doi.org/10.3390/s22135014
Kalinowski, P.; Hindmarch, J.; Luhmann, T. (2022):
Accuracy investigations of hand-held scanning system using different dumbbell artefacts. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2022, 401–407
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-401-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Menna, F.; Nocerino, E.; Luhmann, T. (2022):
An efficient solution to ray tracing problems for hemispherical refractive interfaces. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., V-2-2022, 333–342
, doi: 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-333-2022 , Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Photogrammetrie für die Präzisionsmessung in industriellen Anwendungen: Möglichkeiten und Grenzen.
VDI-Fachtagung Koordinatenmesstechnik „Schlüsseltechnologie für die Produktion von morgen“, Braunschweig,
November 2014
Willemsen, T. :
Precise Optical 3D Measurement of Welding-Seams under Water.
Large Volume Metrology Conference (LMVC) 2014, Manchester, Großbritannien,
November 2014
Gollenstede, A.
:
Animated Cartographic Visualisation of Networks on Mobile Devices.
11th International Symposium on Location-Based Services, Wien, Östereich,
November 2014
Luhmann, T.
:
Entwicklung und Qualifizierung automatisierter zerstörungsfreier Prüftechniken zur Bauwerks- und Schweißnahtprüfung unter Wasser.
Abschlusspräsentation, DVS Fachausschuss V4, Hannover,
Oktober 2014
Luhmann, T.
:
Measuring Accuracy in Photogrammetry: Critical Factors, Optimization and Verification.
Kolloquiumsvortrag, Universität Heidelberg,
Oktober 2014
Projekte
Gefördert durch: Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG)
Dieses Vorhaben ist ein Gemeinschaftsprojekt mit dem Institut für Photogrammetrie und GeoInformation (IPI) und dem Institut für Kartographie und Geoinformatik (ikg), beide von der Leibniz Universität Hannover. Es ist das erste Proj... mehr
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Ziel des Projektes ist es, die klassische Sichtprüfung (VT) von Schweißverbindungen unter Wasser durch ein optisches 3D-Messsystem zu ergänzen. Auf Grundlage von hochauflösenden 2D-(Bild)Daten werden durch photogrammetrische Metho... mehr
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Klassische Verfahren der photogrammetrischen Verformungsanalyse bestehen zum einen aus der spatio-temporalen Bildzuordnung (spatio temporal matching – STM) und zum anderen aus einem nachfolgenden Schritt der Berechnung von Verformungsparame... mehr
Abschlussarbeiten
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner