Artikel und Bücher

Seute, N.; Hastedt, H.; Luhmann, T. (2022): Entwicklung und Untersuchung einer Digitalisierungszelle für die 3D-Objektrekonstruktion mit Agisoft Metashape. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 109-116
Lenzi, J.; Felege, C; Newman, R; McCann, B; Ellis-Felege, S. (2022): Feral Horses and Bison at Theodore Roosevelt National Park (North Dakota, United States) Exhibit Shifts in Behaviors during Drone Flights. Drones 6: 136 , doi: 10.3390/drones6060136 , Weblink
Wester, T.; Kröger, L.; Langidis, A.; Nietiedt, S.; Rofallski, R.; Göring, M.; Luhmann, T.; Peinke, J.; Gülker, G. (2022): Fluid-structure interaction experiments on a scaled model wind turbine under tailored inow conditions using PIV and photogrammetry. 20th International Symposium on Applications of Laser and Imaging Techniques to Fluid Mechanics, Lissabon
Moghaddamnia, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T.; Kaeding, T. (2022): Functional quality assessment of whole-body vibration training devices based on instantaneous amplitude and frequency of photogrammetric vibration measurements. Medical Engineering & Physics, Vol. 111, 103935 , doi: 10.1016/j.medengphy.2022.103935
Koch, S.; Elbeshausen, M.; Gravenhorst, T.; Schnabel, M. (2022): Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen. Künstliche Intelligenz in Geodäsie und Geoinformatik

Vorträge

Luhmann, T. : Fundamentals of camera calibration and image orientation. UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart, September 2024
Ghavimi, A. : Digital Mapping the Social Memory for a Sustainable Transformation of Settlements: A Participatory GIS Approach. City Transitions: Society and the Spatial and Temporal Dimensions of Change, September 2024
Sieberth, T. : Photogrammetrie in der Forensik. Schlaues Haus Oldenburg, September 2024 Weblink
Pesch, R. ; Berkström, C. ; Bergström, U. ; Ract, C. ; Sacre, E. ; Leiz, M. ; Lenzi, J. ; Ahvo, A. ; Fetissov, M. ; Kaasik, A. ; Kotta, J. ; Juva, K. ; Takkolander, A. ; Virtanen, E. : Work package updates PROTECT BALTIC WP3 – Spatial Modelling. Protect Baltic Annual Meeting 2024, September 2024
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, BILDUNGSWERK VDV, Paderborn, Juni 2024

Projekte

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
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum bedeuten Veränderungen in Raum und Zeit. Solche raumzeitlichen Daten sollen von der Geo-Toolbox über digitale Technologien wie beispielsweise Datenbanken und Geoinformationssysteme (GIS)... mehr
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Forschung an Fachhochschulen“ zur Schaffung, Verstetigung und B... mehr

Abschlussarbeiten


Einsatz von Geotechnologien zur Digitalisierung, Beauskunftung und Darstellung von Straßenbahninfrastrukturen - ein Vergleich zwischen Frankfurt und Bremen (2023/8)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Marco Janßen, B.Sc.

Kooperationspartner

HK GmbH

Der Breitbandausbau in Deutschland im Kontext gleichwertiger Lebensverhältnisse – Statistische Analysen zu Wechselwirkungen zwischen Breitbandzugang und sozialen, ökonomischen und demografischen Faktoren (2023/8)
Betreuer

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Matthias Wielage

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Raumzeitliche multiagentenbasierte Modellierung zur Antizipation von Entscheidungen für Wärmeversorgungstechnologien im Kontext der Wärmeleitplanung (2023/8)
Automatisierung des Aktualisierungsprozesses von umfangreichen Rasterdaten-Sammlungen - Ein Vergleich der Umsetzung mit ArcGIS Pro (Mosaic Datasets) und QGIS (GDAL Virtual Raster) (2023/8)
Räumliche Auswertung energetischer Altbausanierungen am Beispiel eines Förderprogramms der Stadt Oldenburg (2023/3)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Lea Kuhlmann, M.A.

Kooperationspartner

Stadt Oldenburg