Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
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Artikel und Bücher
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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
Gollenstede, A.
:
Dynamic Cartographic Network Visualisation Methods for Limited Viewports.
International Cartographic Conference 2015 (ICC), Rio de Janeiro, Brasil,
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
Luhmann, T.
:
Messprinzipien und erreichbare Genau-igkeiten in der Nahbereichsphotogrammetrie.
58. Heidelberger Bildverarbeitungsforum, Oberkochen,
Juli 2015
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
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
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
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Abschlussarbeiten
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)