Artikel und Bücher

Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D. (2022): Developing a Virtual Laser Scanner for Training and Research. GIM International, ISSN 1566-9076, Issue 2, pp. 18-20
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D.; Popovas, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M. (2022): Development of a terrestrial laser scanner simulator. 3D Arch, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-2/W1-2022, pp. 329-334 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-2-W1-2022-329-2022
Lenzi, J.; Bresesti, F.; Lozoya, JP; De Feo, B; Krojmal, E; Lacerot, G; Braun, C; Teixeira de Mello, F (2022): Diet and debris ingestion of skuas on Fildes Peninsula, King George Island, Antarctica. Marine Pollution Bulletin 185: 114211 , doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.11421 , Weblink
Naber, O.; Luhmann, T.; Rofallski, R. (2022): Einfluss von Videokomprimierung und Roller-Shutter-Effekt bei der photogrammetrischen Auswertung mit Videos. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 43-54
Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Brinkhoff, T.; Denker, C.; El-Mihoub, T.; Kisselbach, T.; Korte-Wagner, Yves; Korte, H.; Köckritz, Oliver; Luhmann, T.; Nolle, L.; Rofallski, R.; Tholen, C.; Werner, T. (2022): Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS). In: A. Schneider (Hrsg.): MST 2022 – Multisensortechnologie: Von (A)nwendungen bis (Z)ukunftstechnologien, Beiträge zum 213. DVW-Seminar, Arbeitskreis 3 »Messmethoden und Systeme«, Band: 103, Wißner Verlag, S. 103-119 , Weblink

Vorträge

Jaquemotte, I. : Die Welt im Modell?. Absolventenforum 2007, Oldenburg, November 2007
Nebel, K. : Flood Simulation in Plane Areas – Are existing geo basis data precise enough?. 1st Conference for the „Protection and Management of the River Drweca Basin”, Torun, Poland, Oktober 2007
Luhmann, T. : Photogrammetrische Modellierung der chromatischen Aberration. 13. Workshop Farbbildverarbeitung, Koblenz, Oktober 2007
Ratzke, H. : Sustainable Development of the Drweca Valley Using Innovative Planning Instruments. 1st Conference for the „Protection and Management of the River Drweca Basin”, Torun, Poland, Oktober 2007
Gollenstede, A. : Wegenetz- und Beschilderungsplanung mit Freier und Open Source Software. VSVI-Seminar GIS 2007, Hannover, September 2007

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


Untersuchungen zum Einsatzpotential von UAV-Photogrammetrie bei der topographischen Ermessung im Vergleich zur klassischen Tachymeter-/GNSS-Vermessung (2024/1)
Untersuchung eines lidargestützten Verfahrens zur Detektion von dynamischen Hindernissen und Algorithmen zur Kollisionsvermeidung für die vollautomatische Navigation mit einem Autonomous Surface Vehicle (2024/1)
Betreuer

Prof. Harry Wirth

Prof. Dr. habil. Till Sieberth

Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Betreuer

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Rohjans

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Kooperationspartner

2Orgu GmbH

Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)