Artikel und Bücher

Kravchenko, J.; Luhmann, T.; Schultz, R. (2016): Concept and practice of teaching technical university students to modern technologies of 3D data acquisition and processing. A case study of close-range photogrammetry and terrestrial laserscanning. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B6, 65-69 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B6-65-2016
, .; Wagner, M.; Kramer, O. (2016): Constrained Evolutionary Wind Turbine Placement with Penalty Functions. Proceedings IEEE Congress on Evolutionary Computation, Vancouver, BC, Canada, 2016, 4903-4910 , doi: 10.1109/CEC.2016.7744419
Yorio, P; Olinto-Branco, J; Lenzi, J.; Luna-Jorquera, G; Zavalaga, C (2016): Distribution and trends in Kelp Gull (Larus dominicanus) coastal breeding populations in South America. Waterbirds 39: 114-135 , doi: https://doi.org/10.1675/063.039.sp103 , Weblink
Schüssler, F. (2016): Elfenbeinküste. In: Gieler, W. (Hrsg.): Staatenlexikon Afrika. Geographie, Geschichte, Kultur, Politik und Wissenschaft. Schriftenreihe der Bundeszentrale für Politische Bildung, Band 1691, S. 139-149
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2016): Entwicklung einer großen Invardraht-Maßverkörperung zur Anwendung in der Industriephotogrammetrie. Publikationen der DGPF, Band 25, Bern, 538-544

Vorträge

Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. DAAD VRscan3D Projektwoche, Universität Bamberg, September 2022
Koch, S. : WärmewendeNordwest - Digitalisierter Experimentalcampus Bauphysik. 9. Oldenburger BIMTag, September 2022 Weblink
Kahmen, O. : Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren. 9. BIM-Tag / 20. Oldenburger 3D-Tage, September 2022
Luhmann, T. : 20 Jahre 3D-Tage – Ein Rückblick. Oldenburger BIMTag, September 2022
Hastedt, H. : Von Messtechnik bis Farbe – 3D-Erfassung für das Kulturerbe. Oldenburger BIM-Tag, September 2022

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


Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Frank Mönsters

Kooperationspartner

sigma3D GmbH

Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Betreuer

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Dr. Georg Klose

Kooperationspartner

Prognos AG

Untersuchung zur zielgruppenorientierten 3D-Visualisierung von 2D-Plänen in kommunalen Planungsprozessen mit Entwurf einer webbasierten 3D-Informationsplattform (2023/9)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dipl. Geogr. Maria Orth

Kooperationspartner

Alta 4 Geoinformatik GmbH

Analyse der regionalen Vulnerabilität der Bevölkerung gegenüber Hochwasserereignissen in der Stadt Düsseldorf und dem Rhein-Kreis Neuss (2023/9)
Kooperationspartner

microm