Artikel und Bücher

Luhmann, T. (2023): Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. 4th ed., Walter de Gruyter, Berlin , doi: https://doi.org/10.1515/9783111029672-001 , Weblink
Pogoda, B.; Hausen, T.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hauser, S.; Bérenger, C.; Dureuil, M.; Krause, J.; Heinicke, K.; Pusch, C.; Eisenbarth, S.; Kreutle, A.; Peter, C.; Pesch, R. (2023): Come, tell me how you live: Habitat suitability analysis for Ostrea edulis restoration. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems (accepted Jan 2023) , doi: 10.1002/aqc.3928
Göring, M.; Luhmann, T. (2023): Development of a Procedure for Torsion Measurement Using a Fan-Shaped Distance Meter System. Sensors 2023 , doi: https://doi.org/10.3390/s23208603 , Weblink
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2023): Digital visual testing of welds under water using optical 3D measurement technology with image-variant illumination. Unterwassertechnik 2023 - DVS Media, DVS Berichte, Band: 374, S. 93-101, ISBN: 978-3-96144-159-4 , Weblink
Both, F.; Kalinowski, P.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2023): Digitalisierung der Weserrunenknochen und die alte Frage: Original oder Fälschung. Warnke (Hrsg.): Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg, 03/2022, ISSN 2750-2813, Isensee Verlag, Oldenburg, S. 67-70

Vorträge

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
Wichmann, A. : Antrittsvorlesung: Kartographie und Geovisualisierung. Kolloquium Geoinformation, Juni 2024 Weblink
Nietiedt, S. : Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA, Juni 2024 doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024

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


Evaluierung cloud-optimierter Datenformate zur Speicherung und Analyse großer raumzeitlicher Rasterdaten (2024/12)
Untersuchungen zur laserscanner-basierten Schwingungsmessung am Beispiel eines Rotorblattes einer Windenergieanlage im Stillstand (2024/12)
Untersuchungen zur Optimierung der Kamerakonfiguration bei einer TubeInspect Messzelle für die Messung von Rechteckprofilen (2024/12)
Betreuer

Prof. Dr. habil. Till Sieberth

Karsten Leuthold

Kooperationspartner

Denkmal3D

Prozedurale Generierung urbaner Umgebungen – Entwicklung eines Prototyps mittels Unreal Engine (2024/11)
Entwicklung einer Cloud-nativen Architektur zur Verwaltung und Verarbeitung rasterbasierter Bodenbewegungsdaten (2024/11)