Artikel und Bücher
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Luhmann, T.; Sahrhage, V. (2006):
Konzepte zur optischen 3D-Navigation von Sensoren. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Jahrgang 2006, Heft 5, 439-444
Krüger, A.; Brinkhoff, T. (2006):
Konzeption, Entwicklung und Einsatz von e-Learning-Modulen in der Geoinformatik. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Jahrgang 2006, Heft 5, 371-378
, Weblink
Luhmann, T.; Hastedt, H.; Tecklenburg, W. (2006):
Modellierung der chromatischen Aberration in Bildern digitaler Aufnahmesysteme. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Jahrgang 2006, Heft 5, 417-425
Luhmann, T.; Hastedt, H.; Tecklenburg, W. (2006):
Modelling of chromatic abberation for high precision photogrammetry. The International Archives of the Photogrammetry, Proceedings Conference Commission V
Hastedt, H.; Luhmann, T.; Tecklenburg, W. (2006):
Nutzung von RGB-Farbkanälen für die hochgenaue 3D-Punktmessung. Luhmann/Müller (ed.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 5. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Heidelberg
Vorträge
Weisensee, M.
:
North Sea Sustainable Energy Planning – Introduction to the Project.
ICLEI-Forum, COP15, Copenhagen, Denmark,
Dezember 2009
Ratzke, H. :
Activities at the Jade Hochschule in the field of sustainable energy planning.
ICLEI-Forum , World Climate Conference, Copenhagen, Denmark,
Dezember 2009
Lorkowski, P. :
ALKIS in der Praxis: Ein Werkzeug zum Import von NAS-Daten.
GiN-EVU-Forum, Oldenburg,
November 2009
Ratzke, H. :
Elements for a sustainable energy planning.
North Sea Sustainable Energy Planning Kick-Off Meeting, Dundee, UK,
November 2009
Projekte
2020-2025
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt – „WärmewendeNordwest – Digitalisierung zur Umsetzung von Wärmewende- und Mehrwertanwendungen für Gebäude, Campus, Quartiere und Kommunen im Nordwesten“ (kurz WWNW) - wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildun... mehr
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-) Dr. Pavel Paulau (07.2022-) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (11.2022-) Mareike Fincken, M.Sc. (03.2024-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-) Dr. Pavel Paulau (07.2022-) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (11.2022-) Mareike Fincken, M.Sc. (03.2024-)
Gefördert durch: Deutscher Akademischer Austausch Dienst (DAAD)
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Software-Tools zur Erstellung von simulierten Massendaten von Objekten, die mit einem terrestrischen Laserscanner aufgenommen werden. Diese Instrumente erzeugen 3D-Punktwolken von verschiedenen Stationen, d... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Darius Popovas Dr. Maria Chizhova Dr. Denys Gorkovchuk Dr. Julia Gorkovchuk Prof. Dr. Mona Hess Mykola Trehub
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Darius Popovas Dr. Maria Chizhova Dr. Denys Gorkovchuk Dr. Julia Gorkovchuk Prof. Dr. Mona Hess Mykola Trehub
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Die Digitalisierung stellt auch Museen vor große Herausforderungen. So umfasst die Sammlung des Landesmuseums Natur und Mensch Oldenburg Objekte aus der Naturkunde, der Archäologie und der Ethnologie, von denen bis jetzt nur ein Bruchteil digital e... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (10.2022-03.2023) Paul Kalinowski, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (10.2022-03.2023) Paul Kalinowski, M.Sc.
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)