Artikel und Bücher

Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Kada, Martin (2018): RoofN3D: Deep Learning Training Data for 3D Building Reconstruction. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-1191-2018 , Weblink
Chizhova, M.; Gurianov, A.; Luhmann, T.; Hess, M.; Brunn, A.; Stilla, U. (2018): Semantic segmentation of building elements using point cloud hashing. Archives of the Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-2, Commission II, Riva del Garda, 2018, pp. 241-250 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-241-2018
Knies, J. (2018): Strategic heat planning: A spatial approach for urban areas. ICREN 2018, International Conference on Renewable Energy, Book of Abstacts, p.55-56 , Weblink
Conen, N.; Hastedt, H.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2018): Untersuchung der Polarisationstechnik für photogrammetrische Anwendungen. Photogrammetrie – Laserscanning – Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2018, Wichmann, Berlin, ISBN 978-3-87907-643-7 (Buch), 978-3-87907-644-4 (E-Book), pp. 2-13
Luhmann, T.; Robson, S.; Kyle, S.; Böhm, J. (2018): Ближняя фотограмметрия и 3D-зрение. URSS Publishing Group, Moskau, 684p. , Weblink

Vorträge

Kalinowski, P. ; Luhmann, T. : Von ganz groß bis ganz klein: Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik. Museumsverband Bremen Niedersachsen e.V. Jahrestagung 2022, Gesellschaftliche Relevanz von Museen - Nachhaltig.Digital.Divers., Oldenburg, März 2022
Kalinowski, P. : High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. 9th International Workshop 3D-ARCH, Mantova, Italy, März 2022
Kalinowski, P. : Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie. 20. Oldenburger 3D-Tage., Februar 2022
Schnabel, M. : Die Rolle des Stromnetzes in der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Tagung Zukünftige Stromnetze 2022, Januar 2022 Weblink
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0. Technische Universität Dresden, Januar 2022

Projekte

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
In diesem Projekt wird eine automatisierte Produktionskette entwickelt, welche ein digitales Abbild des Katuschukextrusionsprozesses erzeugen soll. Mittels Online-Messmethoden sollen im am IAPG angesiedelten Teilprojekt chargenbedingte Schwankungen a... mehr
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) Mareike Fincken, M.Sc. (03.2024-08.2024) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-) Dr. Pavel Paulau (07.2022-) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (11.2022-)
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

Abschlussarbeiten


Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)