Artikel und Bücher

Lenzi, J.; Burgues, MF; Carrizo, D; Machín, E; Teixeira de Mello, F (2016): Plastic ingestion by a generalist seabird on the coast of Uruguay. Marine Pollution Bulletin. 107: 71-76 , doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2016.04.016 , Weblink
Helle, A.; Luhmann, T. (2016): Präzise Verfolgung von Kopfbewegungen für den Einsatz bei Hörtests. In: Luhmann/Schumacher (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 15. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann VDE Verlag, Berlin, 10-19
Conen, N.; Jepping, C.; Luhmann, T.; Maas, H.-G. (2016): Rectification and robust matching using oriented image triplets for minimally invasive surgery. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume III-3, 27-34 , doi: 10.5194/isprs-annals-III-3-27-2016
Filippovska, Yevgeniya; Wichmann, Andreas; Kada, Martin (2016): Space Partitioning for Privacy Enabled 3D City Models. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W2-17-2016 , Weblink
Lehnhoff, S.; Claassen, A.; Reckzügel, M.; Meier, M.; Knies, J. (2016): Technische und ökonomische Machbarkeit Energetischer Nachbarschaften. Studie gefördert von der Metropolregion Nordwest, 58 Seiten , Weblink

Vorträge

Nietiedt, S. : Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process. Optical 3D Metrology workshop (O3DM), Dezember 2022 doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T. : Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications. Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg, Dezember 2022
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0. Technische Universität Dresden, Dezember 2022
Jaquemotte, I. ; Pesch, R. : Möglichkeiten der Einbindung des Landschaftsinformationszentrums Ammerland e.V. in die Lehrveranstaltungen des Abteilung Geoinformation des Fachbereichs BGG der Jade Hochschule. Roadmap Geografische Forschungsthemen im Ammerland; Landschaftsinformationszentrum Ammerland e.V., Jaspershof, Westerstede, November 2022
Luhmann, T. : Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning. Polytecnico di Milano, Campus Lecco, November 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) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-09.2024) Mareike Fincken, M.Sc. (03.2024-08.2024) 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


Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)