Artikel und Bücher

Rofallski, R.; Westfeld, P.; Nistad, Jean-Guy; Büttner, Annett; Luhmann, T. (2020): Fusing ROV-based photogrammetric underwater imagery with multibeam soundings for reconstructing wrecks in turbid waters. Journal of Applied Hydrography - HN116 , doi: 10.23784/HN116-03
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Gorkovchuk, D. (2020): Fusion of UAV and terrestrial photogrammetry with laser scanning for 3D reconstruction of historic churches in Georgia. Drones, 4, 53, MDPI , doi: 10.3390/drones4030053 , Weblink
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2020): Impact of Stereo Camera Calibration to Object Accuracy in Multimedia Photogrammetry. Remote Sensing , doi: 10.3390/rs12122057 , Weblink
Hollermann, S.; Pesch, R.; Kaiser, L.; Willmann, A. (2020): Inselkita Spiekeroog. Interdisziplinäres Lehrprojekt. 1. Aufl., Brune-Mettcker Druck- und Verlags-GmbH, Wilhelmshaven, Deutschland , doi: 9783941929142
Przybilla, H.; Bäumker, M.; Luhmann, T.; Hastedt, H.; Eilers, M. (2020): Interaction between direct georeferencing, control point configuration and camera self-calibration for RTK-based UAV photogrammetry. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B1-2020, 485–492 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2020-485-2020 , Weblink

Vorträge

Luhmann, T. : Fundamentals of camera calibration and image orientation. UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart, September 2024
Fincken, M. : Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation, Juni 2024
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
Paulau, P. ; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S. : Centralised monitoring and control of buildings using open standards. 8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC), Athen, Juni 2024 Weblink
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. VRscan3D project week, Vilnius, Mai 2024

Projekte

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
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
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.

Abschlussarbeiten


Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Betreuer

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Rohjans

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Kooperationspartner

2Orgu GmbH

Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
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