Artikel und Bücher

Jepping, C.; Luhmann, T. (2016): Object deformations from image silhouettes using a kinematic finite element beam model. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B5, 41-47 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B5-41-2016
Brinkhoff, T. (2016): Open Street Map Data as Source for Built-up and Urban Areas on Global Scale. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B4, 2016, 557-564 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B4-557-2016 , Weblink
Luhmann, T.; Große-Schwiep, M.; Jepping, C. (2016): Optische Messung der Verformung von Rotorblättern unter Windlast. Tagungsband 5. VDI-Fachtagung Optische Messung von Funktionsflächen, Nürtingen bei Stuttgart, VDI-Bericht 2285, VDE Verlag, 33-45
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2016): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 15. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann VDE Verlag, Berlin, 341 Seiten, ISBN 978-3-87907-604-8
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

Vorträge

Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry II. Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew, November 2018
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry I. Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew, November 2018
Luhmann, T. : Dense pointclouds from combined nadir and oblique imagery by object-based semi-global multi-image matching. GIS Day, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius, November 2018
Luhmann, T. : An introduction to underwater photogrammetry. Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius, November 2018
Knies, J. : Wärmeplanung: Grundlagen und Perspektiven. Kommunale Wärmeplanung im Praxistest (Klimaschutz- und Energieagentur Niedersachsen), November 2018 doi: 10.13140/RG.2.2.17052.13449

Projekte

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Eine besondere Herausforderung stellt eine zukünftig dekarbonisierte Wärmeversorgung im urbanen Bereich dar. Die technische Fokussierung auf die Systemkopplung von Strom und Wärme zur Erhöhung des Anteils regenerativer Energien in der Wärmeverso... mehr
Personen
Prof. Dr. Jürgen Knies (Leitung) (03.2019-12.2019) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) (03.2020-) Sebastian Erdmann, M.Sc. (10.2020-07.2021) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-)
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Ziel des Verbundprojektes ist die gleichzeitige geometrische Erfassung von turbulenten Windströmungen (Fluidverhalten) und Deformationen von Rotorblattoberflächen von Windenergieanlagen, um neue Erkenntnisse über ihr Verhalten bei Last... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Sinah Vogel (01.2021-04.2021) Dr. Ing. Thomas Willemsen (10.2018-06.2019) Simon Nietiedt, M.Sc. Annika Katrin Jepping, B.Sc. Martina Göring, M.Sc. Robin Rofallski, M.Sc.
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Projektes ist die Untersuchung bildgebender Techniken und Entwicklung spezieller Verfahren, die auf Basis von intraoperativen und präoperativen Daten agieren. Die Einsatzgebiete liegen in erster Linie in der Orthopädie, prinzipiell ist die... mehr

Abschlussarbeiten


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)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)