Artikel und Bücher

Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D.; Gorkovchuk, J.; Hess, M.; Luhmann, T. (2020): Virtual terrestrial laser scanner simulator for digitalization of teaching environment: Concept and first results. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B5-2020, 91–97 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B5-2020-91-2020 , Weblink
Werner, T.; Brinkhoff, T. (2020): Window Operators for Processing Spatio-Temporal Data Streams on Unmanned Vehicles. AGILE GIScience Ser., 1, 21 , doi: 10.5194/agile-giss-1-21-2020
Lorkowski, P. (2019): A System Architecture for the Monitoring of Continuous Phenomena by Sensor Data Streams. Dissertation an der Universität Osnabrück , Weblink
Czwikla, J.; Urbschat, I.; Kieschke, J.; Schüssler, F.; Langner, I.; Hoffmann, F. (2019): Assessing and Explaining Geographic Variations in Mammography Screening Participation and Breast Cancer Incidence. Frontiers in Oncology , doi: https://doi.org/10.3389/fonc.2019.00909 , Weblink
Luhmann, T.; Robson, S.; Kyle, S.; Böhm, J. (2019): Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. 3rd edition, Walter de Gruyter, Berlin, 822 pages

Vorträge

Luhmann, T. : Hochauflösende photogrammetrische 3D-Erfassung musealer und archäologischer Objekte. 9. Workshop der AG CAA, Wilhelmshaven, September 2019
Czwikla, J. ; Langner, I. ; Schüssler, F. ; Urbschat, I. ; Kieschke, J. ; Hoffmann, F. : Soziodemografische und gesundheitliche Unterschiede in der Teilnahme am deutschen Mammografie-Screening-Programm. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention, Düsseldorf, September 2019 doi: 10.1055/s-0039-1694587 Weblink
Rofallski, R. : Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme: Optische Unterwasser 3D-Messtechnik. Forum Maritim, Oldenburg, September 2019
Luhmann, T. : Eine kurze Geschichte der Photogrammetrie. Abschiedskolloquium Heinz-Jürgen Przybilla, Hochschule Bochum, Juli 2019
Luhmann, T. : Internationales studentisches Projekt Photogrammetrie und Laserscanning Oldenburg/Kiew. Niedersächsischer Geodätentag, Oldenburg, Juni 2019

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)