Artikel und Bücher

Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024): Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Nietiedt, S.; Helmholz, P.; Luhmann, T. (2024): Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-2-2024 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Erdmann, S.; Koch, S. (2024): Participatory Processes in Geodata-Based Thermal Energy Planning. Innovations and challenges of the energy transition in smart city districts , doi: 10.1515/9783110777567
Luhmann, T.; Sieberth, T. (2024): Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage und des BIMtages 2024. Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, 414 S.
Albers, S.; Rofallski, R.; Hagen, Paul-Felix; Luhmann, T. (2024): Procedure for the Orientation of Laser Triangulation Sensors to a Stereo Camera System for the Inline Measurement of Rubber Extrudate. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2-2024 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-1-2024

Vorträge

Knies, J. : Einzelentscheidungen im Kontext einer kommunalen Wärmeplanung – ein Modellansatz. AGIT 2018, Salzburg, Juli 2018 doi: 10.13140/RG.2.2.10643.53284 Weblink
Rofallski, R. : Fusion von Sensoren mit optischer 3D-Messtechnik zur Positionierung von Unterwasserfahrzeugen. 170. DVW-Seminar und 32. Hydrographentag, Juni 2018
Hastedt, H. : Prototypic development and evaluation of a medium format metric camera. ISPRS-Kongress Riva del Garda, Juni 2018
Luhmann, T. : Photogrammetry for Industry 4.0 – Prospects and Challenges. ISPRS Symposium Commisson 2, Riva del Garda, Juni 2018
Luhmann, T. : Calibration techniques and accuracy considerations for single and multi-camera systems. Tutorial, ISPRS Symposium Commisson 2, Riva del Garda, Juni 2018

Projekte

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.
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.

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)