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Luhmann, T.; Kalinowski, P. (2022):
Von ganz groß bis ganz klein – Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik. museums:zeit, Band 79, S.17-18
Alkhalil, O.; Luhmann, T.; Robson, S.; Kyle, S.; Harley, I. (2022):
المساحة التصويرية القريبة والتصوير ثلاثي الأبعاد (Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging). Dar Shoa, 896 S., ISBN 30068
, Weblink
Hess, M.; Luhmann, T. (2021):
3D-Erfassung in der Denkmalpflege – Anforderungen und Perspektiven. B. Götze (ed.): Meydenbauer/Busch – Pioniere der Photogrammetrie
, doi: 10.20378/irb-52145
Hastedt, H. (2021):
3D-Erfassung zur Kulturdenkmalpflege. Warnke, U. (ed.) Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg 1, 2018-2019, ISSN 2750-2813, S. 64-65, Isensee Verlag, Oldenburg, 2021
Kalinowski, P.; Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2021):
Accuracy Investigations of Image-Matching Methods Using a Textured Dumbbell Artefact in Underwater Photogrammetry. PFG
, doi: 10.1007/s41064-021-00175-8
Vorträge
Conen, N. :
Rectification and robust matching using oriented image triplets for minimally invasive surgery.
XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic,
Juli 2016
Jepping, C. :
Deformations from image silhouettes using a kinematic finite element beam model.
XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic,
Juli 2016
Hastedt, H.
:
Evaluation of the quality of action cameras with wide-angle lenses in UAV photogrammetry.
XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic,
Juli 2016
Brinkhoff, T.
:
Open Street Map Data as Source for Built-up and Urban Areas on Global Scale.
XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic,
Juni 2016
Lorkowski, P. :
Compression and Progressive Retrieval of Multi-Dimensional Sensor Data.
XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic,
Juni 2016
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
![](assets/images/7/ENaQ_Logo_Quadrat-4035a1ce.png)
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-)
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)
![](assets/images/8/Zeichnung_TurbuMetricIcon-a2874808.png)
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.
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)
![](assets/images/1/OrthoScanLogo-6f0b69ef.png)
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
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. Oliver Kahmen, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. Oliver Kahmen, M.Sc.
Abschlussarbeiten
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner
Untersuchung zur zielgruppenorientierten 3D-Visualisierung von 2D-Plänen in kommunalen Planungsprozessen mit Entwurf einer webbasierten 3D-Informationsplattform (2023/9)
Kooperationspartner