Artikel und Bücher

Gutow, L.; Gusky, M.; Beermann, J.; Gimenez, L.; Pesch, R.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Ebbe, B. (2022): Spotlight on coarse sediments: Comparative characterization of a poorly investigated seafloor biotope in the German Bight (SE North Sea). Estuarine, Coastal and Shelf Science; Volume 275, 30 September 2022, 107996 , doi: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2022.107996
Colson, A.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Hess, M. (2022): The role of conservators in the implementation of surveying techniques - reflection on the Bremen Cog monitoring project. Wet Organic Archaeological Materials 2019 : Proceedings of the 14th ICOM-CC Wet Organic Archaeological Materials Working Group Interim Meeting, Portsmouth 2019 , Weblink
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T. (2022): Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287
Schnabel, M.; Gravenhorst, T.; Belkot, T.; Friebe, F.; Erdmann, S.; Koch, S. (2022): Visual Data Discovery im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. gis.Science 2-2022
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

Vorträge

Schüssler, F. : Räumliche Aspekte der ambulanten Bedarfsplanung. Warum sind wir in der Theorie mit niedergelassenen Ärzten überversorgt, müssen aber in der Praxis lange auf Termine warten? Öffentliche Vorlesungsreihe Public Health, Oldenburg, Juni 2017
Knies, J. : Shaping Energetic Neighbourhoods: A Dynamic Approach for a Future Proof Urban Energy Planning. World Sustainable Built Enviroment Conference, Hong Kong, Juni 2017 doi: 10.13140/RG.2.2.16667.57125
Hastedt, H. : Hochgenaue Optische 3D-Messtechnik. Mitgliederversammlung Institut für Rohrleitungsbau an der Fachhochschule Oldenburg, Juni 2017
Conen, N. : Overview of Photogrammetric Measurement Techniques in Minimally Invasive Surgery using Endoscopes. ISPRS International Workshop “Photogrammetric and computer vision techniques for video surveillance, biometrics and biomedicine”, Moscow, Russia, May 2017, Mai 2017
Göring, M. : Entwicklung eines Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen. Doktorandentreffen, Dresden, Mai 2017

Projekte

Gefördert durch: Deutsches Schifffahrtsmuseum, Leibniz-Institut für Maritime Geschichte
Das Projekt verfolgt die Konzeption und Durchführung des geometrischen Monitorings der Bremer Kogge (ca. 25m x 8m x 8m), dem weltweit am besten erhaltenen Handelsschiff des Mittelalters. Es wurde ein Konzept für großvolumige optische 3D-Me... mehr
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Dieses interdisziplinäre Projekt hat es zum Ziel autonom agierende Über- und Unterseefahrzeuge zu entwickeln. Dabei werden in einem Teilprojekt Kalibrier­ansätze und Algorithmen für die speziellen Herausforderungen der Unterwasser­photo­gra... mehr
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.

Abschlussarbeiten


Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)