Geometrisches Monitoring der Bremer Kogge
Beginn: 2017
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Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022):
Monocular Photogrammetric System for 3D Reconstruction of Welds in Turbid Water. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 19-35
, doi: 10.1007/s41064-022-00191-2
Kalinowski, P.; Both, F.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2022):
Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie. Luhmann, Thomas; Schumacher, Christina (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2022, Wichmann, Berlin.
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2022):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, 421 p
Luhmann, T.; Maas, H. (2022):
Recent developments in multi-media and underwater photogrammetry. Special Issue, PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90
, doi: 10.1007/s41064-022-00197-w
Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2022):
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 95–101
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Vorträge
Ratzke, H. :
Concept to Design a Flood Risk Management System for the River Drweca (Poland).
Workshop „Hochwasserrisikomanagement“, Nicolaus Kopernikus Universität Torun, Polen,
Februar 2006
Weisensee, M.
:
Geoinformatik, Projekte und Trends im Institut für Angewandte Photogrammetrie und Geoinformatik.
2. Intergraph-Forum Nord, Oldenburg,
Februar 2006
Sahrhage, V. :
Optische 3D-Navigation von Sensoren.
5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“,
Februar 2006
Luhmann, T.
:
Nutzung von RGB-Farbkanälen für die hochgenaue 3D-Punktmessung.
5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“,
Januar 2006
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
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
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.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)