Geometrisches Monitoring der Bremer Kogge
Beginn: 2017
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Strong, J.A.; Clements, A.; Galparsoro, I.; Lillis, H.; Pesch, R.; Bildstein, T.; Birchenough, S. (2018):
A review of the influence of marine habitat classification schemes on mapping studies: inherent assumptions, influence on end products, and suggestions for future developments. ICES Journal of Marine Science, 76 (1). 10-22
, doi: doi.org/10.1093/icesjms/fsy161
Knies, J. (2018):
A spatial approach for future-oriented heat planning in urban areas. International Journal of Sustainable Energy Planning and Management, vol. 16, pp. 3–30
, doi: 10.5278/ijsepm.2018.16.2
Bartolomei, V.; Hastedt, H.; Wigger, H.; Luhmann, T. (2018):
Belastungsversuche an einer Mauerwerkbrücke: Lasteintrag im Betonpfeiler. Mauerwerk Kalender 2018, Brücken - Bauen im Bestand, Ernst & Sohn Verlag, ISBN 978-3-433-03181-0, 169-204
Brinkhoff, T. (2018):
Bestimmung von Ortspositionen unter Nutzung von freien globalen Daten. 38. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF und PFGK18 Tagung in München – Publikationen der DGPF, Band 27
, Weblink
Luhmann, T. (2018):
Bildbasierte 3D-Oberflächenrekonstruktion – Möglichkeiten und Grenzen. 169. DVW-Seminar "UAV 2018 - Vermessung mit unbemannten Flugsystemen", Wißner Verlag, Augsburg, pp. 31-44
, Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Nahbereichsphotogrammetrie – gestern, heute, morgen.
KonGeos-Kongress, Oldenburg,
Oktober 2023
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Vessel Detection with Polarimetric SAR..
TerraSAR-X / TanDEM-X Science Team Meeting, Oberpfaffenhofen, 2023.,
Oktober 2023
Luhmann, T.
:
VRscan3D - A simulator for terrestrial laser scanning.
GEOSPACE 2023, Kiew, online,
Oktober 2023
Koch, S.
:
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen.
INTERGEO 2023, Session "Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungen", Berlin,
Oktober 2023
Schüssler, F.
:
Planetare Grenzen.
Deutsche Aktionstage Nachhaltigkeit, Jade Hochschule, Oldenburg,
Oktober 2023
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)