Artikel und Bücher

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.
Moritz Elbeshausen; Karl-Kiên Cao; Jan Buschmann; Marvin Schnabel; Vogt, T.; Steinberger-Wilckens, R.; Sascha Koch (2024): Regional Strategic Energy Planning (ReStEP). GeoDPA24 - International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Luhmann, T.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gorkovchuk, D. (2024): Simulation von mobilem und dynamischem Scanning im virtuellen Simulator VRscan3D. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 304-313.

Vorträge

Pesch, R. ; Bildstein, T. ; Schuchardt, B. ; Heinicke, K. ; Boedeker, D. : Geodatenbasierte Modellierung repräsentativer Weichboden-Biotope am Meeresgrund der deutschen Ausschließlichen Wirtschaftszone der Nordsee. 29. Workshop Umweltinformationssysteme (UIS 2022) - "Vielfalt - Offenheit - Komplexität", Mai 2022
Luhmann, T. : Photogrammetrische und geodätische Ansätze zur Deformationsmessung von Rotorblättern an Windenergieanlagen. 10. Hamburger Forum für Geomatik, Mai 2022
Both, F. ; Kalinowski, P. : Potential of historical images - 3D reconstruction of an archaeological excavation of a megalithic tomb. Megalithic Routes - General Assembley, April 2022
Kalinowski, P. ; Luhmann, T. : Von ganz groß bis ganz klein: Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik. Museumsverband Bremen Niedersachsen e.V. Jahrestagung 2022, Gesellschaftliche Relevanz von Museen - Nachhaltig.Digital.Divers., Oldenburg, März 2022
Kalinowski, P. : High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. 9th International Workshop 3D-ARCH, Mantova, Italy, März 2022

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


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
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)