Geometrisches Monitoring der Bremer Kogge
Beginn: 2017
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Paulau, P.; Hurka, J.; Middelberg, J.; Koch, S. (2024):
Centralised monitoring and control of buildings using open standards. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: 10.5194/isprs-annals-X-4-W4-2024-169-2024 , Weblink
Sheikholeslami, Mohammad Moein; Kamran, Muhammad; Wichmann, Andreas; Sohn, Gunho (2024):
CornerRegNet: Building Segmentation from Overhead Imagery Using Oriented Corners in Deep Networks. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Sieberth, T.; Meindl, Michael; Sagmeiser, Bernhard; Franckenberg, Sabine; Ptacek, Wolfgang (2024):
Cost-effective 3D documentation device in forensic medicine. Forensic Science International
, doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2024.112005
Werner, T.; Brinkhoff, T. (2024):
Gauss Centre ’The Temporal Change of Geospatial Data’: Research Agenda and Current Status. International Conference on Geoinformation, Data, Processing and Applications
Ghavimi, A.; Schoo, J.; Werner, T.; Brinkhoff, T.; Pesch, R.; Schüssler, F. (2024):
Geo-Toolbox: Von Daten zur Anwendung. Transformation Dynamics, Band 1, 69-94
, doi: 10.23660/voado-415 , Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.
Kiev National University for Construction and Architecture,
November 2016
Weisensee, M.
:
Kartographie heute und morgen.
Fachkolloquium der Sektion Hessen der DGfK e.V, Frankfurt,
November 2016
Rofallski, R.
:
Investigation and modelling of rolling shutter distortions on photogrammetric single- and multi-image applications.
3D Metrology Conference, Aachen,
November 2016
Weisensee, M.
:
Kartographie der Zukunft – Zukunft der Kartographie.
Fachkolloquium 60 Jahre Sektion Südbaden der DGfK e.V., Freiburg,
November 2016
Hastedt, H.
:
Hochgenaue optische 3D-Messtechnik: Qualität und Prüfung in der Photogrammetrie.
Kolloquium an der Hochschule Anhalt, Dessau,
November 2016
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)