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Luhmann, T.; Wendt, A.; Godding, R. (2006):
Dynamische Oberflächenrekonstruktion in Stereobildsequenzen von Hochgeschwindigkeitskameras. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Jahrgang 2006, Heft 5, 427-438
Raguse, K.; Luhmann, T. (2006):
Einsatz der dynamischen Photogrammetrie bei Fußgängerschutzversuchen in der PKW-Entwicklung. Luhmann/Müller (ed.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 5. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Heidelberg
Brinkhoff, T. (2006):
Geodatenbanksysteme: Gestern, Heute und Morgen. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Jahrgang 2006, Heft 5, 379-386
, Weblink
de Vries, A. (2006):
Geomarketing – der gläserne Kunde oder Planung des Unplanbaren?. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Jahrgang 2006, Heft 5, 405-409
Luhmann, T. (2006):
High Precision Photogrammetry Using RGB Colour Informationy. The Journal of the CMSC, Vol. 1, No. 2, 2006, 20-26
Vorträge
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Detection with Polarimetric SAR..
PolINSAR 2023, Toulouse,
Juni 2023
Weblink
Pesch, R.
; Rothe, M. ; Bildstein, T. ; Heinicke, K. :
Spatial Modelling of Soft Bottom Biotopes for the German Exclusive Economic Zone of the North Sea by Machine Learning Algorithms.
26th AGILE conference on Geographic Information Science, Delft, Netherlands, 13-16 June 2023,
Juni 2023
Schüssler, F.
:
DESERTEC. Strom aus der Sahara für Europas Energiehunger?.
Geographische Gesellschaft zu Hannover,
Juni 2023
Schnabel, M.
:
Entscheidungsorientierte Aufbereitung von Potentialen zur Nutzung von Wärmepumpen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
1. Konferenz zur Norddeutschen Wärmeforschung,
Juni 2023
Koch, S.
:
Geodatenanalysen und KI für eine nachhaltige Wärmeversorgung.
Nachhaltigkeitsreise in die Bauwirtschaft, Mittelstand-Digital Zentrum Zukunftskultur,
Mai 2023
Projekte
Beginn: 2017
Gefördert durch: Deutsches Schifffahrtsmuseum, Leibniz-Institut für Maritime Geschichte
![](assets/images/2/Kogge_Logo-38869b63.jpg)
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
![](assets/images/f/EITAMS_logo-913c9990.jpg)
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)