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Kada, Martin; Wichmann, Andreas; Hermes, Tobias (2015):
Smooth Transformations Between Generalized 3D Building Models for Visualization Purposes. Cartography and Geographic Information Science
, doi: https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1039588 , Weblink
Knies, J. (2015):
The Potential for Extracting Heat Energy from Waste Water - a Strategic Approach. In: Car, Jekel, Strobl, Griesebner (eds.): GI_Forum, Journal for Geographic Information Science, Wichmann, 2015, 189-198
, Weblink
Lorkowski, P.; Brinkhoff, T. (2015):
Towards Real-Time Processing of Massive Spatio-Temporally Distributed Sensor Data: A Sequential Strategy Based on Kriging. In: Bação, Santos, Painho (eds.): AGILE 2015 – Geographic Information Science as an Enabler of Smarter Cities and Communities, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer, 145-163
, doi: 10.1007/978-3-319-16787-9_9
Resch, Bernd; Wichmann, Andreas; Goell, Nicolas (2015):
Usability in 4D AR: Visualising Multi-Temporal Real-Time Geo-Data in Augmented Reality Environments. International Journal of Interactive Mobile Technologies
, doi: https://doi.org/10.3991/ijim.v9i4.4626 , Weblink
Vorträge
Ratzke, H. :
Potenzialanalyse für Solartechnologien.
4. Oldenburger Bautage, Oldenburg,
März 2008
Luhmann, T.
:
DynaSurf - Photogrammetrische Vermessung von Oberflächen bei dynamischen Verformungen.
Arbeitskreis Bildverarbeitung im Sicherheitsversuch, Wolfsburg,
März 2008
Bethmann, F. :
Photogrammetrische Freiformerfassung aus Bildsequenzen.
7. Oldenburger 3D-Tage,
Januar 2008
Luhmann, T.
:
Faszination des Bildes – Von der Erdbeobachtung bis zur Operationstechnik.
ElternCampus, Oldenburg,
Dezember 2007
Luhmann, T.
:
Dreidimensional messen mit Kameras – Professioneller Einsatz in Industrie und Medizin.
Oldenburger Dialog – Wirtschaft trifft Wissenschaft, Oldenburg,
Dezember 2007
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)