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Kalinowski, P.; Both, F.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2021):
Data fusion of historical photographs with modern 3D data for an archaeological excavation – concept and first results. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2021, 571–576, 2021
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-571-2021
Hastedt, H.; Luhmann, T.; Przybilla, H.; Rofallski, R. (2021):
Evaluation of interior orientation modelling for cameras with aspheric lenses and image pre-processing with special emphasis to SFM reconstruction. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2021, 17-24
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-17-2021
Russell, F.; Kalinowski, P.; Both, F.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2021):
Fusion and evaluation of 3D data and excavation documents for comparison of original and digital copy in the case of a Megalithic tomb. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVI-M-1-2021, 647–651, 2021
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-M-1-2021-647-2021
Erdmann, S.; Belkot, T.; Friebe, F.; Gravenhorst, T.; Koch, S. (2021):
GIS-Analysen für eine kleinräumige multikriterielle Wärmeleitplanung. AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 7-2021
, doi: 10.14627/537707024 , Weblink
Luhmann, T. (2021):
Hochauflösende photogrammetrische 3D-Erfassungen komplexer Objekte. Natur im Museum, Heft 11, pp. 14-19
Vorträge
Schüssler, F.
:
Lehre und Forschung am IAPG – GIS und Wirtschaft.
20 Jahre IAPG, Jade Hochschule, Oldenburg,
September 2016
Göring, M.
:
Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen im Labor- und Feldversuch.
Jade2Pro-Kolloquium, Schlaues Haus, Oldenburg,
August 2016
Luhmann, T.
:
Learning Photogrammetry with Interactive Software Tool PhoX.
XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic,
Juli 2016
Reznicek, J. :
Influence of raw image preprocessing and other selected processes on accuracy of close-range photogrammetric systems according to VDI 2634.
XXIII Congress of the ISPRS 2016, Prague, Czech Republic,
Juli 2016
, . :
Constrained Evolutionary Wind Turbine Placement with Penalty Functions.
IEEE Congress on Evolutionary Computation, Vancouver, BC, Canada,
Juli 2016
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
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)