Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen 3D-Oberflächenmessung unter Wasser
2016-2020
Artikel und Bücher
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2023
2024
Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2024):
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen
im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
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.
Albers, S.; Rofallski, R.; Hagen, Paul-Felix; Luhmann, T. (2024):
Procedure for the Orientation of Laser Triangulation Sensors to a Stereo Camera System for the Inline Measurement of Rubber Extrudate. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-1-2024
Vorträge
Luhmann, T.
:
High Precision Photogrammetry Using RGB Colour Information.
Coordinate Measurement Systems Conference, Orlando, Florida,
Juli 2006
Brinkhoff, T.
:
Towards a Sustainable e-Learning Solution for GI-Education.
ISPRS TC VI Symposium „e-Learning and the Next Steps for Education“, Tokyo, Japan,
Juni 2006
Brinkhoff, T.
:
Mobile Geodatenvisualisierung und Erfassung im Katastrophenmanagement.
Forum „Mobiles Geoinformationssysteme“, Oldenburg,
März 2006
Brinkhoff, T.
:
Räumliche Datenbanken: Grundlagen und Zukunftsentwicklungen.
Forum „Visualisierung auf die Geo-Art“, Wolfsburg,
März 2006
Sahrhage, V. :
Optische 3D-Navigation von Sensoren.
5. Oldenburger 3D-Tage „Optische 3D-Messtechnik – Photogrammetrie – Laserscanning“,
Februar 2006
Projekte
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.
Der Raumbezug im zukünftigen Energiesystem
2015-2019
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
Im Promotionsvorhaben wird mit Hilfe eines raumanalytischen Ansatzes eine Methode entwickelt, mit dem die bisher getrennten Energiedomänen gemeinsam unter Berücksichtigung der sog. Wirkradien der technischen Lösungen und Energiedomänen betrachtet...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) (08.2015-03.2019) Prof. Dr. Jürgen Knies (08.2015-03.2019)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) (08.2015-03.2019) Prof. Dr. Jürgen Knies (08.2015-03.2019)
Daten und Algorithmen für Web Mapping
2014-2021
Gefördert durch: Forschungsfonds der Jade Hochschule
Im Rahmen dieses Hochschulprojekts werden Daten und Algorithmen untersucht und entwickelt, um raumbezogene Webanwendungen zu unterstützen. mehr
Abschlussarbeiten
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)