Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen 3D-Oberflächenmessung unter Wasser
2016-2020
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Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022):
Monocular Photogrammetric System for 3D Reconstruction of Welds in Turbid Water. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 19-35
, doi: 10.1007/s41064-022-00191-2
Kalinowski, P.; Both, F.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2022):
Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie. Luhmann, Thomas; Schumacher, Christina (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2022, Wichmann, Berlin.
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2022):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, 421 p
Luhmann, T.; Maas, H. (2022):
Recent developments in multi-media and underwater photogrammetry. Special Issue, PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90
, doi: 10.1007/s41064-022-00197-w
Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2022):
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 95–101
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Mobile Tierartenerfassung mit Hilfe portabler WebApps.
Kolloquium Lehreinheit Datenbanksysteme, Universität Marburg,
August 2011
Knies, J. :
Gebäudescharfe und kostengünstige kommunale Wärmebedarfsberechnung mit OpenSource-Software.
AGIT, Salzburg,
Juli 2011
Ratzke, H. :
Berücksichtigung des Potentials für Solaranlagen im Rahmen der regionalen Planung.
8. X-border-GDI Projekt-Partner-Forum „Klima und Regenerative Energie“, Düsseldorf,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Photogrammetric Examples in Structural Engineering.
„Geodesic Support of Construction: Current State, Problems, Prospects for Further Development“, Universität Kiew, Ukraine,
Juli 2011
Luhmann, T.
:
Research Projects of the Institute of Applied Photogrammetry and Geoinformatics.
Technische Universität Donezk, Ukraine,
Juli 2011
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
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)