Artikel und Bücher

Kravchenko, J.; Luhmann, T.; Schultz, R. (2016): Concept and practice of teaching technical university students to modern technologies of 3D data acquisition and processing. A case study of close-range photogrammetry and terrestrial laserscanning. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B6, 65-69 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B6-65-2016
, .; Wagner, M.; Kramer, O. (2016): Constrained Evolutionary Wind Turbine Placement with Penalty Functions. Proceedings IEEE Congress on Evolutionary Computation, Vancouver, BC, Canada, 2016, 4903-4910 , doi: 10.1109/CEC.2016.7744419
Yorio, P; Olinto-Branco, J; Lenzi, J.; Luna-Jorquera, G; Zavalaga, C (2016): Distribution and trends in Kelp Gull (Larus dominicanus) coastal breeding populations in South America. Waterbirds 39: 114-135 , doi: https://doi.org/10.1675/063.039.sp103 , Weblink
Schüssler, F. (2016): Elfenbeinküste. In: Gieler, W. (Hrsg.): Staatenlexikon Afrika. Geographie, Geschichte, Kultur, Politik und Wissenschaft. Schriftenreihe der Bundeszentrale für Politische Bildung, Band 1691, S. 139-149
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2016): Entwicklung einer großen Invardraht-Maßverkörperung zur Anwendung in der Industriephotogrammetrie. Publikationen der DGPF, Band 25, Bern, 538-544

Vorträge

Brinkhoff, T. : Generating Network-Based Moving Objects: Conception and Implementation Issues. Datenbank-Kolloquium, Freie Universität Bozen, Italien, Oktober 2006
Luhmann, T. : Modelling of Chromatic Aberration for High Precision Photogrammetry. Symposium ISPRS Commission V, Dresden, September 2006
Luhmann, T. : 4D Surface Matching for High-Speed Stereo Sequences. Symposium ISPRS Commission V, Dresden, September 2006
Wendt, A. : Simultaneous Orientation of Brightness, Range and Intensity Images. ISPRS Symposium Commisson V, WG V/3, „Image Engineering and Vision Metrology“, Dresden, September 2006
Weisensee, M. : Hyperspektrale Signaturen - Photogrammetrische Erfassung qualitativer und quantitativer Attribute. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation, Potsdam, September 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.

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)
Gefördert durch: Forschungsfonds der Jade Hochschule
Im Rahmen dieses Hochschul­projekts werden Daten und Algorithmen unter­sucht und entwickelt, um raumbezogene Web­anwendungen zu unterstützen. mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung)

Abschlussarbeiten


Untersuchungen zum Einsatzpotential von UAV-Photogrammetrie bei der topographischen Ermessung im Vergleich zur klassischen Tachymeter-/GNSS-Vermessung (2024/1)
Untersuchung eines lidargestützten Verfahrens zur Detektion von dynamischen Hindernissen und Algorithmen zur Kollisionsvermeidung für die vollautomatische Navigation mit einem Autonomous Surface Vehicle (2024/1)
Betreuer

Prof. Harry Wirth

Prof. Dr. habil. Till Sieberth

Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Betreuer

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Rohjans

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Kooperationspartner

2Orgu GmbH

Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)