Artikel und Bücher

Aissou, Baha Eddine; Aissa, Aichouche Belhadj; Dairi, Abdelkader; Harrou, Fouzi; Wichmann, Andreas; Kada, Martin (2021): Building Roof Superstructures Classification from Imbalanced and Low Density Airborne LiDAR Point Cloud. IEEE Sensors Journal , doi: https://doi.org/10.1109/JSEN.2021.3073535 , Weblink
Omrani, H; Modroiu, M; Lenzi, J.; Omrani, B; Said, Z; Suhrcke, M; Tchicaya, A; Nguyen, N; Parmentier, B (2021): COVID-19 in Europe: Dataset at a sub-national level. Data in Brief 35: 106939 , doi: https://doi.org/10.1016/j.dib.2021.106939 , Weblink
Bischof, Richard; Clermont, Dominic; Creuzer, Peter; Franke, Teresa; Koppmann, Vanessa; Salten, Juliane; Schmidt, Valentina; Wichmann, A.; Ziems, Marcel (2021): Das »Neue Amtlich« in Niedersachsen. zfv , Weblink
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

Vorträge

Luhmann, T. : Modelling of Chromatic Aberration for High Precision Photogrammetry. Symposium ISPRS Commission V, Dresden, September 2006
Luhmann, T. : 10 Jahre IAPG. Festkolloquium, FH Oldenburg/Ostfriesland/Wilhelmshaven, Juli 2006
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

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)