Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
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room: ZSG 106

Books and Papers

Pesch, R.; Schmidt, G.; Schröder, W.; Weustermann,I. (2011): Application of Cart in ecological landscape mapping: Two case studies.. Ecological Indicators 11, pp. 115-122
Pesch, R.; Schröder, W.; Holy, M.; Harmens, H.; Fagerli, H.; Ilyin, I. (2011): Combination of atmospheric deposition models and biomonitoring field data for mapping nitrogen and heavy metal depositions throughout Europe.. Proceedings International Conference on Chemistry and the Environment ICCE 2011, 13th biannual conference organized by the Division of Chemistry and the Environment (DCE) of the European Association of Chemical and Molecular Sciences EuCheMS; 11. - 15. September 2011, ETH Zürich, p. 360
Ranft, S.; Pesch, R.; Schröder, W.; Boedecker, D.; Paulomäki, H.; Fagerli, H. (2011): Eutrophication assessment of the Baltic Sea Protected Areas by available data and GIS technologies.. Marine Pollution Bulletin 63 (2011) 209-214
Pesch, R.; Schröder, W.; Harmens,H.; Illin, I. (2011): Evaluation of Heavy Metal Concentrations in Mosses by Non-Parametric Correlation Analysis and Decision Tree Models.. 1st Conference on Spatial Statistics 2011 - Mapping Global Change, 23. bis 25. März 2011, University of Twente, Enschede, The Netherlands
Riediger, J.; Schröder, W.; Schmidt, G.; Pesch, R. (2011): GIS-gestützte Konzeption eines empirischen Designs zur Befragung der Bevölkerung Niedersachsens zum Umgang mit virtuellem Wasser. . Strobl, J.; Blaschke, T.; Griesebner, G. (Hrsg.): Angewandte Geoinformatik 2011. Beiträge zum 23. AGIT-Symposium Salzburg, S. 494-502

Presentations

Schröder, W. ; Pesch, R. ; Kleppin, L. : The WebGIS ‘MossMet’ . EcoSummit2007, Beijing, China, Mai 2007
Schröder, W. ; Pesch, R. ; Kleppin, L. : Germany's Moss Survey 2005 / 2006. Monitoring Network Optimisation and First Results . 20tth Task Force Meeting of the ICP Vegetation, Dubna, Russia, März 2007
Schröder, W. ; Pesch, R. : Stickstoffakkumulation in Moosen . Stickstoff und die Wirkungen auf die Vegetation KRdL – Expertenforum, Bundesforschungsanstalt für Landwirtschaft, Februar 2007
Pesch, R. ; Schröder, W. : Prädiktive CARTierung benthischer Habitate . Symposium Geoinformationen für die Küstenzone, Hafenuniversität Hamburg,, November 2006
Aden, C. ; Kleppin, L. ; Pesch, R. ; Schröder, W. : Strukturen und Funktionen des WebGIS `Moosmonitoring´ . 51. Tagung des AK Bioindikation / Wirkungsermittlung am 9. und 10. November 2006 in Langen, November 2006

Projects

funded by: Europäische Union (EU)
Given the EU Biodiversity Strategy 2030, Protect Baltic aims to evaluate and optimise the existing network of marine protected areas in the Baltic Sea and thus makes a positive contribution to biodiversity and the protection of marine ecosystems. Tog... more
funded by: Niedersächsisches Vorab
Transformation and structural change in rural areas mean changes in space and time. Such spatiotemporal data is to be managed and processed by our “Geo-Toolbox”. It uses digital technologies such as databases and geographic information systems &#... more

Bachelor & Master Theses


Ableitung von zeitlich hochaufgelösten, punktuellen Niederschlagsinformationen aus Radar- und Regenschreibermessungen für das OOWV Verbandsgebiet (2021/9)
peschPotentialanalyse für Windenergie im Wald in Niedersachsen. Chancen und Risiken auf dem Weg zur nachhaltigen Energieversorgung. (2021/9)
Entwicklung eines webbasierten Geoinformationssystems über frühere und aktuelle ländliche Bodenordnungsverfahren für den Amtsbezirk Oldenburg (2021/8)
supervisors

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Frederik Meiners, M.Sc.

Entwicklung einer GIS-basierten teilautomatisierten Datenüberprüfung zur Dokumentation des FTTH-Ausbaus der EWE NETZ für die Glasfaser NordWest (2021/8)
supervisors

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Dipl-Ing. Alfred Wegener

cooperation

EWE NETZ GmbH

Prädiktive Modellierung des Vorkommens von Lanice conchilega im Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von Sidescan-Mosaiken und maschinellen Lernverfahren (2021/8)
supervisors

Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch

Prof. Dr. Arbizu Pedro Martinez