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

Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
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room: ZSG 106

Books and Papers

Englert, C.; Pesch, R.; Schmidt, G.; Schröder, W. (2008): Analysis of spatially and seasonally varying plant phenology in Germany.. Car, A.; Griesebner, G.; Strobl, J. (Hrsg.): Geospatial Crossroads @ GI_Forum 08: Proceedings of the Geoinformatics Forum Salzburg. - Wichmann, Heidelberg, pp. 81 - 89
Hornsmann, I.; Pesch, R.; Schmidt, G.; Schröder, W. (2008): Calculation of an Ecological Land Classification of Europe (ELCE) and its application for optimising environmental monitoring networks.. Car, A.; Griesebner, G.; Strobl, J. (Hrsg.): Geospatial Crossroads @ GI_Forum 08: Proceedings of the Geoinformatics Forum Salzburg. - Wichmann, Heidelberg, pp. 140 - 151
Kleppin, L.; Schröder, W.; Pesch, R. (2008): CHAID-Models on boundary conditions of metal accumulation in mosses collected in Germany 1990, 1995 and 2000. Atmospheric Environment 42 (21), pp. 5220 - 5231
Kleppin, L.; Pesch, R.; Schröder, W.; Schmidt, G. (2008): Entwicklung und Erprobung einer Metadaten- und WebGIS-Applikation für das Expositionsmonitoring mit Moosen in Deutschland. Ein Beitrag zum LTER-Netzwerk.. Umweltwissenschaften und Schadstoff-Forschung - Zeitschrift für Umweltchemie und Ökotoxikologie 20, S. 38 - 48
Pesch, R.; Schröder, W.; Dieffenbach-Fries, H.; Genßler, L.; Kleppin, L. (2008): Improving the design of environmental monitoring networks. Case study on the heavy metals in mosses survey in Germany.. Ecological Informatics 3 (2008), pp. 111 - 121

Presentations

Schröder, W. ; Pesch, R. : Statistical Analyses of Metal Bioaccumulation Data by Use of Location Describing Metadata . Royal Geographical Society RGS-IBG Annual International Conference, London, August 2007
Pesch, R. ; Schröder , W. ; Schmidt, G. ; Phillips, F. : Mapping the Carbon Fixation in German Forests by Geostatistics and Tree-based Models . 56th Session of the International Statistical Institute (ISI) , Lissabon, August 2007
Schröder, W. ; Pesch, R. ; Kleppin, L. ; Englert, C. : Metal Bioaccumulation in Germany. Network Optimisation and Statistical Evaluation. 56th Session of the International Statistical Institute (ISI), Lissabon, August 2007
Schröder, W. ; Pesch, R. : Spatial and Temporal Analysis of Metal Specific Bioaccumulation Data . EcoSummit2007, Beijing, China, Mai 2007
Schröder, W. ; Pesch, R. : Statistical Classification of Terrestrial and Marine Ecosystems for Environmental Planning . EcoSummit2007, Beijing, China, Mai 2007

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