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

Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
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room: ZSG 106

Books and Papers

Beermann, J.; Gutow, L.; Wührdemann, S.; Konijenberg, R.; Heinicke, K.; Bildstein, T.; Jaklin, S.; Gusky, M.; Zettler, M.; Dannheim, J.; Pesch, R. (2023): Characterization and differentiation of sublittoral sandbanks in the southeastern North Sea. Biodiversity and Conservation , doi: https://doi.org/10.1007/s10531-023-02629-4 , Weblink
Pogoda, B.; Hausen, T.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hauser, S.; Bérenger, C.; Dureuil, M.; Krause, J.; Heinicke, K.; Pusch, C.; Eisenbarth, S.; Kreutle, A.; Peter, C.; Pesch, R. (2023): Come, tell me how you live: Habitat suitability analysis for Ostrea edulis restoration. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems (accepted Jan 2023) , doi: 10.1002/aqc.3928
Breyer, G.; Schückel, U.; Arbizu, P.M.; Ricklefs, K.; Pesch, R. (2023): Prädiktive Modellierung des Bäumchenröhrenwurms im Schleswig- Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von einem Faltungsnetz und Seitensichtsonar-Mosaiken. Umweltinformationssysteme–Vielfalt, Offenheit, Komplexität: Tagungsband des 29. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2022)“des Arbeitskreises „Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz ‘‘der Gesellschaft für Informatik eV (GI) (pp. 131-147). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39796-8
Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023): The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16) , doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink

Presentations

Schröder, W. ; Pesch, R. : Erfassung atmosphärischer Einträge von Metallen und Stickstoff im europäischen Moos-Monitoring . Biogeographisches/Geobotanisches/Toxikologisches Kolloquium an der Universität Trier, November 2012
Pesch, R. ; Schröder, W. ; Schuchardt, B. ; Fiorentino, D. ; Darr, A. ; Rückert, P. ; Zettler, M. : Marine Biotopkartierung gemäß §30 BNatschG und Rote Liste Biotoptypen in der deutschen AWZ von Nord- und Ostsee . Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie, Hamburg, November 2012
Darr, A. ; Fiorentino, D. ; Schuchardt, B. ; Schröder, W. ; Zettler, M. ; Rückert, P. ; Pesch, R. : Kartierung und Modellierung benthischer Biotope in den Ausschließlichen Wirtschaftszone Deutschlands . Bundesamt für Naturschutz, Vilm, Oktober 2012
Darr, A. ; Fiorentino, D. ; Hass, C. ; Bartholomäe, A ; Hollert, P ; Papenmeier, S. ; Pesch, R. ; Propp, C ; Richter, P ; Rückert, P ; Schröder, W. ; Zeiler, M. ; Schwarzer, K. ; Zettler, M. ; Schuchardt, B. : Kartierung und Registrierung der marinen Lebensraumtypen bzw. Biotope in der Ausschließlichen Wirtschaftszone (Cluster 6): Biotopkartierung und -modellierung . Bundesamt für Naturschutz, Vilm, Oktober 2012
Darr, A. ; Fiorentino, D. ; Pesch, R. ; Schröder, W. ; Schuchardt, B. ; Zettler, M. : Kartierung und Registrierung der marinen Lebensraumtypen bzw. Biotope in der ausschließlichen Wirtschaftszone (Cluster 6): Biotopkartierung und -modellierung . BfN Außenstelle Vilm, Oktober 2012

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


Hochwasserschutz mit dem digitalen Zwilling – Machbarkeitsstudie unterschiedlicher Erfassungsmethoden für die Planung (2023/2)
supervisors

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

Dipl.-Ing.(FH) Ralf Schafmeister

cooperation

Kreis Lippe

Berücksichtigung von Smart Farming und Precision Farming bei der Wertermittlung in der Flurbereinigung (2023/2)
Kombinierter Einsatz von Empirical Regression Kriging und Random Forests zur flächendeckenden Vorhersage von Weichbodengemeinschaften in der deutschen Nordsee (2023/1)
Webbasierte Konzeption und Umsetzung der Bereitstellung offener Wetterdaten des DWD als Live Imagery Layer in der Software ArcGIS (2023/1)
supervisors

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

Isabel Blanke, M.Sc.

cooperation

Esri Deutschland GmbH

Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)