Protect Baltic: Protection and restoration measures for a resilient Baltic Sea ecosystem
2023-2028
Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch
Mitglied Institutsvorstand
Professur Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
mail:
tel: +49 (0) 441 - 7708 - 3248
room: ZSG 106
Professur Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
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room: ZSG 106
Books and Papers
all
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
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2013
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2015
2017
2018
2020
2021
2022
2023
2024
Ahrendt, K.; Pesch, R. (2001):
Das GIS als Methode der Rekonstruktion geologischer Entwicklungen. Beispiel Sylt / Deutsche Bucht. Meyniana 53, S. 5- 30
Presentations
Schröder, W. ; Pesch, R.
; Ilyin, I. ; Harmens, H. ; Fagerli, H. ; Holy, M. :
Using Moss Data for Mapping Atmospheric Depositions of Cd, Pb, and N in Europe .
23rd Task Force Meeting of the ICP Vegetation, Veterinary and Agrochemical Research Centre, Tervuren, Belgium,
Januar 2010
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
people
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. Roland Pesch (head) Prof. Dr. Frank Schüssler (head) Tobias Werner (10.2022-) Jonas Schoo (06.2022-) Maren Leiz (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. Roland Pesch (head) Prof. Dr. Frank Schüssler (head) Tobias Werner (10.2022-) Jonas Schoo (06.2022-) Maren Leiz (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Bachelor & Master Theses
Erkennung eulitoraler Muschelbänke im Niedersächsischen Wattenmeer: Ein Vergleich von Deep-Learning-Modellen zur semantischen Segmentierung von Luftbildern (2025/10)
GIS-basiertes Flächenscreening für ökologische Solarparks unter Berücksichtigung von Biotopverbundstrukturen in Niedersachsen (2025/10)
Analyse benthischer Lebensgemeinschaften und ihrer räumlichen Muster im Elbe- Urstromtal der Nordsee mittels maschineller Lernverfahren (2025/10)
Application of Geographic Information Systems to Analyse Landscape-Ecological Effects of Virtual Fencing in Grassland Ecosystems (2025/9)
cooperation
Ensemble Machine Learning Ansätze zur Prädiktion benthischer Arten in der Ostsee (2025/9)