Protect Baltic: Internationales Forschungsprojekt zum Schutz der Ostsee
2023-2028
Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch
Mitglied Institutsvorstand
Professur Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
Mail:
Telefon: +49 (0) 441 - 7708 - 3248
Raum: ZSG 106
Professur Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
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Raum: ZSG 106
Artikel und Bücher
Alle
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2021
2022
2023
2024
Boltersdorf, S.H.; Pesch, R.; Werner, W. (2014):
Comparative use of lichens, mosses and tree bark to evaluate nitrogen deposition in Germany. Environmental Pollution; 189:43-53
Schröder, W.; Pesch, R.; Schönrock, S.; Harmens, H.; Mills, G.; Fagerli, H. (2014):
Correlations between nitrogen concentrations in atmospheric deposition and mosses mapped for natural landscapes in Europe. Proceedings 27th Task Force Meeting ICP Vegetation, 28-30 January, Paris:46
Kluge, M.; Pesch, R.; Schröder, W.; Hoffmann, A. (2014):
Differences in concentration of nitrogen in mosses due to canopy drip effects - Case study Germany. Proceedings 27th Task Force Meeting ICP Vegetation, 28-30 January, Paris:36
Beisiegel, K.; Bildstein, T.; Darr, A.; Fiorentino, D.; Gogina, M.; Günther, C.-P.; Pesch, R.; Propp, C.; Rückert, P.; Schiele, K.; Schröder, W.; Schuchardt, B.; Zeiler, M.; Zettler, M. (2014):
Kartierung und Registrierung der marinen Lebensraumtypen (LRT) bzw. Biotope in der Ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) (Cluster 6). (Cluster 6) Synthesebericht 2014: 1-558
Nickel, S.; Hertel, A.; Pesch, R.; Schröder, W.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2014):
Modelling and mapping spatio-temporal trends of heavy metal accumulation in moss and natural surface soil monitored 1990-2010 throughout Norway by multivariate generalized linear models and geostatistics. Atmospheric Environment 99:85-93
Vorträge
Sauerbier, V. ; Lenzi, J.
; Leiz, M.
; Pesch, R.
:
A Python-based ensemble machine learning framework for predicting benthic species distributions in the Baltic Sea.
Working Group of Marine Habitat Mapping - WGMHM, International Council for the Exploration of the Seas - ICES,
November 2025
Ghavimi, A.
; Pesch, R.
:
Leveraging GIS in Citizen Science for Urban Design: Advancing Social Sustainability.
Urban Planning & Architectural Design for Sustainable Development (UPADSD) – 10 Edition,
Oktober 2025
Ghavimi, A.
; Pesch, R.
:
A GIS-Based Method for Evaluating Public Green Spaces (PGS) with Emphasis on Recreational Value.
21st international conference Geoinformation and Cartography,
September 2025
Weblink
Projekte
Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Vor dem Hintergrund der EU-Biodiversitätsstrategie 2030 ist es das Ziel von Protect Baltic, das bestehende Netzwerk der Meeresschutzgebiete in der Ostsee zu evaluieren und zu optimieren. Langfristig wird damit positiv zur Biodiversität und zum Schu... mehr
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum bedeuten Veränderungen in Raum und Zeit. Solche raumzeitlichen Daten sollen von der Geo-Toolbox über digitale Technologien wie beispielsweise Datenbanken und Geoinformationssysteme (GIS)... mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner (10.2022-) Jonas Schoo (06.2022-) Maren Leiz (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner (10.2022-) Jonas Schoo (06.2022-) Maren Leiz (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Abschlussarbeiten
SQL-basierte Analysen und Empfehlungen zur Harmonisierung der Tatsächlichen Nutzung (TN) im ALKIS und ATKIS Basis-DLM (2023/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Nutzungspotential von Geodaten in der kommunalen Verwaltung – Erstellung einer digitalen und interaktiven Funkversorgungskarte für den Bevölkerungsschutz (2023/2)
Kooperationspartner
Hochwasserschutz mit dem digitalen Zwilling – Machbarkeitsstudie unterschiedlicher Erfassungsmethoden für die Planung (2023/2)
Kooperationspartner
Berücksichtigung von Smart Farming und Precision Farming bei der Wertermittlung in der Flurbereinigung (2023/2)
Kooperationspartner
Kombinierter Einsatz von Empirical Regression Kriging und Random Forests zur flächendeckenden Vorhersage von Weichbodengemeinschaften in der deutschen Nordsee (2023/1)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung