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

Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
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Artikel und Bücher

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

Vorträge

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

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

Abschlussarbeiten


GIS basierte Analyse und Perspektive für klimagerechten Verkehr im ländlichen Raum am Beispiel des Landkreises Cloppenburg (2022/2)
Betreuer

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

Dr. Lydia Kocar

Kooperationspartner

Landkreis Cloppenburg

Einsatzmöglichkeiten von amtlichen ALS-Produkten für die Überwachung von Küstenschutzbauwerken (2022/2)
Untersuchungen zu den Einsatzmöglichkeiten einer Drohne und eines terrestrischen Laserscanners beim Erfassen von Baukörpern (2022/2)
Die Grundsteuerreform – Darstellung der verschiedenen Modelle zur Ermittlung der Grundsteuer mit Schwerpunkt auf das niedersächsische Modell (2022/2)
Geodatenbasierte Quantifizierung und Analyse der Nutzungsstruktur und Entwicklung von Mooren im Landkreis Ammerland sowie dessen Einfluss auf die Siedlungsstrukturen seit dem 18. Jahrhundert (2022/2)