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

Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen
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Raum: ZSG 106

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

Pesch, R. ; Schröder, W. : Marine Geo-Information System for Visualisation and Typology of the Sean Floor of the North Sea . "International Conference and Annual Meeting ""System Earth - Biosphere Coupling"" , Erlangen", September 2005
Pesch, R. ; Pehlke, H. ; Schröder, W. : Predictive Benthic Habitat Mapping in the North Sea Using GIS and Statistical Methods . Enviroinfo 2005, Masaryk University - Centre of Biostatics and Analyses, Brno, September 2005
Pesch, R. ; Schröder, W. ; Pehlke, H. ; Busch, M. : Predictive Marine Habitat Mapping by Means of GIS, Geostatistical Methods and Classification and Regression Trees. BMBF-Abschlussymposium Förderschwerpunkt Geotechnologien im Rahmen der GI-Tage 2005, Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Juni 2005
Pesch, R. ; Pehlke, H. ; Schröder, W. : Marine Habitat Mapping within the German EEZ by Means of GIS, Geostatistics and Classification and Regression Trees. Meeting of the Working Group on Marine Habitat Mapping (WGMHM), Alfred-Wegener-Institut Bremerhaven, Juni 2005

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


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)
Betreuer

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)
Betreuer

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

Dipl-Ing. Alfred Wegener

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Prädiktive Modellierung des Vorkommens von Lanice conchilega im Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer auf Basis von Sidescan-Mosaiken und maschinellen Lernverfahren (2021/8)
Betreuer

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

Prof. Dr. Arbizu Pedro Martinez