Artikel und Bücher
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight
2023
Remote Sens. 2023, 15(16)
Assessing the state of marine biodiversity in the Northeast Atlantic
2022
Ecological Indicators 141 (2022) 109148
Chapter 2: Mathematics and Statistics
2022
W. Kresse, D. Danko (Eds.), Springer Handbook of Geographic Information, Springer
Geostatistical Applications in a Marine Benthic Biological Context
2022
Kresse, W., Danko, D. M. (Eds.): Springer Handbook of Geographic Information. Springer
GIS-basierte Modellierung von Eignungsflächen für die Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der AWZ der Nordsee
2022
gis.Science Ausgabe 2/2022
Vorträge
A Python-based ensemble machine learning framework for predicting benthic species distributions in the Baltic Sea
November 2025
Working Group of Marine Habitat Mapping - WGMHM, International Council for the Exploration of the Seas - ICES
Leveraging GIS in Citizen Science for Urban Design: Advancing Social Sustainability
Oktober 2025
Urban Planning & Architectural Design for Sustainable Development (UPADSD) – 10 Edition
A GIS-Based Method for Evaluating Public Green Spaces (PGS) with Emphasis on Recreational Value
September 2025
21st international conference Geoinformation and Cartography
Work package 3: Spatial Modelling
September 2025
Protect Baltic Annual Meeting 2025
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 Schutz mariner Ökosysteme beigetr...
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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) für die Aufgaben des gesamte...
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Abschlussarbeiten
Analyse benthischer Lebensgemeinschaften und ihrer räumlichen Muster im Elbe- Urstromtal der Nordsee mittels maschineller Lernverfahren
2025/10
Kooperationspartner
Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Application of Geographic Information Systems to Analyse Landscape-Ecological Effects of Virtual Fencing in Grassland Ecosystems
2025/9
Kooperationspartner
SLU - Sveriges Lantbruksuniversitet
Ensemble Machine Learning Ansätze zur Prädiktion benthischer Arten in der Ostsee
2025/9
Kooperationspartner
Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Kartierung von Schilfbeständen (Phragmites australis) in der Ostsee mithilfe von Fernerkundung im Rahmen des internationalen Meeresnaturschutzes
2025/8
GIS-basierte Analyse der Entwicklung von Flächenversiegelung auf Grundlage des ATKIS Basis-DLM am Beispiel des Landkreises Diepholz
2025/8
Kooperationspartner
Katasteramt Sulingen
