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

Mitglied Institutsvorstand
Professur Grundlagen und Anwendungen von Geoinformationssystemen

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Raum: ZSG 106

Artikel und Bücher

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
McQuatters-Gollop, A.; Guérin, L.; Arroyo, N.; Aubert, A.; Artigas, L.; Bedford, J.; Corcoran, E.; Dierschke, V.; Elliott, S.; Geelhoed, S.; Gilles, A.; González-Irusta, J.; Haelters, J.; Johansen, M.; LeLoc’h, F.; Lynam, C.; Niquil, N.; Meakins, B.; Mitchell, I.; Padegimas, B.; Pesch, R.; Preciado, I.; Rombouts, I.; Safi, G.; Schmitt, P.; Schückel, U.; Serrano, A.; Stebbing, P.; Dela Torriente, A.; Vina-Herbon, C. (2022): Assessing the state of marine biodiversity in the Northeast Atlantic. Ecological Indicators 141 (2022) 109148 , doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109148
Gielsdorf, F.; Schönrock, S.; Pesch, R. (2022): Chapter 2: Mathematics and Statistics. W. Kresse, D. Danko (Eds.), Springer Handbook of Geographic Information, Springer , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-53125-6_2
Schönrock, S.; Schuchardt, B.; Bildstein, T.; Heinicke, K.; Kreutle, K.; Pesch, R. (2022): Geostatistical Applications in a Marine Benthic Biological Context. Kresse, W., Danko, D. M. (Eds.): Springer Handbook of Geographic Information. Springer
Pogoda, B.; Hauser, S.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hausen, T.; Bérenger, C.; Heinicke, K.; Pesch, R. (2022): GIS-basierte Modellierung von Eignungsflächen für die Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der AWZ der Nordsee. gis.Science Ausgabe 2/2022

Vorträge

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
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-)

Abschlussarbeiten


Vergleich verschiedener Visualisierungsmethoden für NDVI-Daten zur Analyse der Vegetationsdynamik (2024/8)
Auswirkungen von kommerzieller Schifffahrt auf die Fischerei in der Nordsee (2024/8)
Automatische Überprüfung der Qualität bzw. Aktualität der Tatsächlichen Nutzung über Landbedeckungs- und weiteren Daten zur Erstellung von Änderungsinformationen (2024/8)
Python basierte Implementierung ökologischer Kohärenzanalysen am Beispiel mariner Naturschutzgebiete in der Ostsee (2024/7)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)