Contributions to Ensemble Classifiers with Image Analysis Applications

134 p.Ésta tesis tiene dos aspectos fundamentales, por un lado, la propuesta denuevas arquitecturas de clasificadores y, por otro, su aplicación a el análisis deimagen.Desde el punto de vista de proponer nuevas arquitecturas de clasificaciónla tesis tiene dos contribucciones principales. En primer lugar la propuestade un innovador ensemble de clasificadores basado en arquitecturas aleatorias,como pueden ser las Extreme Learning Machines (ELM), Random Forest (RF) yRotation Forest, llamado Hybrid Extreme Rotation Forest (HERF) y su mejoraAnticipative HERF (AHERF) que conlleva una selección del modelo basada enel rendimiento de predicción para cada conjunto de datos específico. Ademásde lo anterior, proveemos una prueba formal tanto del AHERF, como de laconvergencia de los ensembles de regresores ELMs que mejoran la usabilidad yreproducibilidad de los resultados.En la vertiente de aplicación hemos estado trabajando con dos tipos de imágenes:imágenes hiperespectrales de remote sensing, e imágenes médicas tanto depatologías específicas de venas de sangre como de imágenes para el diagnósticode Alzheimer. En todos los casos los ensembles de clasificadores han sido la herramientacomún además de estrategias especificas de aprendizaje activo basadasen dichos ensembles de clasificadores. En el caso concreto de la segmentaciónde vasos sanguíneos nos hemos enfrentado con problemas, uno relacionado conlos trombos del Aneurismas de Aorta Abdominal en imágenes 3D de tomografíacomputerizada y el otro la segmentación de venas sangineas en la retina. Losresultados en ambos casos en términos de rendimiento en clasificación y ahorrode tiempo en la segmentación humana nos permiten recomendar esos enfoquespara la práctica clínica.Chapter 1Background y contribuccionesDado el espacio limitado para realizar el resumen de la tesis hemos decididoincluir un resumen general con los puntos más importantes, una pequeña introducciónque pudiera servir como background para entender los conceptos básicosde cada uno de los temas que hemos tocado y un listado con las contribuccionesmás importantes.1.1 Ensembles de clasificadoresLa idea de los ensembles de clasificadores fue propuesta por Hansen y Salamon[4] en el contexto del aprendizaje de las redes neuronales artificiales. Sutrabajo mostró que un ensemble de redes neuronales con un esquema de consensogrupal podía mejorar el resultado obtenido con una única red neuronal.Los ensembles de clasificadores buscan obtener unos resultados de clasificaciónmejores combinando clasificadores débiles y diversos [8, 9]. La propuesta inicialde ensemble contenía una colección homogena de clasificadores individuales. ElRandom Forest es un claro ejemplo de ello, puesto que combina la salida de unacolección de árboles de decisión realizando una votación por mayoría [2, 3], yse construye utilizando una técnica de remuestreo sobre el conjunto de datos ycon selección aleatoria de variables.2CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 31.2 Aprendizaje activoLa construcción de un clasificador supervisado consiste en el aprendizaje de unaasignación de funciones de datos en un conjunto de clases dado un conjunto deentrenamiento etiquetado. En muchas situaciones de la vida real la obtenciónde las etiquetas del conjunto de entrenamiento es costosa, lenta y propensa aerrores. Esto hace que la construcción del conjunto de entrenamiento sea unatarea engorrosa y requiera un análisis manual exaustivo de la imagen. Esto se realizanormalmente mediante una inspección visual de las imágenes y realizandoun etiquetado píxel a píxel. En consecuencia el conjunto de entrenamiento esaltamente redundante y hace que la fase de entrenamiento del modelo sea muylenta. Además los píxeles ruidosos pueden interferir en las estadísticas de cadaclase lo que puede dar lugar a errores de clasificación y/o overfitting. Por tantoes deseable que un conjunto de entrenamiento sea construido de una manera inteligente,lo que significa que debe representar correctamente los límites de clasemediante el muestreo de píxeles discriminantes. La generalización es la habilidadde etiquetar correctamente datos que no se han visto previamente y quepor tanto son nuevos para el modelo. El aprendizaje activo intenta aprovecharla interacción con un usuario para proporcionar las etiquetas de las muestrasdel conjunto de entrenamiento con el objetivo de obtener la clasificación másprecisa utilizando el conjunto de entrenamiento más pequeño posible.1.3 AlzheimerLa enfermedad de Alzheimer es una de las causas más importantes de discapacidaden personas mayores. Dado el envejecimiento poblacional que es una realidaden muchos países, con el aumento de la esperanza de vida y con el aumentodel número de personas mayores, el número de pacientes con demencia aumentarátambién. Debido a la importancia socioeconómica de la enfermedad enlos países occidentales existe un fuerte esfuerzo internacional focalizado en laenfermedad del Alzheimer. En las etapas tempranas de la enfermedad la atrofiacerebral suele ser sutil y está espacialmente distribuida por diferentes regionescerebrales que incluyen la corteza entorrinal, el hipocampo, las estructuras temporaleslateral e inferior, así como el cíngulo anterior y posterior. Son muchoslos esfuerzos de diseño de algoritmos computacionales tratando de encontrarbiomarcadores de imagen que puedan ser utilizados para el diagnóstico no invasivodel Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas.CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 41.4 Segmentación de vasos sanguíneosLa segmentación de los vasos sanguíneos [1, 7, 6] es una de las herramientas computacionalesesenciales para la evaluación clínica de las enfermedades vasculares.Consiste en particionar un angiograma en dos regiones que no se superponen:la región vasculares y el fondo. Basándonos en los resultados de dicha particiónse pueden extraer, modelar, manipular, medir y visualizar las superficies vasculares.Éstas estructuras son muy útiles y juegan un rol muy imporntate en lostratamientos endovasculares de las enfermedades vasculares. Las enfermedadesvasculares son una de las principales fuentes de morbilidad y mortalidad en todoel mundo.Aneurisma de Aorta Abdominal El Aneurisma de Aorta Abdominal (AAA)es una dilatación local de la Aorta que ocurre entre las arterias renal e ilíaca. Eldebilitamiento de la pared de la aorta conduce a su deformación y la generaciónde un trombo. Generalmente, un AAA se diagnostica cuando el diámetro anterioposteriormínimo de la aorta alcanza los 3 centímetros [5]. La mayoría delos aneurismas aórticos son asintomáticos y sin complicaciones. Los aneurismasque causan los síntomas tienen un mayor riesgo de ruptura. El dolor abdominalo el dolor de espalda son las dos principales características clínicas que sugiereno bien la reciente expansión o fugas. Las complicaciones son a menudo cuestiónde vida o muerte y pueden ocurrir en un corto espacio de tiempo. Por lo tanto,el reto consiste en diagnosticar lo antes posible la aparición de los síntomas.Imágenes de Retina La evaluación de imágenes del fondo del ojo es una herramientade diagnóstico de la patología vascular y no vascular. Dicha inspecciónpuede revelar hipertensión, diabetes, arteriosclerosis, enfermedades cardiovascularese ictus. Los principales retos para la segmentación de vasos retinianos son:(1) la presencia de lesiones que se pueden interpretar de forma errónea comovasos sanguíneos; (2) bajo contraste alrededor de los vasos más delgados, (3)múltiples escalas de tamaño de los vasos.1.5 ContribucionesÉsta tesis tiene dos tipos de contribuciones. Contribuciones computacionales ycontribuciones orientadas a una aplicación o prácticas.CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 5Desde un punto de vista computacional las contribuciones han sido las siguientes:¿ Un nuevo esquema de aprendizaje activo usando Random Forest y el cálculode la incertidumbre que permite una segmentación de imágenes rápida,precisa e interactiva.¿ Hybrid Extreme Rotation Forest.¿ Adaptative Hybrid Extreme Rotation Forest.¿ Métodos de aprendizaje semisupervisados espectrales-espaciales.¿ Unmixing no lineal y reconstrucción utilizando ensembles de regresoresELM.Desde un punto de vista práctico:¿ Imágenes médicas¿ Aprendizaje activo combinado con HERF para la segmentación deimágenes de tomografía computerizada.¿ Mejorar el aprendizaje activo para segmentación de imágenes de tomografíacomputerizada con información de dominio.¿ Aprendizaje activo con el clasificador bootstrapped dendritic aplicadoa segmentación de imágenes médicas.¿ Meta-ensembles de clasificadores para detección de Alzheimer conimágenes de resonancia magnética.¿ Random Forest combinado con aprendizaje activo para segmentaciónde imágenes de retina.¿ Segmentación automática de grasa subcutanea y visceral utilizandoresonancia magnética.¿ Imágenes hiperespectrales¿ Unmixing no lineal y reconstrucción utilizando ensembles de regresoresELM.¿ Métodos de aprendizaje semisupervisados espectrales-espaciales concorrección espacial usando AHERF.¿ Método semisupervisado de clasificación utilizando ensembles de ELMsy con regularización espacial

Combining Shape and Learning for Medical Image Analysis

Automatic methods with the ability to make accurate, fast and robust assessments of medical images are highly requested in medical research and clinical care. Excellent automatic algorithms are characterized by speed, allowing for scalability, and an accuracy comparable to an expert radiologist. They should produce morphologically and physiologically plausible results while generalizing well to unseen and rare anatomies. Still, there are few, if any, applications where today\u27s automatic methods succeed to meet these requirements.\ua0The focus of this thesis is two tasks essential for enabling automatic medical image assessment, medical image segmentation and medical image registration. Medical image registration, i.e. aligning two separate medical images, is used as an important sub-routine in many image analysis tools as well as in image fusion, disease progress tracking and population statistics. Medical image segmentation, i.e. delineating anatomically or physiologically meaningful boundaries, is used for both diagnostic and visualization purposes in a wide range of applications, e.g. in computer-aided diagnosis and surgery.The thesis comprises five papers addressing medical image registration and/or segmentation for a diverse set of applications and modalities, i.e. pericardium segmentation in cardiac CTA, brain region parcellation in MRI, multi-organ segmentation in CT, heart ventricle segmentation in cardiac ultrasound and tau PET registration. The five papers propose competitive registration and segmentation methods enabled by machine learning techniques, e.g. random decision forests and convolutional neural networks, as well as by shape modelling, e.g. multi-atlas segmentation and conditional random fields

Viabilidade do aprendizado ativo em máquinas extremas

O aprendizado de máquina requer a indução de modelos preditivos. Frequentemente, há dois problemas relacionados com essa tarefa: o custo de rotulação e o tempo de treinamento. Isso é especialmente verdade na presença massiva de dados e em sistemas interativos ou que requeiram resposta imediata. Parte da solução é o uso de aprendizado ativo, que seleciona exemplos a rotular de acordo com um critério de relevância. O complemento da solução é a adoção de um rápido e robusto algoritmo de aprendizado, como as “máquinas extremas”. Neste artigo, várias estratégias de aprendizado ativo são comparadas experimentalmente em diferentes bases de dados com o intuito de preencher uma notável lacuna nas literaturas de aprendizado ativo e máquinas extremas. Os resultados demonstram a viabilidade da união entre as duas áreas.CAPESCNPqFAPES

Detection of anatomical structures in medical datasets

Detection and localisation of anatomical structures is extremely helpful for many image analysis algorithms. This thesis is concerned with the automatic identification of landmark points, anatomical regions and vessel centre lines in three-dimensional medical datasets. We examine how machine learning and atlas-based ideas may be combined to produce efficient, context-aware algorithms. For the problem of anatomical landmark detection, we develop an analog to the idea of autocontext, termed atlas location autocontext, whereby spatial context is iteratively learnt by the machine learning algorithm as part of a feedback loop. We then extend our anatomical landmark detection algorithm from Computed Tomography to Magnetic Resonance images, using image features based on histograms of oriented gradients. A cross-modality landmark detector is demonstrated using unsigned gradient orientations. The problem of brain parcellation is approached by independently training a random forest and a multi-atlas segmentation algorithm, then combining them by a simple Bayesian product operation. It is shown that, given classifiers providing complementary information, the hybrid classifier provides a superior result. The Bayesian product method of combination outperforms simple averaging where the classifiers are sufficiently independent. Finally, we present a system for identifying and tracking major arteries in Magnetic Resonance Angiography datasets, using automatically detected vascular landmarks to seed the tracking. Knowledge of individual vessel characteristics is employed to guide the tracking algorithm by two means. Firstly, the data is pre-processed using a top-hat transform of size corresponding to the vessel diameter. Secondly, a vascular atlas is generated to inform the cost function employed in the minimum path algorithm. Fully automatic tracking of the major arteries of the body is satisfactorily demonstrated

Combinatorial optimisation for arterial image segmentation.

Cardiovascular disease is one of the leading causes of the mortality in the western world. Many imaging modalities have been used to diagnose cardiovascular diseases. However, each has different forms of noise and artifacts that make the medical image analysis field important and challenging. This thesis is concerned with developing fully automatic segmentation methods for cross-sectional coronary arterial imaging in particular, intra-vascular ultrasound and optical coherence tomography, by incorporating prior and tracking information without any user intervention, to effectively overcome various image artifacts and occlusions. Combinatorial optimisation methods are proposed to solve the segmentation problem in polynomial time. A node-weighted directed graph is constructed so that the vessel border delineation is considered as computing a minimum closed set. A set of complementary edge and texture features is extracted. Single and double interface segmentation methods are introduced. Novel optimisation of the boundary energy function is proposed based on a supervised classification method. Shape prior model is incorporated into the segmentation framework based on global and local information through the energy function design and graph construction. A combination of cross-sectional segmentation and longitudinal tracking is proposed using the Kalman filter and the hidden Markov model. The border is parameterised using the radial basis functions. The Kalman filter is used to adapt the inter-frame constraints between every two consecutive frames to obtain coherent temporal segmentation. An HMM-based border tracking method is also proposed in which the emission probability is derived from both the classification-based cost function and the shape prior model. The optimal sequence of the hidden states is computed using the Viterbi algorithm. Both qualitative and quantitative results on thousands of images show superior performance of the proposed methods compared to a number of state-of-the-art segmentation methods

Measuring and modelling carbon stocks in rubber (Hevea brasiliensis) dominated landscapes in Subtropical China

Rubber plantation has been rapidly expanded in Montane Mainland South East Asia in past decades. Limited by long-term monitoring data availability, the impacts of environmental change on rubber trees carbon stock development still not fully understood. Against global warming background, in order to better facilitate regional forest management, we applied synergetic approach combining field survey and modelling tools to improve predictions of dynamic carbon stock changes. The trade-off analysis regarding to rubber carbon stock and latex production optimization was further discussed in view of sustainable rubber cultivation. The first study explored the impact of regional land-use changes on landscape carbon balances. The Naban River Watershed National Nature Reserve (NRWNNR), Xishuangbanna, China, was selected as a case study location. Carbon stocks were evaluated using the Rapid Carbon Stock Appraisal (RaCSA) method based on tree, plot, land use and landscape level assessments of carbon stocks, integrating field sampling with remote sensing and GIS technology. The results showed that rubber plantations had larger time-averaged carbon stocks than non-forest land use types (agricultural crops, bush and grassland) but much lower than natural forest. During 23 years (1989-2012), the whole landscape of the nature reserve (26574 ha) gained 0.644 Tg C. Despite rubber expansion, the reforestation activities conducted in NRWNNR were able to enhance the carbon stocks. Regional evaluation of the carbon sequestration potential of rubber trees depends largely on the selection of suitable allometric equations and the biomass-to-carbon conversion factor. The second study developed generic allometric equations for rubber trees, covering rotation lengths of 4-35 years, within elevation gradient of 621-1,127 m, and locally used rubber tree clones (GT1, PRIM600, Yunyan77-4) in mountainous South Western China. Allometric equations for aboveground biomass (AGB) estimations considering diameter at breast height (DBH), tree height, and wood density were superior to other equations. We also tested goodness of fit for the recently proposed pan-tropical forest model. The results displayed that prediction of AGB by the model calibrated with the harvested rubber tree biomass and wood density was more accurate than the results produced by the pan-tropical forest model adjusted to local conditions. The relationships between DBH and height and between DBH and biomass were influenced by tapping, therefore biomass and C stock calculations for rubber have to be done using species-specific allometric equations. Based on the analysis of environmental factors acting at the landscape level, we noticed that above- and belowground carbon stocks were mostly affected by stand age, soil clay content, aspect, and planting density. The results of this study provide reference for reliable carbon accounting in other rubber-cultivated regions. In the last study, we explored how rubber trees growth and production response to climate change and regional management strategies (cultivation elevation, planting density). We applied the process-based Land Use Change Impact Assessment tool (LUCIA) calibrated with detailed ground survey data to model tree biomass development and latex yield in rubber plantations at the tree, plot and landscape level. Model simulation showed that during a 40-year rotation, lowland rubber plantations (< 900m) grew quicker and had larger latex yield than highland rubber (&#8807;900m). High planting density rubber plantations showed 5% higher above ground biomass than those at low- and medium-planting density. The mean total biomass and cumulative latex yield per tree over 40 years increased by 28% and 48%, respectively, when climate change scenarios were modelled from baseline to highest CO2 emission scenario (RCP 8.5). The same trend of biomass and latex yield increase with climate change was observed at plot level. Denser plantations had larger biomass, but the cumulative latex production decreased dramatically. The spatially explicit output maps produced during modelling could help maximize carbon stock and latex production of regional rubber plantations. Overall, rubber-based system required for appropriate monitoring scale in both temporal aspect (daily-, monthly-, and yearly-level) and in spatial aspect (pixel-, land use-, watershed-, and landscape- level). The findings from present study highlighted the important application of ecological modelling tools in nature resources management. The lessons learned here could be applicable for other rubber-cultivated regions, by updating with site-specific environmental variables. The significant role of rubber tree not limited in its nature latex production, it also lies in its great carbon sequestration potential. Our results here provided entry point for future developing comprehensive climate change adaption and mitigation strategies in South East Asia. By making use of interdisplinary cooperation, the sustainable rubber cultivation in Great Mekong Regions could be well realized.In den vergangenen Jahrzehnten wurde der Kautschukanbau in den Bergregionen des südostasiatischen Festlandes rasch ausgebaut. Die Auswirkungen von Umweltveränderungen auf die Entwicklung des Kohlenstoffbestandes von Kautschukbäumen sind durch die eingeschränkte Verfügbarkeit von Langzeit-Monitoring-Daten noch nicht vollständig geklärt. Vor dem Hintergrund der globalen Erwärmung und um die regionale Waldbewirtschaftung zu unterstützen, haben wir einen synergetischen Ansatz angewandt, der Feldmessungen und Modellierungswerkzeuge kombiniert, um die Vorhersage dynamischer Veränderungen der Kohlenstoffbestände zu verbessern. Die Kosten-Nutzen Abwägung für einen nachhaltigen Kautschukanbau bezüglich der Kautschuk-Kohlenstoffvorräte und der Optimierung der Latexproduktion wird im Weiteren diskutiert. Die erste Studie untersuchte die Auswirkungen regionaler Landnutzungsänderungen auf die Kohlenstoffbilanz der Landschaft. Das Naban River Watershed National Nature Reserve (NRWNNNR), Xishuangbanna, China, wurde als Fallstudienstandort ausgewählt. Die Bewertung der Kohlenstoffvorräte erfolgte mit der Rapid Carbon Stock Appraisal (RaCSA)-Methode. Diese basiert auf der Bewertung von Kohlenstoffvorräten auf dem Niveau von Bäumen, Grundstücken, Landnutzung und Landschaft, mit Einbindung von Feldprobennahme verbunden mit Fernerkundung und GIS-Technologie. Die Ergebnisse zeigten, dass Kautschukplantagen einen größeren zeitgemittelten Kohlenstoffvorrat hatten als nicht-forstliche Landnutzungsarten (Ackerland, Busch- und Grünland), aber viel weniger als natürliche Wälder. Während 23 Jahren (1989-2012) gewann das gesamte Gebiet des Naturschutzgebietes (26574 ha) 0,644 Tg C hinzu. Trotz Ausdehnung der Kautschukanbauflächen konnten die Aufforstungsaktivitäten in NRWNNR die Kohlenstoffvorräte erhöhen. Die regionale Bewertung des Kohlenstoffsequestrierungspotenzials von Kautschukbäumen hängt wesentlich von der Auswahl geeigneter allometrischer Gleichungen und des Biomasse-Kohlenstoff-Umwandlungsfaktors ab. Die zweite Studie entwickelte allgemeine allometrische Gleichungen für Kautschukbäume, basierend auf Daten aus Kautschukplantagen mit Umtriebszeiten von 4-35 Jahren, Höhenlagen von 621-1.127 m und lokal verwendeten Kautschukbaumklonen (GT1, PRIM600, Yunyan77-4) im bergigen Südwesten Chinas. Allometrische Gleichungen zur Berechnung der oberirdischen Biomasse (AGB), welche den Durchmesser in Brusthöhe (DBH), Baumhöhe und Holzdichte berücksichtigten, waren anderen Gleichungen überlegen. Wir haben auch die Anpassungsgüte des kürzlich vorgeschlagene pan-tropische Waldmodell getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Vorhersage der AGB durch das mit der destruktiv bestimmten Biomasse und der Holzdichte kalibrierte Modell genauer war als die Ergebnisse des pan-tropischen Waldmodells, das an die lokalen Bedingungen angepasst wurde. Die Beziehungen zwischen DBH und Höhe, und DBH und Biomasse wurden durch die Anzapfung der Bäume beeinflusst. Aufgrund dessen müssen Biomasse- und C-Bestandsberechnungen für Kautschuk mit artspezifischen allometrischen Gleichungen durchgeführt werden. Basierend auf der Analyse von Umweltfaktoren, die auf Landschaftsebene wirken, stellten wir fest, dass die ober- und unterirdischen Kohlenstoffvorräte vor allem durch das Bestandsalter, den Tongehalt des Bodens, die Hanglage und die Pflanzdichte beeinflusst wurden. Die Ergebnisse dieser Studie liefern Anhaltspunkte für eine zuverlässige Kohlenstoffbilanzierung in anderen Kautschukanbaugebieten. In der letzten Studie haben wir untersucht, wie Kautschukbäume auf den Klimawandel und regionalen Managementstrategien (Anbauhöhe, Pflanzdichte) reagieren. Wir setzten das prozessbasierte Land Use Change Impact Assessment Tool (LUCIA) ein, das mit detaillierten Bodenuntersuchungsdaten kalibriert wurde, um die Entwicklung der Baumbiomasse und den Latexertrag in Kautschukplantagen auf Baum-, Parzelle- und Landschaftsebene zu modellieren. Die Modellsimulation zeigte, dass während einer 40-jährigen Rotationzeit die Flachland-Kautschukplantagen (< 900m) schneller wuchsen und eine höhere Latexausbeute hatten als die Hochland-Kautschukplantagen (&#8807;900m). Kautschukplantagen mit hoher Pflanzdichte zeigten eine um 5% höhere oberirdische Biomasse als solche mit niedriger und mittlerer Pflanzdichte. Der durchschnittliche Gesamtertrag an Biomasse und der kumulative Latexertrag pro Baum stieg in 40 Jahren um 28% bzw. 48%, wenn die Klimaszenarien vom Basisszenario bis zum höchsten CO2-Emissionsszenario (RCP 8. 5) durchsimuliert wurden. Dieser Trend der Zunahme der Biomasse- und Latexausbeute mit verstärktem Klimawandel wurde auch auf der Ebene der Parzelle beobachtet. Dichtere Plantagen hatten eine größere Biomasse, aber die kumulative Latexproduktion ging drastisch zurück. Die während der Modellierung erstellten räumlich expliziten Output-Karten könnten helfen, die Kohlenstoffvorräte und die Latexproduktion regionaler Kautschukplantagen zu maximieren. Allgemein ist für ein angemessenes Monitoring ein Kautschuk-basiertes System erforderlich, das sowohl in zeitlicher Hinsicht (Tages-, Monats- und Jahresebene) als auch in räumlicher Hinsicht (Pixel-, Landnutzungs-, Wassereinzugs- und Landschaftsebene) geeignet ist. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie verdeutlichen die Bedeutung ökologischer Modellierungswerkzeuge im Naturressourcenmanagement. Die hier gemachten Erfahrungen könnten auch auf andere Kautschukanbaugebiete übertragen werden, indem sie mit standortspezifischen Umweltvariablen aktualisiert werden. Die bedeutende Rolle des Kautschukbaums ist nicht nur auf dieHerstellung von Naturlatex beschränkt, sondern liegt auch in seinem großen Potenzial zur Kohlenstoffbindung. Unsere Ergebnisse lieferen den Ausgangspunkt für die künftige Entwicklung umfassender Strategien zur Anpassung an den Klimawandel und zur Eindämmung des Klimawandels in Südostasien. Durch interdisziplinäre Zusammenarbeit könnte der nachhaltige Kautschukanbau in den Großen Mekong-Regionen realisiert werden