Geografische Empfehlungssysteme

Mobile Geräte werden immer häufiger mit Sensoren zur Bestimmung der eigenen Position ausgestattet, zum Beispiel mit GPS. Mit Hilfe der Ortsinformationen dieser Sensoren können beispielsweise moderne Bildmanagementanwendungen digitale Fotos automatisch nach geografischen Regionen gruppieren oder passende Schlagworte generieren. Dies führt unter anderem zu einer besseren Suchbarkeit dieser digitalen Daten. Grundsätzlich geben Ortsinformationen in digitalen Fotos nicht nur Hinweise auf das Foto selbst, sondern machen auch sichtbar, welche geografischen Entscheidungen der Fotograf bei deren Erstellung getroffen hat. Diese Arbeit nutzt diese Entscheidungen für die Berechnung von weiteren Empfehlungen für den Nutzer, beispielsweise einer Bildmanagementanwendung. Ein konkreter Anwendungsfall lautet folgendermaßen: Einem Nutzer sollen für eine frei wählbare geographische Region (z.B. einer Stadt), mehrere Bilder empfohlen werden, die zum einen typisch für diese Region sind, zum anderen aber auch für ihn persönlich interessant sein könnten. Um diese geografischen Mehr-Objekt-Empfehlungen zu berechnen, wurde ein neuartiger Algorithmus entwickelt, der zunächst die Ortsinformationen aller Nutzer zu einem geografischen Modell bündelt. Auf Grundlage dieser prototypischen Konzeptualisierung von einzelnen Regionen, können dann typische Bilder empfohlen werden. Weiterhin werden diese geografischen Modelle in einem zweiten Schritt für die zusätzliche Gewichtung der einzelnen geografischen Entscheidungen der Nutzer verwendet, um über den Ansatz eines kollaborativen Filters zu einer persönlichen Empfehlung zu gelangen. Dazu wurden mehrere Verfahren entwickelt und miteinander verglichen. Diese Arbeit ist im Rahmen des europäischen Projektes Tripod entstanden, für das der entwickelte geografische Empfehlungsalgorithmus als Softwaremodul prototypisch implementiert wurde. Damit wurden die Empfehlungen mit Hilfe von georeferenzierten Bildern evaluiert, die auf den Online-Galerien Panoramio.com und Flickr.de veröffentlicht wurden. Durch die Auswertung der geografischen Informationen und der daraus berechneten Ortsmodelle, ließen sich deutlich präzisere Empfehlungen vorschlagen, als mit anderen bekannten Empfehlungsverfahren

Tree species classification from AVIRIS-NG hyperspectral imagery using convolutional neural networks

This study focuses on the automatic classification of tree species using a three-dimensional convolutional neural network (CNN) based on field-sampled ground reference data, a LiDAR point cloud and AVIRIS-NG airborne hyperspectral remote sensing imagery with 2 m spatial resolution acquired on 14 June 2021. I created a tree species map for my 10.4 km2 study area which is located in the Jurapark Aargau, a Swiss regional park of national interest. I collected ground reference data for six major tree species present in the study area (Quercus robur, Fagus sylvatica, Fraxinus excelsior, Pinus sylvestris, Tilia platyphyllos, total n = 331). To match the sampled ground reference to the AVIRIS-NG 425 band hyperspectral imagery, I delineated individual tree crowns (ITCs) from a canopy height model (CHM) based on LiDAR point cloud data. After matching the ground reference data to the hyperspectral imagery, I split the extracted image patches to training, validation, and testing subsets. The amount of training, validation and testing data was increased by applying image augmentation through rotating, flipping, and changing the brightness of the original input data. The classifier is a CNN trained on the first 32 principal components (PC’s) extracted from AVIRIS-NG data. The CNN uses image patches of 5 × 5 pixels and consists of two convolutional layers and two fully connected layers. The latter of which is responsible for the final classification using the softmax activation function. The results show that the CNN classifier outperforms comparable conventional classification methods. The CNN model is able to predict the correct tree species with an overall accuracy of 70% and an average F1-score of 0.67. A random forest classifier reached an overall accuracy of 67% and an average F1-score of 0.61 while a support-vector machine classified the tree species with an overall accuracy of 66% and an average F1-score of 0.62. This work highlights that CNNs based on imaging spectroscopy data can produce highly accurate high resolution tree species distribution maps based on a relatively small set of training data thanks to the high dimensionality of hyperspectral images and the ability of CNNs to utilize spatial and spectral features of the data. These maps provide valuable input for modelling the distributions of other plant and animal species and ecosystem services. In addition, this work illustrates the importance of direct collaboration with environmental practitioners to ensure user needs are met. This aspect will be evaluated further in future work by assessing how these products are used by environmental practitioners and as input for modelling purposes

Outdoor Play für alle – gemeinsam sind wir stark! : Einflussfaktoren auf die Partizipation von Kindern im Outdoor Play und die Rolle der Ergotherapie bei dessen Förderung

Darstellung des Themas: Trotz bestehenden Gesetzen und Richtlinien haben nicht alle Kinder die gleichen Möglichkeiten, im Outdoor Play zu partizipieren. Ergotherapeutinnen und Ergotherapeuten besitzen die nötigen Kompetenzen, um die Partizipation im Outdoor Play zu fördern. Diese Kompetenzen können anhand der Enablement-Skills aus dem Ergotherapie-Modell CMOP-E erläutert werden. Ziel: Das Ziel dieser Arbeit ist, aufzuzeigen, welche Faktoren die Partizipation von Kindern im Outdoor Play beeinflussen und wie die Ergotherapie die Partizipation fördern kann. Methode: Mit einer systematischen Literaturrecherche wurde Literatur zum Thema gesucht. Die Ergebnisse aus der Literatur werden anhand der Enablement-Skills aus dem CMOP-E Modell auf die ergotherapeutische Arbeit übertragen. Relevante Ergebnisse: Die Partizipation im Outdoor Play wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst. Diese sollen berücksichtigt sowie die Partizipation der Kinder und verschiedenen Fachpersonen bei der Planung von Spielflächen gefördert werden. Schlussfolgerung: Das Outdoor Play hat für die kindliche Entwicklung einen essentiellen Wert und muss gefördert werden. Ergotherapeutinnen und Ergotherapeuten sind in der Lage auf verschiedenen Ebenen aktiv zu werden. Das Recht auf und die Wichtigkeit von Outdoor Play muss in der Gesellschaft und in der Politik Anerkennung finden und durchgesetzt werden

Navigating in Complex Process Model Collections

The increasing adoption of process-aware information systems (PAIS) has led to the emergence of large process model collections. In the automotive and healthcare domains, for example, such collections may comprise hundreds or thousands of process models, each consisting of numerous process elements (e.g., process tasks or data objects). In existing modeling environments, process models are presented to users in a rather static manner; i.e., as image maps not allowing for any context-specific user interactions. As process participants have different needs and thus require specific presentations of available process information, such static approaches are usually not sufficient to assist them in their daily work. For example, a business manager only requires an abstract overview of a process model collection, whereas a knowledge worker (e.g., a requirements engineer) needs detailed information on specific process tasks. In general, a more flexible navigation and visualization approach is needed, which allows process participants to flexibly interact with process model collections in order to navigate from a standard (i.e., default) visualization of a process model collection to a context-specific one. With the Process Navigation and Visualization (ProNaVis) framework, this thesis provides such a flexible navigation approach for large and complex process model collections. Specifically, ProNaVis enables the flexible navigation within process model collections along three navigation dimensions. First, the geographic dimension allows zooming in and out of the process models. Second, the semantic dimension may be utilized to increase or decrease the level of detail. Third, the view dimension allows switching between different visualizations. All three navigation dimensions have been addressed in an isolated fashion in existing navigation approaches so far, but only ProNaVis provides an integrated support for all three dimensions. The concepts developed in this thesis were validated using various methods. First, they were implemented in the process navigation tool Compass, which has been used by several departments of an automotive OEM (Original Equipment Manufacturer). Second, ProNaVis concepts were evaluated in two experiments, investigating both navigation and visualization aspects. Third, the developed concepts were successfully applied to process-oriented information logistics (POIL). Experimental as well as empirical results have provided evidence that ProNaVis will enable a much more flexible navigation in process model repositories compared to existing approaches

Mapping change of functional forest traits and diversity using airborne laser scanning in the canton Aargau 2014-2019

Forests contribute substantially to ecosystem functions and services making their ecological quality valuable. Due to climate change, monitoring diversity is becoming increasingly important to record a possible decline. High functional diversity has been related to a decreasing vulnerability to disturbances like diseases, storms and insect attacks. Remote sensing and especially LiDAR are promising methods to assess functional traits and diversity in forests and have been linked to plant diversity and ecosystem functioning. However, large-scale and multitemporal analyses using LiDAR datasets are just at the beginning. This thesis aims to assess functional forest traits and diversity metrics out of ALS data and to compare them between the years 2014 and 2019. Three morphological traits, namely canopy height, foliage height diversity and plant area index were estimated for the entire forest area of the canton Aargau under defoliated conditions. Then, functional richness and divergence were computed out of the traits. For three subregions of the canton, occlusion in the lower canopy was computed to assess if traits and diversity metrics are influenced. More complex derivations of ALS point clouds, e.g. plant area index, richness or divergence, were found to be more sensitive to external influences like different sensor and flight settings and occluded fractions of the canopy volume. Various spatial patterns of the derived traits and diversity metrics were mapped, e.g. a decrease or smaller increase in steep and high altitude regions. Richness values showed a very large global increase of 123%, which cannot solely be attributed to biotic changes, but is rather caused by the sensitivity to sensor-related factors. The results demonstrate how the development of robust methods for trait and diversity estimations is important. The incorporation of sensor and flight parameters into the estimation methods is crucial for improved performance in multitemporal analyses using ALS point clouds

Entwicklung eines Modells für die Erschließung von Kundenwissen in Business Communities

Die zentrale Fragestellung der vorliegenden Arbeit ist, wie ein Unternehmen durch den Einsatz von Business Communities das Wissen seiner Geschäftskunden, Partner und Lieferanten herausfinden, speichern und für die eigene Wertschöpfung einsetzen kann. Das Wissen der Kunden stellt in vielen Unternehmen eine bisher nicht genutzte Res-source dar. Durch das Customer Knowledge Management wird der Begriff des Kun-denwissens näher definiert und es werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie dieses Wis-sen gehandhabt werden kann. Grundlage bilden die Bereiche Customer Relationship Management – für den Aufbau einer stabilen Kundenbeziehung und Wissensmanage-ment – für die Erschließung des Wissens. Über Business Communities kann die Verbindung zwischen Unternehmen und Stake-holdern hergestellt werden. Ihr Erfolg ist abhängig von vielen Faktoren, vor allem aber von den gebotenen Inhalten und Funktionen. In einem Modell, das auf den Erkenntnissen der genannten Gebiete aufbaut, soll der Prozess der Wissenserschließung in einer Business Community konkret dargestellt werden