Occurrence of Bimodal Classroom Achievement in Ontario

The occurrence of bimodality in classroom distributions of student achievement is assessed for a population sample of 143,925 Ontario grade 9 students in 6,943 classrooms using standardized assessment scores. A pattern recognition approach―which makes no assumptions about the underlying latent variables―was used to identify the number of modes. The resulting finding was that one quarter of classrooms exhibit bimodal characteristics, with approximately 20% having two modes and 5% having three modes

Fast Change Detection

Automated detection of changes in a sequence of images captured under fixed background and steady light condition is an often required operation having widespread application. Possible application areas can be as diverse as from military to atmospheric science, from medicine to video surveillance, etc. There are many approaches to the problem of detecting changes; the more reliable one tries to make these more complex and computationally expensive these become, requiring sophisticated algorithms and specialised hardware. However, often one needs to use simple and computationally cheap procedures to be used with cots hardware when the problem scenario has static features with transient change in features associated to some small part of the image or field of view. A super-pixel-based change detection algorithm has been descried here that is basically a modification of the image differencing technique. The procedure has been seen to detect even a small transient change in intensity at a frame rate of as high as fifty frames per second using cots hardware.Defence Science Journal, 2011, 61(1), pp.51-56, DOI:http://dx.doi.org/10.14429/dsj.61.47

Computational Analysis of Alzheimer Amyloid Plaque Composition in 2D- and Elastically Reconstructed 3D-MALDI MS Images

MALDI mass spectrometry imaging (MSI) enables label-free, spatially resolved analysis of a wide range of analytes in tissue sections. Quantitative analysis of MSI datasets is typically performed on single pixels or manually assigned regions of interest (ROIs). However, many sparse, small objects such as Alzheimer’s disease (AD) brain deposits of amyloid peptides called plaques are neither single pixels nor ROIs. Here, we propose a new approach to facilitate the comparative computational evaluation of amyloid plaque-like objects by MSI: a fast PLAQUE PICKER tool that enables a statistical evaluation of heterogeneous amyloid peptide composition. Comparing two AD mouse models, APP NL-G-F and APP PS1, we identified distinct heterogeneous plaque populations in the NL-G-F model but only one class of plaques in the PS1 model. We propose quantitative metrics for the comparison of technical and biological MSI replicates. Furthermore, we reconstructed a high-accuracy 3D-model of amyloid plaques in a fully automated fashion, employing rigid and elastic MSI image registration using structured and plaque-unrelated reference ion images. Statistical single-plaque analysis in reconstructed 3D-MSI objects revealed the Aβ1–42Arc peptide to be located either in the core of larger plaques or in small plaques without colocalization of other Aβ isoforms. In 3D, a substantially larger number of small plaques were observed than that indicated by the 2D-MSI data, suggesting that quantitative analysis of molecularly diverse sparsely-distributed features may benefit from 3D-reconstruction. Data are available via ProteomeXchange with identifier PXD020824

Exploring the link between coffee matrix microstructure and flow properties using combined X-ray microtomography and smoothed particle hydrodynamics simulations

Coffee extraction involves many complex physical and transport processes extremely difficult to model. Among the many factors that will affect the final quality of coffee, the microstructure of the coffee matrix is one of the most critical ones. In this article, we use X-ray micro-computed (microCT) technique to capture the microscopic details of coffee matrices at particle-level and perform fluid dynamics simulation based on the smoothed particle hydrodynamics method (SPH) with the 3D reconstructured data. Information like flow permeability and tortuosity of the matrices can be therefore obtained from our simulation. We found that inertial effects can be quite significant at the normal pressure gradient conditions typical for espresso brewing, and can provide an explanation for the inconsistency of permeability measurements seen in the literature. Several types of coffee powder are further examined, revealing their distinct microscopic details and resulting flow features. By comparing the microCT images of pre- and post-extraction coffee matrices, it is found that a decreasing porosity profile (from the bottom-outlet to the top-inlet) always develops after extraction. This counterintuitive phenomenon can be explained using a pressure-dependent erosion model proposed in our prior work. Our results reveal not only some important hydrodynamic mechanisms of coffee extraction, but also show that microCT scan can provide useful microscopic details for coffee extraction modelling. MicroCT scan establishes the basis for a data-driven numerical framework to explore the link between coffee powder microstructure and extraction dynamics, which is the prerequisite to study the time evolution of both volatile and non-volatile organic compounds and then the flavour profile of coffee brews

Image thresholding techniques for localization of sub-resolution fluorescent biomarkers

In this article, we explore adaptive global and local segmentation techniques for a lab-on-chip nutrition monitoring system (NutriChip). The experimental setup consists of Caco-2 intestinal cells that can be artificially stimulated to trigger an immune response. The eventual response is optically monitored using immunofluoresence techniques targeting toll-like receptor 2 (TLR2). Two problems of interest need to be addressed by means of image processing. First, a new cell sample must be properly classified as stimulated or not. Second, the location of the stained TLR2 must be recovered in case the sample has been stimulated. The algorithmic approach to solving these problems is based on the ability of a segmentation technique to properly segment fluorescent spots. The sample classification is based on the amount and intensity of the segmented pixels, while the various segmenting blobs provide an approximate localization of TLR2. A novel local thresholding algorithm and three well-known spot segmentation techniques are compared in this study. Quantitative assessment of these techniques based on real and synthesized data demonstrates the improved segmentation capabilities of the proposed algorithm

Mapping intra- and inter-annual dynamics in wetlands with multispectral, thermal and SAR time series

Kartierung der intra- und interannuellen Dynamik von Feuchtgebieten mit multispektralen, thermischen und SAR-Zeitreihen Die Analyse der aktuellen räumlichen Verbreitung und der zeitlichen Entwicklung von Feuchtgebieten stellt eine äußerst komplexe Aufgabe dar, welche durch die Saisonalität, die schwierige Zugänglichkeit und die besonderen Eigenschaften als Ökoton bedingt ist. Erdbeobachtungssysteme sind somit das am besten geeignete Werkzeug, um zeitliche und räumliche Muster von Feuchtgebieten auf globaler Ebene zu beobachten (saisonale Veränderungen und Langzeit-Trends) und um den Einfluss der menschlichen Aktivitäten auf ihre physischen und biologischen Eigenschaften zu untersuchen. Zur Kartierung von raum-zeitlichen Mustern wurden Zeitreihen von Radar- (Sentinel-1), Multispektral- (Sentinel-2) und Thermal-Satellitendaten (MODIS) in fünf Untersuchungsgebieten, mit für Feuchtgebiete unterschiedlichen typischen Charakteristika, untersucht. In Kapitel 1 werden die Problematik in Bezug auf die Definition von Feuchtgebieten erläutert und allgemeine Degradations-Trends beschrieben. Die Kapitel 2 und 3 behandeln einen Algorithmus, der Veränderungen mithilfe von SAR-Zeitreihen feststellt, sowie die Vorteile des Cloud-Computings für das operationelle Monitoring saisonaler Muster und die Erkennung kurzfristig auftretender Veränderungen. In den Kapiteln 4 und 5 werden die zwei Hauptursachen für den Verlust von Feuchtgebieten betrachtet: der Staudammbau und die Ausdehnung landwirtschaftlicher Flächen. In Kapitel 4 werden dichte Zeitreihen multispektraler (Sentinel-2) und SAR-Daten (Sentinel-1) verwendet, um die Feuchtgebiete Albaniens – eines Landes in dem konträre Pläne zum Ausbau seines Wasserkraftpotentials und dem Schutz intakter Flussökosysteme zu Spannungen führen – landesweit zu kartieren. Die synergetischen Vorteile, die sich durch die Fusionierung von multispektralen und SAR-Daten für die Klassifikation ergeben, werden dabei herausgestellt. Kapitel 5 veranschaulicht, dass die Kilombero-Überschwemmungsebene in Tansania ein großes und bedeutendes Feuchtgebiet ist, das in den vergangenen Jahren infolge der weitgehend unkontrollierten Ausbreitung landwirtschaftlicher Flächen in seiner Ausdehnung und seiner Ökologie stark beeinträchtigt wurde. Um die Auswirkungen der Landnutzungsänderungen des Feuchtgebietes während der vergangenen 18 Jahre zu analysieren, wurden eine Zeitreihe (2000 bis 2017) thermaler Daten (MODIS) analysiert. Die drei für die Zeitreihenanalyse angewandten Modelle zeigen, wie landwirtschaftliche Praktiken die Landoberflächentemperatur in den landwirtschaftlich genutzten Gebieten sowie in den angrenzenden natürlichen Feuchtgebieten erhöht haben.Due to wetlands’ seasonality, their difficult access and ecotone character, determining their actual extension and trends over time is a complex task. Earth Observation systems are the most appropriate tool to monitor their spatio-temporal patterns (seasonal changes and long term trends) at global scales, and to study the effects that human activities have in their physical and biological properties. In this work I use time series of radar (Sentinel-1), multispectral (Sentinel-2) and thermal (MODIS) imagery to map the spatio-temporal patterns in 5 wetlands of different characteristics. First, I introduce in chapter 1 the problematic of wetlands’ definitions and their degradation trends. I continue with a brief introduction on remote sensing, time series analysis, and their applications on wetlands’ research and management. In chapters 2 and 3 I implement an algorithm for change detection of time series of Sentinel-1 images and demonstrate the advantages of cloud computation for operational monitoring. In chapters 4 and 5 I address two of the main causes of wetland degradation: dam building and agricultural expansion. In chapter 4 I use dense time series of Sentinel-1 and Sentinel-2 images map all the wetlands of Albania; a country struggling between developing its large hydropower potential or preserving its intact and valuable river ecosystems. I evaluate the synergic advantages of fusing multispectral and radar imagery in combination with knowledge-based rules to produce classification of higher thematic and spatial resolutions. In chapter 5 I present how the Kilombero Floodplain, in Tanzania, has been degraded during the last years due to uncontrolled farmland expansion. I use a time series of thermal imagery (MODIS) from 2000 until 2017 to analyze the effect of land use changes on the wetland. I compare three models for time series analysis and reveal how farming practices have increased the surface temperature of the farmed area, as well as in adjacent natural wetlands.Mapeo de las dinámicas inter- e intra-anuales en humedales con series temporales de imágenes multiespectrales, termales y de radar Debido a la estacionalidad de los humedales, su difícil acceso y sus características de ecotono, determinar su actual extensión y sus tendencias a lo largo del tiempo es una tarea compleja. Los sistemas de observación terrestres son la herramienta más apropiada para monitorear sus patrones espacio-temporales (estacionalidad y tendencias a largo plazo) a escalas globales, y para estudiar los efectos que las actividades humanas causan en sus propiedades físicas y biológicas. En esta tesis uso series temporales de imágenes radar (Sentinel-1), multiespectrales (Sentinel-2) y termales (MODIS) para mapear los patrones espacio-temporales de 5 humedales de diferentes características. En el capítulo 1 describo los retos que derivan de las diferentes definiciones que existen de los humedales. También presento las tendencias globales de degradación que la mayoría de los humedales continúan experimentando en los últimos años. Continúo con una breve introducción de los sistemas de teledetección remota, análisis de series temporales, y sus aplicaciones a la investigación y gestión de los humedales. En los capítulos 2 y 3 implemento un algoritmo de detección de cambios para series temporales de imágenes radar, y muestro las ventajas de usar sistemas de computación en la nube para monitorear cambios en la cobertura del suelo a corto plazo. En los capítulos 4 y 5 trato con dos de las causas más comunes de degradación de humedales: la construcción de presas y la expansión de la agricultura. En el capítulo 4 uso series temporales de imágenes multiespectrales (Sentinel-2) y radar (Sentinel-1) para mapear todos los humedales Albania; un país que se debate entre desarrollar su potencial hidroenergético o preservar sus valiosos e intactos ecosistemas de rivera. Mediante la fusión de imágenes radar y multiespectrales y el uso de reglas de decisión genero un mapa de suficiente resolución espacial y temática para que pueda ser usado por sectores interesados y gestores. En el capítulo 5 presento como las llanuras inundables de Kilombero, en Tanzania, han sido degradadas durante los últimos años debido a la expansión incontrolada de la agricultura. Usando series temporales de imágenes termales (MODIS) desde 2000 hasta 2017 y mapas de cambios de usos del suelo, determino los efectos que estos cambios han tenido en el humedal. Comparo 3 modelos diferentes de análisis de series temporales y muestro cómo la expansión de la agricultura ha incrementado la temperatura superficial terrestre, no solo de la zona cultivada, sino también de zonas adyacentes aún naturales

The Impact of Sensor Characteristics and Data Availability on Remote Sensing Based Change Detection

Land cover and land use change are among the major drivers of global change. In a time of mounting challenges for sustainable living on our planet any research benefits from interdisciplinary collaborations to gain an improved understanding of the human-environment system and to develop suitable and improve existing measures of natural resource management. This includes comprehensive understanding of land cover and land use changes, which is fundamental to mitigate global change. Remote sensing technology is essential for the analyses of the land surface (and hence related changes) because it offers cost-effective ways of collecting data simultaneously over large areas. With increasing variety of sensors and better data availability, the application of remote sensing as a means to assist in modeling, to support monitoring, and to detect changes at various spatial and temporal scales becomes more and more feasible. The relationship between the nature of the changes on the land surface, the sensor properties, and the conditions at the time of acquisition influences the potential and quality of land cover and land use change detection. Despite the wealth of existing change detection research, there is a need for new methodologies in order to efficiently explore the huge amount of data acquired by remote sensing systems with different sensor characteristics. The research of this thesis provides solutions to two main challenges of remote sensing based change detection. First, geometric effects and distortions occur when using data taken under different sun-target-sensor geometries. These effects mainly occur if sun position and/or viewing angles differ between images. This challenge was met by developing a theoretical framework of bi-temporal change detection scenarios. The concept includes the quantification of distortions that can occur in unfavorable situations. The invention and application of a new method – the Robust Change Vector Analysis (RCVA) – reduced the detection of false changes due to these distortions. The quality and robustness of the RCVA were demonstrated in an example of bi-temporal cross-sensor change detection in an urban environment in Cologne, Germany. Comparison with a state-of-the-art method showed better performance of RCVA and robustness against thresholding. Second, this thesis provides new insights into how to optimize the use of dense time series for forest cover change detection. A collection of spectral indices was reviewed for their suitability to display forest structure, development, and condition at a study site on Vancouver Island, British Columbia, Canada. The spatio-temporal variability of the indices was analyzed to identify those indices, which are considered most suitable for forest monitoring based on dense time series. Amongst the indices, the Disturbance Index (DI) was found to be sensitive to the state of the forest (i.e., forest structure). The Normalized Difference Moisture Index (NDMI) was found to be spatio-temporally stable and to be the most sensitive index for changes in forest condition. Both indices were successfully applied to detect abrupt forest cover changes. Further, this thesis demonstrated that relative radiometric normalization can obscure actual seasonal variation and long-term trends of spectral signals and is therefore not recommended to be incorporated in the time series pre-processing of remotely-sensed data. The main outcome of this part of the presented research is a new method for detecting discontinuities in time series of spectral indices. The method takes advantage of all available information in terms of cloud-free pixels and hence increases the number of observations compared to most existing methods. Also, the first derivative of the time series was identified (together with the discontinuity measure) as a suitable variable to display and quantify the dynamic of dense Landsat time series that cannot be observed with less dense time series. Given that these discontinuities are predominantly related to abrupt changes, the presented method was successfully applied to clearcut harvest detection. The presented method detected major events of forest change at unprecedented temporal resolution and with high accuracy (93% overall accuracy). This thesis contributes to improved understanding of bi-temporal change detection, addressing image artifacts that result from flexible acquisition features of modern satellites (e.g., off-nadir capabilities). The demonstrated ability to efficiently analyze cross-sensor data and data taken under unfavorable conditions is increasingly important for the detection of many rapid changes, e.g., to assist in emergency response. This thesis further contributes to the optimized use of remotely sensed time series for improving the understanding, accuracy, and reliability of forest cover change detection. Additionally, the thesis demonstrates the usability of and also the necessity for continuity in medium spatial resolution satellite imagery, such as the Landsat data, for forest management. Constellations of recently launched (e.g., Landsat 8 OLI) and upcoming sensors (e.g., Sentinel-2) will deliver new opportunities to apply and extend the presented methodologies.Der Einfluss von Sensorcharakteristik und Datenverfügbarkeit auf die fernerkundungsbasierte Veränderungsdetektion Landbedeckungs- und Landnutzungswandel gehören zu den Haupttriebkräften des Globalen Wandels. In einer Zeit, in der ein nachhaltiges Leben auf unserem Planeten zu einer wachsenden Herausforderung wird, profitiert die Wissenschaft von interdisziplinärer Zusammenarbeit, um ein besseres Verständnis der Mensch-Umwelt-Beziehungen zu erlangen und um verbesserte Maßnahmen des Ressourcenmanagements zu entwickeln. Dazu gehört auch ein erweitertes Verständnis von Landbedeckungs- und Landnutzungswandel, das elementar ist, um dem Globalen Wandel zu begegnen. Die Fernerkundungstechnologie ist grundlegend für die Analyse der Landoberfläche und damit verknüpften Veränderungen, weil sie in der Lage ist, große Flächen gleichzeitig zu erfassen. Mit zunehmender Sensorenvielfalt und besserer Datenverfügbarkeit gewinnt Fernerkundung bei der Modellierung, beim Monitoring sowie als Mittel zur Erkennung von Veränderungen in verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen zunehmend an Bedeutung. Das Wirkungsgeflecht zwischen der Art von Veränderungen der Landoberfläche, Sensoreigenschaften und Aufnahmebedingungen beeinflusst das Potenzial und die Qualität fernerkundungsbasierter Landbedeckungs- und Landnutzungsveränderungs-detektion. Trotz der Fülle an bestehenden Forschungsleistungen zur Veränderungsdetektion besteht ein dringender Bedarf an neuen Methoden, die geeignet sind, das große Aufkommen von Daten unterschiedlicher Sensoren effizient zu nutzen. Die in dieser Abschlussarbeit durchgeführte Forschung befasst sich mit zwei aktuellen Problemfeldern der fernerkundungsbasierten Veränderungsdetektion. Das erste sind die geometrischen Effekte und Verzerrungen, die auftreten, wenn Daten genutzt werden, die unter verschiedenen Sonne-Zielobjekt-Sensor-Geometrien aufgenommen wurden. Diese Effekte treten vor allem dann auf, wenn unterschiedliche Sonnenstände und/oder unterschiedliche Einfallswinkel der Satelliten genutzt werden. Der Herausforderung wurde begegnet, indem ein theoretisches Konzept von Szenarien dargelegt wurde, die bei der bi-temporalen Veränderungsdetektion auftreten können. Das Konzept beinhaltet die Quantifizierung der Verzerrungen, die in ungünstigen Fällen auftreten können. Um die Falscherkennung von Veränderungen in Folge der resultierenden Verzerrungen zu reduzieren, wurde eine neue Methode entwickelt – die Robust Change Vector Analysis (RCVA). Die Qualität der Methode wird an einem Beispiel der Veränderungsdetektion im urbanen Raum (Köln, Deutschland) aufgezeigt. Ein Vergleich mit einer anderen gängigen Methode zeigt bessere Ergebnisse für die neue RCVA und untermauert deren Robustheit gegenüber der Schwellenwertbestimmung. Die zweite Herausforderung, mit der sich die vorliegende Arbeit befasst, betrifft die optimierte Nutzung von dichten Zeitreihen zur Veränderungsdetektion von Wäldern. Eine Auswahl spektraler Indizes wurde hinsichtlich ihrer Tauglichkeit zur Erfassung von Waldstruktur, Waldentwicklung und Waldzustand in einem Untersuchungsgebiet auf Vancouver Island, British Columbia, Kanada, bewertet. Um die Einsatzmöglichkeiten der Indizes für dichte Zeitreihen bewerten zu können, wurde ihre raum-zeitliche Variabilität untersucht. Der Disturbance Index (DI) ist ein Index, der sensitiv für das Stadium eines Waldes ist (d. h. seine Struktur). DerNormalized Difference Moisture Index (NDMI) ist raum-zeitlich stabil und zudem am sensitivsten für Veränderungen des Waldzustands. Beide Indizes wurden erfolgreich zur Erkennung von abrupten Veränderungen getestet. In der vorliegenden Arbeit wird aufgezeigt, dass die relative radiometrische Normierung saisonale Variabilität und Langzeittrends von Zeitreihen spektraler Signale verzerrt. Die relative radiometrische Normierung wird daher nicht zur Vorprozessierung von Fernerkundungszeitreihen empfohlen. Das wichtigste Ergebnis dieser Studie ist eine neue Methode zur Erkennung von Diskontinuitäten in Zeitreihen spektraler Indizes. Die Methode nutzt alle wolkenfreien, ungestörten Beobachtungen (d. h. unabhängig von der Gesamtbewölkung in einem Bild) in einer Zeitreihe und erhöht dadurch die Anzahl an Beobachtungen im Vergleich zu anderen Methoden. Die erste Ableitung und die Messgröße zur Erfassung der Diskontinuitäten sind gut geeignet, um die Dynamik dichter Zeitreihen zu beschreiben und zu quantifizieren. Dies ist mit weniger dichten Zeitreihen nicht möglich. Da diese Diskontinuitäten im Untersuchungsgebiet üblicherweise abrupter Natur sind, ist die Methode gut geeignet, um Kahlschläge zu erfassen. Die hier dargelegte neue Methode detektiert Waldbedeckungsveränderungen mit einzigartiger zeitlicher Auflösung und hoher Genauigkeit (93% Gesamtgenauigkeit). Die vorliegende Arbeit trägt zu einem verbesserten Verständnis bi-temporaler Veränderungsdetektion bei, indem Bildartefakte berücksichtigt werden, die infolge der Flexibilität moderner Sensoren entstehen können. Die dargestellte Möglichkeit, Daten zu analysieren, die von unterschiedlichen Sensoren stammen und die unter ungünstigen Bedingungen aufgenommen wurden, wird zukünftig bei der Erfassung von schnellen Veränderungen an Bedeutung gewinnen, z. B. bei Katastropheneinsätzen. Ein weiterer Beitrag der vorliegenden Arbeit liegt in der optimierten Anwendung von Fernerkundungszeitreihen zur Verbesserung von Verständnis, Genauigkeit und Verlässlichkeit der Waldveränderungsdetektion. Des Weiteren zeigt die Arbeit den Nutzen und die Notwendigkeit der Fortführung von Satellitendaten mit mittlerer Auflösung (z. B. Landsat) für das Waldmanagement. Konstellationen kürzlich gestarteter (z. B. Landsat 8 OLI) und zukünftiger Sensoren (z. B. Sentinel-2) werden neue Möglichkeiten zur Anwendung und Optimierung der hier vorgestellten Methoden bieten

Synthesis and characterization of size-selected platinum clusters through scanning transmission electron microscopy and electrochemical methods

Platinum nanoparticles have a key role in today's society as catalysts for pharmaceutical applications and in the energy industry. As we strive to move away from fossil fuels, alternative energy sources suitable for mobile applications such as hydrogen fuel cells are becoming increasingly important. Platinum and its variants are currently the best-known catalysts for the electrocatalytic production of hydrogen and oxygen reduction reactions, which are important for energy storage applications and the operation of hydrogen fuel cells; this makes platinum the de facto catalyst for the hydrogen economy. One of the current setbacks on the road towards a carbon neutral society is the cost of alternative energies, where noble metal catalysts account for a significant proportion of the cost. This thesis focuses on well-defined platinum nanoparticles, small enough that they are referred to as clusters of atoms. Platinum clusters were produced using physical methods and mass-selected before deposition to achieve high homogeneity. Electrochemical techniques and aberration-corrected scanning transmission electron microscopy have been utilised to characterise the clusters en masse and at the atomic scale. The hydrogen evolution performance of these clusters has been evaluated, which revealed a performance benefit with potential conditioning. Ex-situ imaging reveals that cluster migration and coalescence is affected by the anodic potential limit of the conditioning procedure. The results in this thesis have implications for the design and stability of future catalysts