MoMo: a group mobility model for future generation mobile wireless networks

Existing group mobility models were not designed to meet the requirements for accurate simulation of current and future short distance wireless networks scenarios, that need, in particular, accurate, up-to-date informa- tion on the position of each node in the network, combined with a simple and flexible approach to group mobility modeling. A new model for group mobility in wireless networks, named MoMo, is proposed in this paper, based on the combination of a memory-based individual mobility model with a flexible group behavior model. MoMo is capable of accurately describing all mobility scenarios, from individual mobility, in which nodes move inde- pendently one from the other, to tight group mobility, where mobility patterns of different nodes are strictly correlated. A new set of intrinsic properties for a mobility model is proposed and adopted in the analysis and comparison of MoMo with existing models. Next, MoMo is compared with existing group mobility models in a typical 5G network scenario, in which a set of mobile nodes cooperate in the realization of a distributed MIMO link. Results show that MoMo leads to accurate, robust and flexible modeling of mobility of groups of nodes in discrete event simulators, making it suitable for the performance evaluation of networking protocols and resource allocation algorithms in the wide range of network scenarios expected to characterize 5G networks.Comment: 25 pages, 17 figure

cloud property retrieval using synergistic AATSR and MERIS observations

A newly developed daytime cloud property retrieval algorithm FAME-C (Freie Universität Berlin AATSR MERIS Cloud) is presented. Synergistic observations from AATSR and MERIS, both mounted on the polar orbiting satellite ENVISAT, are used for cloud screening. For cloudy pixels two main steps are carried out in a sequential form. First, a micro-physical cloud property retrieval is performed using an AATSR near-infrared and visible channel. Cloud phase, cloud optical thickness, and effective radius are retrieved, and subsequently cloud water path is computed. Second, two independent cloud top height products are retrieved. For cloud top temperature AATSR brightness temperatures are used, while for cloud top pressure the MERIS oxygen-A absorption channel is used. Results from the micro-physical retrieval serve as input for the two cloud top height retrievals. Introduced are the AATSR and MERIS forward models and auxiliary data needed in FAME-C. Also, the optimal estimation method with uncertainty estimates, which also provides for uncertainty estimated of the retrieved property on a pixel-basis, is presented. Within the frame of the ESA Climate Change Initiative project first global cloud property retrievals have been conducted for the years 2007–2009. For this time period verification efforts are presented comparing FAME-C cloud micro-physical properties to MODIS-TERRA derived cloud micro-physical properties for four selected regions on the globe. The results show reasonable accuracies between the cloud micro- physical retrievals. Biases are generally smallest for marine stratocumulus clouds; −0.28, 0.41μm and −0.18 g m−2 for cloud optical thickness, effective radius and cloud water path, respectively. This is also true for the root mean square error. Also, both cloud top height products are compared to cloud top heights derived from ground-based cloud radars located at several ARM sites. FAME-C mostly shows an underestimation of cloud top heights when compared to radar observations, which is partly attributed to the difficulty of accurate cloud property retrievals for optically thin clouds and multi-layer clouds. The bias is smallest, −0.9 km, for AATSR derived cloud top heights for single- layer clouds

On the interaction between Autonomous Mobility-on-Demand systems and the power network: models and coordination algorithms

We study the interaction between a fleet of electric, self-driving vehicles servicing on-demand transportation requests (referred to as Autonomous Mobility-on-Demand, or AMoD, system) and the electric power network. We propose a model that captures the coupling between the two systems stemming from the vehicles' charging requirements and captures time-varying customer demand and power generation costs, road congestion, battery depreciation, and power transmission and distribution constraints. We then leverage the model to jointly optimize the operation of both systems. We devise an algorithmic procedure to losslessly reduce the problem size by bundling customer requests, allowing it to be efficiently solved by off-the-shelf linear programming solvers. Next, we show that the socially optimal solution to the joint problem can be enforced as a general equilibrium, and we provide a dual decomposition algorithm that allows self-interested agents to compute the market clearing prices without sharing private information. We assess the performance of the mode by studying a hypothetical AMoD system in Dallas-Fort Worth and its impact on the Texas power network. Lack of coordination between the AMoD system and the power network can cause a 4.4% increase in the price of electricity in Dallas-Fort Worth; conversely, coordination between the AMoD system and the power network could reduce electricity expenditure compared to the case where no cars are present (despite the increased demand for electricity) and yield savings of up $147M/year. Finally, we provide a receding-horizon implementation and assess its performance with agent-based simulations. Collectively, the results of this paper provide a first-of-a-kind characterization of the interaction between electric-powered AMoD systems and the power network, and shed additional light on the economic and societal value of AMoD.Comment: Extended version of the paper presented at Robotics: Science and Systems XIV, in prep. for journal submission. In V3, we add a proof that the socially-optimal solution can be enforced as a general equilibrium, a privacy-preserving distributed optimization algorithm, a description of the receding-horizon implementation and additional numerical results, and proofs of all theorem

On the interaction between Autonomous Mobility-on-Demand systems and the power network: models and coordination algorithms

We study the interaction between a fleet of electric, self-driving vehicles servicing on-demand transportation requests (referred to as Autonomous Mobility-on-Demand, or AMoD, system) and the electric power network. We propose a model that captures the coupling between the two systems stemming from the vehicles' charging requirements and captures time-varying customer demand and power generation costs, road congestion, battery depreciation, and power transmission and distribution constraints. We then leverage the model to jointly optimize the operation of both systems. We devise an algorithmic procedure to losslessly reduce the problem size by bundling customer requests, allowing it to be efficiently solved by off-the-shelf linear programming solvers. Next, we show that the socially optimal solution to the joint problem can be enforced as a general equilibrium, and we provide a dual decomposition algorithm that allows self-interested agents to compute the market clearing prices without sharing private information. We assess the performance of the mode by studying a hypothetical AMoD system in Dallas-Fort Worth and its impact on the Texas power network. Lack of coordination between the AMoD system and the power network can cause a 4.4% increase in the price of electricity in Dallas-Fort Worth; conversely, coordination between the AMoD system and the power network could reduce electricity expenditure compared to the case where no cars are present (despite the increased demand for electricity) and yield savings of up $147M/year. Finally, we provide a receding-horizon implementation and assess its performance with agent-based simulations. Collectively, the results of this paper provide a first-of-a-kind characterization of the interaction between electric-powered AMoD systems and the power network, and shed additional light on the economic and societal value of AMoD.Comment: Extended version of the paper presented at Robotics: Science and Systems XIV and accepted by TCNS. In Version 4, the body of the paper is largely rewritten for clarity and consistency, and new numerical simulations are presented. All source code is available (MIT) at https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.324165

Device-based measured Physical Activity - Technical Decisions, Preprocessing and Evaluation: Using Accelerometers in the large scale epidemiological MoMo Study

Laut Global Health Risks Report der Weltgesundheitsorganisation (WHO) ist etwa ein Drittel aller Todesfälle weltweit auf einige wenige Risikofaktoren zurückzuführen. Unzureichende körperliche Aktivität steht dabei an vierter Stelle der Risikofaktoren. Als körperliche Aktivität einer Person wird dabei jede Bewegung verstanden, die von der Skelettmuskulatur unter Verbrauch von Energie ausgeführt wird. Kurz gesagt bewegen sich viele Menschen einfach allgemein noch zu wenig. Die WHO erfasst die weltweiten Trends der unzureichenden körperlichen Aktivität regelmäßig mit großen gepoolten Datenanalysen. Ein Ergebnis der letzten Analysen ist, dass die globale altersstandardisierte Prävalenz von unzureichender körperlicher Aktivität zuletzt bei fast einem Drittel lag. Der Unterschied zwischen den Geschlechtern war sogar noch größer und für junge Menschen ist die Situation zusätzlich kritischer. Insgesamt war weltweit nur ein Fünftel der Kinder und Jugendlichen in ausreichendem Maße körperlich aktiv. Ein großer Teil der Heranwachsenden hält sich also nicht an die aktuellen Empfehlungen von täglich mindestens 60 Minuten moderater körperliche Aktivität, was sich auf ihren aktuellen und zukünftigen Gesundheitszustand auswirken kann. Doch wie viel körperliche Aktivität und Bewegung sind genug und wie wird dies überprüft? Eine der ersten Empfehlungen zu dieser Frage wurde 1975 vom American College of Sports Medicine veröffentlicht. Diese Publikation hatte einen großen Einfluss auf die Sportwissenschaft und wurde mehrfach überarbeitet. Im Jahr 2010 veröffentlichte die Weltgesundheitsorganisation die erste internationale Version der Bewegungsrichtlinien. Darauf aufbauend haben viele Länder diese Richtlinien auch als nationale Empfehlungen übernommen, darunter auch Deutschland. Der von der WHO empfohlene Umfang an wöchentlicher oder täglicher körperlicher Aktivität wird als Referenz herangezogen, um festzustellen, welche Personen ein ausreichendes Maß an körperlicher Aktivität erreichen. Infolge dieser weltweit einheitlichen Empfehlungen wurde in vielen Studien per Fragebogen untersucht, inwieweit sich die (Nicht-) Einhaltung dieser Richtlinien auf die Gesundheit auswirkt. Bevölkerungsbasierte Studien, die die Einhaltung von diesen Empfehlungen in Deutschland untersuchen, sind die DEGS-, KiGGS- und MoMo-Studie. Die ,,Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland" (KiGGS) erfasst körperliche Aktivität, Gesundheitsparameter sowie soziale und umweltbedingte Determinanten von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Die Motorik Modul (MoMo) Längsschnittstudie ist seit 2003 ein repräsentatives Modul der KiGGS-Studie und gleichzeitig eine Vertiefungsstudie zur Erfassung der körperlichen Aktivität und motorischen Leistungsfähigkeit, die nach der Basisstudie (2003-2006) vom Karlsruher Institut für Technologie in drei Erhebungswellen (Welle 1 2009-2012, Welle 2 2015-2017, Welle 3 2018-2022) durchgeführt wurde. Auch diese Dissertation wurde hauptsächlich im Rahmen der MoMo-Studie durchgeführt, wobei der Schwerpunkt auf der Messung der körperlichen Aktivität mit Beschleunigungsmessern lag. Bis 2015 wurde zur Erfassung der körperlichen Aktivität im Rahmen der MoMo-Studie ausschließlich der MoMo-Aktivitätsfragebogen eingesetzt. Der Fragebogen konzentriert sich auf die Erfassung der zentralen Aspekte Art, Intensität, Häufigkeit und Dauer der typischen bzw. gewohnheitsmäßigen Aktivität. Im Jahr 2015 wurde die Erfassung der körperlichen Aktivität durch Aktivitätsmesser, sogenannte Beschleunigungssensoren, in die MoMo-Studie aufgenommen. Dies hatte den Hintergrund die Datenerhebung um eine kontinuierliche Erfassung der aktuellen Aktivitätsintensität zu erweitern, welche mit Fragebögen nur schwierig zu erfassen ist. Wie man auch an den Verkaufszahlen sieht sind Aktivitätsmesser inzwischen ein führender Fitnesstrend. In den Jahren 2017-18 wurden mehr als 100 Millionen Trackinggeräte und beschleunigungsmessende Smartwatches verkauft, 2020 waren es knapp 445 Millionen Einheiten. Beschleunigungssensoren, technisch auch Akzelerometer bezeichnet, haben sich als wichtige Überwachungsinstrumente in der klinischen Forschung und der Gesundheitsförderungen etabliert und werden nun auch häufiger in nationalen Forschungsstudien eingesetzt. ActiGraph-Akzelerometer gehörten zu den ersten Beschleunigungsmessern, die schon früh für die Untersuchung von körperlicher Aktivität und Gesundheit validiert und eingesetzt wurden. Im Jahr 2014 verwendeten mehr als 51 \% von 76 Studien mit jeweils mehr als 400 Teilnehmern in 36 Ländern einen ActiGraph-Akzelerometer. Daher entschieden sich auch KiGGS und MoMo für die Nutzung von ActiGraph-Akzelerometern in Welle 2, um die Vergleichbarkeit mit anderen großen epidemiologischen Studien zu gewährleisten. Heutzutage bieten Akzelerometer die Möglichkeit, valide Daten über die Intensität und den Umfang des körperlichen Verhaltens in Echtzeit über mehrere Tage und Wochen zu erfassen. Um die einzigartigen Aspekte des körperlichen Verhaltens zu beschreiben, können aus diesen multidimensionalen Daten eine große Anzahl von Metriken abgeleitet werden. Als Forscher muss man sich bei der Auswahl und Anwendung von Geräten zur Quantifizierung des körperlichen Verhaltens aber unter anderem mit sehr vielen technischen Details der Akzelerometrie auseinandersetzen. Die Auswirkungen dieser technischen Entscheidungen auf die Messgrößen (Energieverbrauch, Aktivitätsintensität, Körperposition und Aktivitätsmuster) können auf verschiedene Weise erfolgen. Das Gerät, die Trageposition (Hüfte, Handgelenk, Oberschenkel) und die Aufzeichnungsparameter (Epochenlänge, Frequenz, Speicherkapazität, Aufzeichnungsfrequenz und Signalfilter) haben einen großen Einfluss auf die gemessene Aktivität. Verschiedene Hintergründe wie Studiendesign (Zweck, wiederholte Messungen) und Dauer (Zeitrahmen, Tragezeit) sowie Datenspeicherung und -auswertung müssen bei der Festlegung der Parameter berücksichtigt werden. Zusätzlich müssen bei der Auswertung mehrere Stellschrauben (Rohdaten, Kontextinformationen, Nicht-Tragezeit, Intensitätsklassifizierung, Compliance) in Abhängigkeit von den Zielgrößen justiert werden. In MoMo ergibt dies beispielsweise ca. 18 Millionen Datenpunkte bei jedem Probanden der einen Akzelerometer für eine Woche trägt. Die Daten aller Probanden gilt es möglichst Zeit effizient zu verarbeiten, aufzubereiten und anschließend zu analysieren. Die Hauptziele dieser Dissertation waren daher, 1) zu diskutieren wie technische Entscheidungen beim Einsatz von Akzelerometern in großen epidemiologischen Studien der Aktivitätsforschung getroffen werden sollten, 2) welche grundlegenden methodischen Aspekte deshalb bei der gerätegestützten Messung der körperlichen Aktivität speziell in der MoMo-Studie angewendet wurden, 3) welche Auswirkungen verschiedene Auswertungsmethoden bei der Vorverarbeitung von Akzelerometerdaten haben, 4) worin sich die Daten der Akzelerometererhebung zu den repräsentativen Daten des MoMo-Aktivitätsfragebogen unterscheiden und 5) welche Ergebnisse sich bei den Akzelerometerdaten im Hinblick auf Unterschiede zwischen Wochentagen und Wochenendtagen ergeben. Diese Fragestellungen wurden in fünf wissenschaftlichen Artikeln untersucht. In einem ,,Überblicksartikel" spiegeln wir zuerst den Expertenkonsens zum Thema ,,Beschleunigungsmessung zur Beurteilung des Bewegungsverhaltens" während des 2. internationalen Workshops des Center for the Assessment of Physical Activity (CAPA) wider. Der Artikel verdeutlicht, welche Aspekte bei der Planung und Auswertung von Akzelerometerstudien berücksichtigt werden sollten. Eines der wichtigsten Ergebnisse des Workshops ist, dass man sich gründlich mit bestehenden Validierungsstudien vertraut machen muss und möglichst viele technische Entscheidungen bei der Datenerfassung und -auswertung dokumentiert, um später einen studienübergreifenden Datenvergleich zu ermöglichen. Wir schlagen vor, dass auf der Grundlage des validesten Ansatzes die jeweilige Verhaltensmetrik und die zugehörig passende Methode gewählt wird. Unter diesem Aspekt bestimmt die gewählte Methode die Art des Geräts und den Vorhersagealgorithmus zur Bestimmung der körperlichen Aktivität. Aufgrund der großen Anzahl an möglichen „subjektiven“ Entscheidungen vor der eigentlichen Messung verschafft der Artikel einen Überblick über die technischen Details der Beschleunigungsmessung die es zu beachten gilt. Gleichzeitig skizziert er die besten Praktiken bei der Auswahl und Anwendung von Geräten zur Quantifizierung der drei wesentlichen Verhaltenskategorien, die für die Forschungsgemeinschaft von allgemeinem Interesse sind: körperlicher Aktivität, sedentärem Verhalten und Schlaf. Bislang gab es in Deutschland keine flächendeckenden gerätegestützten Bewegungsdaten für Kinder und Jugendliche. Mit KiGGS und MoMo Welle 2 wurden erstmals bundesweit gerätegestützte Aktivitätsdaten zur körperlichen Aktivität von Kindern und Jugendlichen erhoben. Auf den Empfehlungen des CAPA-Workshops aufbauend haben wir deshalb in unserem ,,Studienprotokoll" die grundlegenden methodischen Aspekte dargelegt, welche wir bei der gerätegestützten Messung der körperlichen Aktivität speziell in der MoMo-Studie angewendet haben. Das Studienprotokoll gibt einen Überblick über die technischen Details und die grundsätzlichen Entscheidungen beim Einsatz von Akzelerometern in groß angelegten epidemiologischen Studien. Dabei sind Einschränkungen durch die vorgegebenen Filter und Auswertungsroutinen besonders zu berücksichtigen. Um zu klären welche Auswirkungen verschiedene Auswertungsmethoden bei der anschließenden Verarbeitung von Akzelerometerdaten haben, wurde im ,,Methoden-Artikel" der Einfluss von drei speziellen Faktoren untersucht. Wir haben dabei überprüft inwieweit die Faktoren „Nicht-Tragezeit-Algorithmus“, „Epochenlänge“ und „Intensitäts Schwellenwerte“ die Quantifizierung der mit Akzelerometern gemessenen körperlichen Aktivität beeinflussen. Gefunden wurden signifikante Unterschiede bei allen drei Faktoren. Infolgedessen können die daraus resultierenden Unterschiede, je nach Auswahl des Faktors, der geschätzten Werten für sedentäres Verhalten und körperliche Aktivität sehr groß werden. Vor allem das Ausmaß der Diskrepanz zwischen den Epochenlängen hat gezeigt, dass dies bei der Interpretation der Akzelerometerdaten besonders berücksichtigt werden muss. Die Epochenlänge ist damit maßgeblich als Einflussgröße zu betrachten, wenn man Werte körperlicher Aktivität zwischen Studien vergleicht. Wir schlagen außerdem vor, Daten zu poolen und in vereinheitlichter Weise auszuwerten. Neben neuen Validierungsstudien mit kurzen Epochenlängen für jüngere Kinder empfehlen wir auch die Durchführung von Meta-Analysen. Hierbei könnten Daten aus mehreren Studien zur Validierung von Grenzwerten verwendet werden, um einen einvernehmlichen Satz von Schwellenwerten vorzuschlagen, die in verschiedenen Settings und Studien bei Kindern und Jugendlichen verwendet werden können. Da gerade Kinder ein komplexeres, aber weniger strukturiertes Bewegungsverhalten zeigen als Erwachsene, ist die Bestimmung ihrer vielen spontanen und impulsiven Bewegungen eine besondere Herausforderung für die Ermittlung der körperlichen Aktivität. Weder Fragebögen noch Akzelerometer bieten eine optimale Erfassung aller Facetten der körperlichen Aktivität. Aus diesem Grund wird ein kombinierter multimodaler Ansatz aus Selbstauskünften und gerätegestützten Methoden empfohlen. In einem weiteren Artikel, dem ,,Vergleichsartikel", haben wir deshalb die mit dem Akzelerometer gemessene körperliche Aktivität und die mit dem MoMo-Fragebogen erfasste körperliche Aktivität verglichen. Anhand der Anzahl der Tage, an denen die Teilnehmenden die WHO-Empfehlung für körperliche Aktivität erreichten, wird in dieser Studie untersucht, inwieweit sich selbstberichtete und gerätebasiert gemessene körperlicher Aktivität unterscheiden. Außerdem wird untersucht ob die mit den beiden Methoden ermittelten Unterschiede in der körperlichen Aktivität zwischen Alters- und Geschlechtergruppen vergleichbar sind. Als Ergebnis fanden wir bei den Akzelerometern, dass nur jeder 25. befragte Person (4\%) die WHO-Empfehlung von 60 Minuten täglicher körperlicher Aktivität erreicht. Die selbstberichtete körperliche Aktivität per Fragebogen war etwas höher (9\%), aber ebenfalls sehr niedrig. Die Unterschiede zwischen den Methoden sind bei jüngeren Kindern geringer als in älteren Altersgruppen. Je älter die Probanden sind, desto geringer ist der Anteil derjenigen, die die WHO-Empfehlung an jedem Tag einhalten, wobei Mädchen die Empfehlung in allen Altersgruppen seltener einhalten als Jungen. In Deutschland lebende Kinder und Jugendliche erfüllen damit die WHO-Empfehlung für körperliche Aktivität nur in sehr geringem Maße. Während jüngere Kinder in ihrem freien Spiel viel aktiver sind, sollten vor allem Kinder über 10 Jahren und insbesondere Mädchen Ziel von Bewegungsförderungen sein. Schlussendlich haben wir in einem letzten Artikel einen ,,Typischen-Tag" analysiert. Hierbei haben wir einen durchschnittlichen Tag betrachtet, an dem die Intensität der körperlichen Aktivität mit Hilfe von Akzelerometern gemessen wurde. Ziel war es, besser zu verstehen, wie sich die gerätegestützten Daten zur körperlichen Aktivität bei Kindern und Jugendlichen zwischen Schul- und Wochenendtagen unterscheiden. Wir haben dabei verschiedene Aspekte der Intensität von körperlichem Bewegungsverhalten bestimmt und dabei auch die absoluten und relativen Werte der leichten, moderaten und anstrengenden körperlichen Aktivität, des sedentären Verhaltens sowie die Tragezeit untersucht. Feststellen ließ sich, dass die Tragezeit der Teilnehmenden mit dem Alter ansteigt, vermutlich weil die Wachphase während des Tages zunimmt. Der Prozentsatz der anstrengenden körperlichen Aktivität blieb allerdings über alle Altersgruppen hinweg konstant bei etwa 3\%, wobei Mädchen durchweg weniger anstrengenden körperliche Aktivität als Jungen ausübten. Dies führt zu einem absoluten Anstieg der anstrengenden Aktivität im Alter von im Schnitt 5 Minuten. Bei der Tragezeit wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen Jungen und Mädchen festgestellt. Interessanterweise unterscheiden sich aber vor allem Freitag als längster Tag und Sonntag als kürzester Tag, wenn man die absoluten Wachzeiten betrachtet gegenüber den anderen Wochentagen. Erstaunlicherweise sind die prozentualen Verteilungen der Intensitäten auch an diesen Tagen annähernd gleich wie während aller restlichen Tage. Deswegen ist eins der Kernergebnisse, dass das Bewegungsverhalten vom Aufwachen bis zum Aufwachen und nicht als fester 24-stündiger Verhaltenszyklus betrachtet werden sollte. Abschließend bleibt die Tatsache, dass sich Kinder heutzutage zu wenig bewegen. Egal, welche Algorithmen zur Auswertung der Daten verwendet werden, das Ergebnis bleibt im Grunde dasselbe. Dies führt zu einer Vielzahl von Gesundheitsproblemen, wie Übergewicht und einem erhöhten Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Im Moment befinden wir uns jedoch an einem entscheidenden Übergangspunkt, an dem wir zusätzliche Maßnahmen ergreifen müssen, um das Bewegungsverhalten von Kindern so realitätsnah wie möglich zu erfassen. Auf diese Weise kann ihr körperliches Verhalten in Zukunft so individuell wie nur möglich unterstützt werden. Präzisere Messungen werden es erlauben, kritische Entscheidungen auf der Grundlage der genauesten Daten zu treffen, was wiederum zu einer verbesserten Wirksamkeit und Effektivität von Interventionen führen wird. Präzise Messgeräte sind daher von allergrößter Bedeutung für die Erforschung des körperlichen Bewegungsverhaltens. Ansonsten suggerieren wir Daten mit einer falschen Ausgangsbasis, die von anderen Wissenschaftlern interpretiert werden und darauf aufbauend gegebenenfalls unpassende Interventionen entwickeln. Die reine Methodik muss also immer besser werden und gleichzeitig immer weniger durch subjektive Entscheidungen bei der Auswahl der Algorithmen verzerrt werden. Daher sind mehr Validierungsstudien mit kurzen Epochenlängen erforderlich, insbesondere bei kleinen Kindern, und die ehemals firmeninternen ActiGraph-Signalvorverarbeitungsalgorithmen, die jetzt vom Hersteller freigegeben wurden, müssen verwendet werden, um die bereits erhobenen Daten mit Studien, die Geräten anderer Hersteller genutzt haben, zu vergleichen. Wir können es uns außerdem nicht leisten, Daten nur zu sammeln und nicht zu analysieren. Es darf nicht sein, dass große, gepoolte Datenbanken wie die ICAD mangels finanzieller und personeller Ressourcen keine weiteren Studien mit aufnehmen. Hier muss die Politik weitere Mittel bereitstellen, um eine umfassendere und genauere Berichterstattung zu gewährleisten. Der Preis des Versäumnis wäre zu hoch. Die Datensätze sind vorhanden, sie haben das richtige Format, sie werden mit dem gleichen Studiendesign erhoben und müssen nur noch zusammengeführt und ausgewertet werden. Im Falle der ICAD-Datenbank ist dies nicht nur auf nationaler, sondern auch auf internationaler Ebene möglich. Deshalb müssen die WHO, die EU und auch die Regierungen der einzelnen Länder gemeinsam weitere Mittel zur Verfügung stellen, damit dieses globale Problem genauer untersucht werden kann. Nur über die Pandemie der Inaktivität zu reden, hilft dabei nicht weiter, die vorhandenen Daten müssen eingehend analysiert werden, und dafür ist Big Data der geeignete Ansatz. Außerdem wird es immer wichtiger werden, den gesamten Zeitraum über 24 Stunden eines Tages, über eine Woche oder mehr aufzuzeichnen. Zusätzlich gilt es die Zeit, in der die Sensoren nicht getragen werden können, auf ein Minimum zu reduzieren. Dies kann bewerkstelligt werden, indem zukünftig beispielsweise kleinere und wasserdichte Geräte aber auch direkt am Körper angebrachte oder sogar subdermal implantierte Sensoren verwendet werden. Dies wird es uns zusammen mit Open-Source- und Data-Pooling-Methoden ermöglichen, die großen Lücken bei der tatsächlichen Erfassung des Bewegungsverhaltens, weiter zu verringern. Die Form der internationalen Zusammenarbeit beim internationale CAPA-Workshop gilt es nun neu auszurichten und regelmäßig zu etablieren. Es ist notwendig internationalen Experten aus der Sportwissenschaft, der Schlafforschung und der Sportinformatik zusammen mit Elektrotechnikern und Experten für Beschleunigungssensoren, Experten für Datenpooling und Big-Data-Analysen an einen Tisch zu bringen. Dadurch können neue Methoden der Datenerhebung so weit verfeinert werden, dass die Verzerrung in der Datenerfassung weiter verringert wird und wir zukünftig ein realistisches Bild des Bewegungsverhaltens bieten können. Hier kann die CAPA eine zentrale Rolle spielen und zu einem internationalen Treffpunkt und Katalysator in der körperlichen Verhaltensforschung werden

Leaf and wood classification framework for terrestrial LiDAR point clouds

Leaf and wood separation is a key step to allow a new range of estimates from Terrestrial LiDAR data, such as quantifying above-ground biomass, leaf and wood area and their 3D spatial distributions. We present a new method to separate leaf and wood from single tree point clouds automatically. Our approach combines unsupervised classification of geometric features and shortest path analysis. The automated separation algorithm and its intermediate steps are presented and validated. Validation consisted of using a testing framework with synthetic point clouds, simulated using ray-tracing and 3D tree models and 10 field scanned tree point clouds. To evaluate results we calculated accuracy, kappa coefficient and F-score. Validation using simulated data resulted in an overall accuracy of 0.83, ranging from 0.71 to 0.94. Per tree average accuracy from synthetic data ranged from 0.77 to 0.89. Field data results presented and overall average accuracy of 0.89. Analysis of each step showed accuracy ranging from 0.75 to 0.98. F-scores from both simulated and field data were similar, with scores from leaf usually higher than for wood. Our separation method showed results similar to others in literature, albeit from a completely automated workflow. Analysis of each separation step suggests that the addition of path analysis improved the robustness of our algorithm. Accuracy can be improved with per tree parameter optimization. The library containing our separation script can be easily installed and applied to single tree point cloud. Average processing times are below 10min for each tree