Curvelet Approach for SAR Image Denoising, Structure Enhancement, and Change Detection

In this paper we present an alternative method for SAR image denoising, structure enhancement, and change detection based on the curvelet transform. Curvelets can be denoted as a two dimensional further development of the well-known wavelets. The original image is decomposed into linear ridge-like structures, that appear in different scales (longer or shorter structures), directions (orientation of the structure) and locations. The influence of these single components on the original image is weighted by the corresponding coefficients. By means of these coefficients one has direct access to the linear structures present in the image. To suppress noise in a given SAR image weak structures indicated by low coefficients can be suppressed by setting the corresponding coefficients to zero. To enhance structures only coefficients in the scale of interest are preserved and all others are set to zero. Two same-sized images assumed even a change detection can be done in the curvelet coefficient domain. The curvelet coefficients of both images are differentiated and manipulated in order to enhance strong and to suppress small scale (pixel-wise) changes. After the inverse curvelet transform the resulting image contains only those structures, that have been chosen via the coefficient manipulation. Our approach is applied to TerraSAR-X High Resolution Spotlight images of the city of Munich. The curvelet transform turns out to be a powerful tool for image enhancement in fine-structured areas, whereas it fails in originally homogeneous areas like grassland. In the change detection context this method is very sensitive towards changes in structures instead of single pixel or large area changes. Therefore, for purely urban structures or construction sites this method provides excellent and robust results. While this approach runs without any interaction of an operator, the interpretation of the detected changes requires still much knowledge about the underlying objects

Proactive Quality Guidance for Model Evolution in Model Libraries

Model evolution in model libraries differs from general model evolution. It limits the scope to the manageable and allows to develop clear concepts, approaches, solutions, and methodologies. Looking at model quality in evolving model libraries, we focus on quality concerns related to reusability. In this paper, we put forward our proactive quality guidance approach for model evolution in model libraries. It uses an editing-time assessment linked to a lightweight quality model, corresponding metrics, and simplified reviews. All of which help to guide model evolution by means of quality gates fostering model reusability.Comment: 10 pages, figures. Appears in Models and Evolution Workshop Proceedings of the ACM/IEEE 16th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems, Miami, Florida (USA), September 30, 201

Differenzielle Aspekte zur Entwicklung der motorischen Leistungsfähigkeit bei Kindern und Jugendlichen

Einleitung: Bei dieser Dissertation handelt es sich um eine Grundlagenarbeit, die sich mit der motorischen Leistungsfähigkeit (mLF) und der motorischen Entwicklung von Kindern und Jugendlichen in Verbindung mit dem Thema Talentsichtung beschäftigt. Ziel dieser Arbeit ist es, differentielle Aspekte (Entwicklung, Veränderung, Einflussfaktoren) zur Entwicklung der mLF bei Kindern im Alter von sechs bis 14 Jahren zu analysieren und die Ergebnisse in den aktuellen Forschungsstand einzuordnen. Für diese kumulative Dissertation wurden vier Artikel eingereicht und veröffentlicht: Die Daten von Artikel (1) entstammen dem TrieKis-Projekt (2007-2013), dieses sich mit der mLF von Trierer Grundschulkindern beschäftigte. Die Artikel (2), (3) und (4) befassen sich mit dem NRW-Sportschulprojekt, das die Talentsichtung von sportlich talentierten Viert- bzw. Siebtklässlern von 18 Sportschulen zum Ziel hat. Methode: Die TrieKis-Grundschulstudie (1) überprüfte die allgemeine motorische Leistungsfähigkeit von zwei Kohorten (N=253; N=315) in den ersten vier bzw. drei Schuljahren mit dem Deutschen Motorik-Test 6-18 (DMT; Bös et al., 2016). Das Ziel der Studie besteht darin, die motorische Entwicklung und die Stabilität der mLF im Grundschulalter zu messen. Artikel (2) ist ein Übersichtartikel, in dem die Talentförderung und Talentsichtung der NRW-Sportschulen beschrieben und die eingesetzten Diagnoseinstrumente (Motorischer Test 2; Seidel et al., 2014) vorgestellt werden. Zudem beinhaltet das Paper deskriptive Ergebnisse zur Reliabilität der semi- und sportartspezifischen Tests und zum BMI. Artikel (3) ist eine Trendstudie und zielt darauf ab, die Veränderung der mLF von 11.451 Sportschulbewerbern (3.979 Mädchen, 7.472 Jungen) aus Klasse 4 und 2.614 Sportschülern (1.032 Mädchen, 1.582 Jungen) aus Klasse 7 in den vergangenen zehn bzw. acht Jahren zu analysieren. Neben den einzelnen Jahrgängen werden die Top-10 Jungen/Mädchen einer Kohorte als potentielle Talente definiert und gesondert betrachtet. Artikel (4) ist eine kombinierte Quer- und Längsschnittstudie, in der das Ausgangsniveau und die Entwicklung der mLF zwischen der 4. und 7. Klasse von 1.590 Sportschülern (w=1.075; m=515) untersucht wird. Die Sportdisziplin, der Trainingsumfang und die Trainingsjahre wurden per Fragebogen erhoben und fließen als Einflussfaktoren in die Analysen ein. Ergebnisse: Artikel (1) zeigt, dass die allgemeine motorische Leistungsfähigkeit im Grundschulalter in allen Fähigkeitsbereichen, außer bei der Beweglichkeit, ansteigt. Geschlechtsspezifische Unterschiede liegen beim 20m-Sprint, 6-Minuten-Lauf, Balancieren rückwärts, seitlichen Hin- und Herspringen sowie bei der Rumpfbeuge-Aufgabe vor. 74,4% der Stabilitätskoeffizienten (Pearson) sind moderat (r=0,30 bis 0,60). Die Stabilität der mLF verringert sich bei größer werdenden Zeitspannen. Die in Artikel (2) berechneten Reliabilitätskoeffizienten der semispezifischen (MT2-A) und sportartspezifischen Testaufgaben (MT2-B Leichtathletik und Schwimmen) streuen zwischen r=0,67 bis r=0,98. Es wurde zudem bestätigt, dass Kinder mit einer schlechteren Körperkonstitution auch eine verminderte motorische Leistungsfähigkeit aufweisen. Artikel (3) zeigt, dass die motorische Leistungsfähigkeit der Viertklässler in den letzten zehn Jahren stabil geblieben ist. Bei den Siebtklässlern wurde ein Rückgang der mLF in den vergangenen acht Jahren festgestellt. Das motorische Leistungsvermögen der Top-10-Jungen/Mädchen stieg in beiden Klassenstufen an. Die Änderungsraten der Regressionsanalysen in Klasse 7 (weiblich: β=0,80; männlich: β=0,76) waren höher als in Klasse 4 (weiblich: β=0,36; männlich: β=0,32). Die Ergebnisse aus Artikel (4) dokumentieren, dass das Ausgangsniveau der mLF der Sportschüler aus Klasse 4 deutlich über dem Bundesdurchschnitt (Bös et al., 2009a) liegt und bei beiden Geschlechtern durch die Sportdisziplin und den Trainingsumfang (0,016 ≤ η2 ≤ 0,057) beeinflusst wird. Die Entwicklung der mLF von Klasse 4 bis 7 wird durch die Sportdisziplin, den Trainingsumfang sowie durch die Interaktion Trainingsumfang und Zeit beeinflusst. Insgesamt liegen eher geringe Effektstärken (0,007 ≤ η2 ≤ 0,083) vor. Im Vergleich zum Bundesdurchschnitt erreichen die Sportschüler keine höheren Leistungszuwächse in dem 3-Jahreszeitraum. Diskussion / Schlussfolgerung: Die Stabilität der mLF in Studie (1) war insgesamt nur moderat. Die inter- und intra-individuellen Unterschiede im Zeitpunkt und Tempo der Wachstumsschübe und der Geschlechtsreife beeinflussen die Stabilität der mLF. Die Ergebnisse der Kohorte 2 bestätigten größtenteils die Ergebnisse der Kohorte 1. Die Ergebnisse aus Artikel (2) zeigen, dass die im NRW-Projekt eingesetzten semi- und sportspezifischen motorischen Tests eine gute Reliabilität aufweisen und weiterhin für Talentsichtungsmaßnahmen eingesetzt werden können. Außerdem bestätigen die Analysen zum BMI Ergebnisse aus anderen Studien (z.B. Greier et al., 2015), wonach Kinder mit einer schlechteren Körperkonstitution auch eine verminderte motorische Leistungsfähigkeit aufweisen. Der Anstieg der mLF der Top-10-Jungen/Mädchen (Artikel 3) an den Sportschulen kann als Erfolg für die Sportschulen interpretiert werden. Durch Erfahrungswerte der verantwortlichen Personen an den Schulen gelang es evtl. besser, sportlich talentierte Kinder für die Schule zu gewinnen. Durch die Einstellung neuer Trainer und Lehrer könnte sich die Qualität des Sportunterrichtes und die Betreuung der Athleten verbessert haben. Das Ausgangsniveau und die Entwicklung der allgemeinen mLF (Artikel 4) werden durch die Sportdisziplin und den Trainingsumfang beeinflusst. Das Trainingsalter hat keinen Effekt auf die mLF. Die Trainingsdokumentation könnte durch eine jährliche Abfrage mit Berücksichtigung qualitativer Aspekte des Trainings (Baker et al., 2012) weiter optimiert werden. Es existiert noch Potential, um die mLF, insbesondere in Klasse 7, weiter zu verbessern. Seit dem Schuljahr 2018/19 liegen an den NRW-Sportschulen relativ stabile Stichproben in den Klassenstufen 4 und 7 vor, sodass die Studien (2) – (4) fortgesetzt werden können. In weiterführenden Analysen könnten neben den Trainingsparametern auch sportpsychologische Daten sowie der biologische Reifegrad betrachtet werden

Electron Energy-Loss Spectroscopy: A versatile tool for the investigations of plasmonic excitations

The inelastic scattering of electrons is one route to study the vibrational and electronic properties of materials. Such experiments, also called electron energy-loss spectroscopy, are particularly useful for the investigation of the collective excitations in metals, the charge carrier plasmons. These plasmons are characterized by a specific dispersion (energy-momentum relationship), which contains information on the sometimes complex nature of the conduction electrons in topical materials. In this review we highlight the improvements of the electron energy-loss spectrometer in the last years, summarize current possibilities with this technique, and give examples where the investigation of the plasmon dispersion allows insight into the interplay of the conduction electrons with other degrees of freedom

Impact of climate change and stocking rates on pasture systems in SE Morocco – An Application of the SAVANNA Ecosystem Model

Extensive sheep and goat grazing provides the main income for population in Morocco’s semi-arid to arid areas where rainfall does not permit cropping without irrigation. As processes of vegetation dynamics cannot be assessed via short-term approaches, modelling grazing and biomass productivity may provide better information for planning the sustainable use of these ecosystems. Southern Morocco has faced decreasing annual rainfall over the last two decades, with a strong impact on the sustainability of the regional ecosystems. Increasing herd sizes as a strategy to offset climate-induced variabilities in animal forage leads to an even more enhanced degradation. The aim of this work was to study the vegetation responses to a changing climate and to alternating livestock numbers. We used the spatially explicit, process-oriented ecosystem model SAVANNA© (Coughenour 1993) to formulise the reaction of the grass, shrub and tree plant functional types (PFT) for the period 1980-2000. The goal was to test its functionality and ability to simulate conditions based on elaborated plant, soil, and climate data. Next we evaluated a range of carrying capacity and climate change scenarios for the period 2001-2050 using the regional climate model REMO. The objective was to determine whether the simulation results obtained are anthropogenic or climate-induced. The outcomes showed on the one hand that the stocking rate highly influenced biomass production and inter-/ intra-PFT competition, thus reflecting the strong anthropogenic impact, and on the other hand that the climatic impact was weaker. However, together, the stocking rates and the increasing variability of rainfall introduced by the IPCC scenarios largely affected biomass production in all scenarios. All three PFT’s aboveground net primary production (ANPP) values remained constant or even decreased. Animal energy balances showed a high sensitivity to temporal variations in biomass. A high temporal variability was observed for nitrogen content in plants. Water condition related parameters, e.g. potential evapotranspiration, transpiration, and plant-available soil water are strongly related to rainfall, but showed a specific level of adaptation according to the predicted climate scenarios and livestock number. Under the assumptions made, the model simulated animal energy conditions, life-cycles, and forage values to an acceptable degree indicating both a sustainable resource use and human benefit. The simulation results obtained for plant growth parameters and water status agreed with outcomes from similar modelling approaches found in literature. At the end an adequate model structure was developed delivering future carrying capacity information by analysing the most important functional parts, floristic composition, spatial structure, and productivity of a grazed ecosystem in a water-limited environment.In Trockengebieten wird neben der Bewässerungslandwirtschaft die extensive Beweidungswirtschaft zur Haupteinkommensquelle für die Bevölkerung. Seit Ende der 1970’ er Jahre werden im Drâa Einzugsgebiet in Südost Marokko abnehmende jährliche Niederschlagssummen beobachtet. Hinzu kommt eine erhöhte Variabilität der Niederschläge, die sich auf die Vegetation auswirkt und zur Erhaltung des Ökosystems eine Anpassung der Herdengrößen erfordert. Im Hinblick auf eine nachhaltige Ökosystemnutzung wurden in dieser Arbeit Auswirkungen der Klimavariabilität und Herdengröße auf die Vegetationszusammensetzung und ihre Produktivität im Untersuchungsgebiet analysiert. Dazu wurden mit Hilfe des Ökosystemmodells SAVANNA© (Coughenour 1993) Langzeitanalysen von Vegetationsdynamiken unter Beweidung durchgeführt. Dieses prozessorientierte, raumzeitlich hochauflösende Ökosystemmodell wurde für die Analyse von Kraut-, Strauch- und Baumschichtdynamiken als grundlegende funktionale Pflanzentypen (PFT) für die Basisperiode 1980-2000 verwendet. Auf der Grundlage von erhobenen Tierzensus-, Boden-, Pflanzen- und Klimadaten wurde die Plausibilität und Anwendbarkeit des Modells überprüft um anschließend eine Reihe von Tragfähigkeits- und Klimaszenarien auf der Basis des regionalen Klimamodells REMO über den Zeitraum 2001-2050 zu berechnen. Das Ziel dieser Arbeit ist anhand der Szenarienergebnisse sowohl den klimatischen als auch den menschlichen Einfluss zu identifizieren. Dabei zeigen die Ergebnisse ein bedeutendes menschliches Einflusspotenzial sowohl auf die gesamte Biomasseproduktion als auch auf die PFT Zusammensetzung. Der klimatische Einfluss wird in den Ergebnissen insbesondere durch das Niederschlagsniveau mit der Rückkopplung auf den regionalen Wasserhaushalt deutlich. Insgesamt langfristiger angelegt als der menschliche Einfluss zeigen die Resultate ein bestimmtes Anpassungsniveau z.B. der Transpiration und potentiellen Evapotranspiration an das verwendete Klimaszenario. Zusammengenommen führen der angenommene Beweidungsdruck und die höhere zukünftige Niederschlagsvariabilität zu erheblichen Veränderungen in der Biomasseproduktivität aller Szenarien. Die Nahrungsgrundlage der Tiere, die fressbare oberirdische Biomasseproduktion (ANPP) aller drei PFT, zeigt ebenso eine hohe zeitliche Variabilität und nimmt langfristig, auch durch den Entzug der Nährstoffe, ab. Für die Nachhaltigkeit und Tragfähigkeit des Ökosystems bedeuten die im Szenario erzielten Ergebnisse, dass der saisonale Charakter der Beweidung in Zukunft deutlich wichtiger wird und dahingehend eine Anpassung erfolgen sollte. Die hier berechneten Szenarienergebnisse zu Pflanzenwachstum, beweidbarer Biomasse und Wasserhaushalt eines semi-ariden Untersuchungsraumes liegen in Übereinstimmung mit Literaturwerten. Damit vereint diese Studie eine adäquate Modellstruktur zur Analyse der wichtigsten funktionalen Ökosystemfaktoren: der floristischen Zusammensetzung, der räumlichen Struktur und ihrer Produktivität in einem wasserlimitierten Untersuchungsgebiet

Instantaneous control of interacting particle systems in the mean-field limit

Controlling large particle systems in collective dynamics by a few agents is a subject of high practical importance, e.g., in evacuation dynamics. In this paper we study an instantaneous control approach to steer an interacting particle system into a certain spatial region by repulsive forces from a few external agents, which might be interpreted as shepherd dogs leading sheep to their home. We introduce an appropriate mathematical model and the corresponding optimization problem. In particular, we are interested in the interaction of numerous particles, which can be approximated by a mean-field equation. Due to the high-dimensional phase space this will require a tailored optimization strategy. The arising control problems are solved using adjoint information to compute the descent directions. Numerical results on the microscopic and the macroscopic level indicate the convergence of optimal controls and optimal states in the mean-field limit,i.e., for an increasing number of particles.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1610.0132

Forecasting Unobserved Node States with spatio-temporal Graph Neural Networks

Forecasting future states of sensors is key to solving tasks like weather prediction, route planning, and many others when dealing with networks of sensors. But complete spatial coverage of sensors is generally unavailable and would practically be infeasible due to limitations in budget and other resources during deployment and maintenance. Currently existing approaches using machine learning are limited to the spatial locations where data was observed, causing limitations to downstream tasks. Inspired by the recent surge of Graph Neural Networks for spatio-temporal data processing, we investigate whether these can also forecast the state of locations with no sensors available. For this purpose, we develop a framework, named Forecasting Unobserved Node States (FUNS), that allows forecasting the state at entirely unobserved locations based on spatio-temporal correlations and the graph inductive bias. FUNS serves as a blueprint for optimizing models only on observed data and demonstrates good generalization capabilities for predicting the state at entirely unobserved locations during the testing stage. Our framework can be combined with any spatio-temporal Graph Neural Network, that exploits spatio-temporal correlations with surrounding observed locations by using the network's graph structure. Our employed model builds on a previous model by also allowing us to exploit prior knowledge about locations of interest, e.g. the road type. Our empirical evaluation of both simulated and real-world datasets demonstrates that Graph Neural Networks are well-suited for this task