Complex queries and complex data

With the widespread availability of wearable computers, equipped with sensors such as GPS or cameras, and with the ubiquitous presence of micro-blogging platforms, social media sites and digital marketplaces, data can be collected and shared on a massive scale. A necessary building block for taking advantage from this vast amount of information are efficient and effective similarity search algorithms that are able to find objects in a database which are similar to a query object. Due to the general applicability of similarity search over different data types and applications, the formalization of this concept and the development of strategies for evaluating similarity queries has evolved to an important field of research in the database community, spatio-temporal database community, and others, such as information retrieval and computer vision. This thesis concentrates on a special instance of similarity queries, namely k-Nearest Neighbor (kNN) Queries and their close relative, Reverse k-Nearest Neighbor (RkNN) Queries. As a first contribution we provide an in-depth analysis of the RkNN join. While the problem of reverse nearest neighbor queries has received a vast amount of research interest, the problem of performing such queries in a bulk has not seen an in-depth analysis so far. We first formalize the RkNN join, identifying its monochromatic and bichromatic versions and their self-join variants. After pinpointing the monochromatic RkNN join as an important and interesting instance, we develop solutions for this class, including a self-pruning and a mutual pruning algorithm. We then evaluate these algorithms extensively on a variety of synthetic and real datasets. From this starting point of similarity queries on certain data we shift our focus to uncertain data, addressing nearest neighbor queries in uncertain spatio-temporal databases. Starting from the traditional definition of nearest neighbor queries and a data model for uncertain spatio-temporal data, we develop efficient query mechanisms that consider temporal dependencies during query evaluation. We define intuitive query semantics, aiming not only at returning the objects closest to the query but also their probability of being a nearest neighbor. After theoretically evaluating these query predicates we develop efficient querying algorithms for the proposed query predicates. Given the findings of this research on nearest neighbor queries, we extend these results to reverse nearest neighbor queries. Finally we address the problem of querying large datasets containing set-based objects, namely image databases, where images are represented by (multi-)sets of vectors and additional metadata describing the position of features in the image. We aim at reducing the number of kNN queries performed during query processing and evaluate a modified pipeline that aims at optimizing the query accuracy at a small number of kNN queries. Additionally, as feature representations in object recognition are moving more and more from the real-valued domain to the binary domain, we evaluate efficient indexing techniques for binary feature vectors.Nicht nur durch die Verbreitung von tragbaren Computern, die mit einer Vielzahl von Sensoren wie GPS oder Kameras ausgestattet sind, sondern auch durch die breite Nutzung von Microblogging-Plattformen, Social-Media Websites und digitale Marktplätze wie Amazon und Ebay wird durch die User eine gigantische Menge an Daten veröffentlicht. Um aus diesen Daten einen Mehrwert erzeugen zu können bedarf es effizienter und effektiver Algorithmen zur Ähnlichkeitssuche, die zu einem gegebenen Anfrageobjekt ähnliche Objekte in einer Datenbank identifiziert. Durch die Allgemeinheit dieses Konzeptes der Ähnlichkeit über unterschiedliche Datentypen und Anwendungen hinweg hat sich die Ähnlichkeitssuche zu einem wichtigen Forschungsfeld, nicht nur im Datenbankumfeld oder im Bereich raum-zeitlicher Datenbanken, sondern auch in anderen Forschungsgebieten wie dem Information Retrieval oder dem Maschinellen Sehen entwickelt. In der vorliegenden Arbeit beschäftigen wir uns mit einem speziellen Anfrageprädikat im Bereich der Ähnlichkeitsanfragen, mit k-nächste Nachbarn (kNN) Anfragen und ihrem Verwandten, den Revers k-nächsten Nachbarn (RkNN) Anfragen. In einem ersten Beitrag analysieren wir den RkNN Join. Obwohl das Problem von reverse nächsten Nachbar Anfragen in den letzten Jahren eine breite Aufmerksamkeit in der Forschungsgemeinschaft erfahren hat, wurde das Problem eine Menge von RkNN Anfragen gleichzeitig auszuführen nicht ausreichend analysiert. Aus diesem Grund formalisieren wir das Problem des RkNN Joins mit seinen monochromatischen und bichromatischen Varianten. Wir identifizieren den monochromatischen RkNN Join als einen wichtigen und interessanten Fall und entwickeln entsprechende Anfragealgorithmen. In einer detaillierten Evaluation vergleichen wir die ausgearbeiteten Verfahren auf einer Vielzahl von synthetischen und realen Datensätzen. Nach diesem Kapitel über Ähnlichkeitssuche auf sicheren Daten konzentrieren wir uns auf unsichere Daten, speziell im Bereich raum-zeitlicher Datenbanken. Ausgehend von der traditionellen Definition von Nachbarschaftsanfragen und einem Datenmodell für unsichere raum-zeitliche Daten entwickeln wir effiziente Anfrageverfahren, die zeitliche Abhängigkeiten bei der Anfragebearbeitung beachten. Zu diesem Zweck definieren wir Anfrageprädikate die nicht nur die Objekte zurückzugeben, die dem Anfrageobjekt am nächsten sind, sondern auch die Wahrscheinlichkeit mit der sie ein nächster Nachbar sind. Wir evaluieren die definierten Anfrageprädikate theoretisch und entwickeln effiziente Anfragestrategien, die eine Anfragebearbeitung zu vertretbaren Laufzeiten gewährleisten. Ausgehend von den Ergebnissen für Nachbarschaftsanfragen erweitern wir unsere Ergebnisse auf Reverse Nachbarschaftsanfragen. Zuletzt behandeln wir das Problem der Anfragebearbeitung bei Mengen-basierten Objekten, die zum Beispiel in Bilddatenbanken Verwendung finden: Oft werden Bilder durch eine Menge von Merkmalsvektoren und zusätzliche Metadaten (zum Beispiel die Position der Merkmale im Bild) dargestellt. Wir evaluieren eine modifizierte Pipeline, die darauf abzielt, die Anfragegenauigkeit bei einer kleinen Anzahl an kNN-Anfragen zu maximieren. Da reellwertige Merkmalsvektoren im Bereich der Objekterkennung immer öfter durch Bitvektoren ersetzt werden, die sich durch einen geringeren Speicherplatzbedarf und höhere Laufzeiteffizienz auszeichnen, evaluieren wir außerdem Indexierungsverfahren für Binärvektoren

Die Hohenheimer Box: Entwicklung einer Methode zur Vor-Ort-Massenzucht der Erzwespe Lariophagus distinguendus gegen Vorratsschädlinge

Biological pest control is an important tool in stored products protection. To improve the biological control of the granary weevil Sitophilus granarius L. (Coleoptera: Curculionidae), a rearing box for the parasitic wasp Lariophagus distinguendus (Förster) (Hymenoptera: Pteromalidae) has been developed. The box contains breeding substrate as well as populations of hosts and parasitoids and is placed directly in the storage site. A special outlet prevents hosts from leaving the box while freshly emerged parasitoids are released continuously over several months. A repeated shipment of wasps has thereby become obsolete

Storage conditions and storage pests in grain stores of ecological farming in Baden-Württemberg

Im Ökologischen Landbau sind zur Bekämpfung von Schädlingen nur umweltfreundliche Methoden erlaubt. Entsprechend gibt es eine Reihe von etablierten biologischen oder physikalischen Methoden zum Schutz von Nutzpflanzen auf dem Acker oder in Gewächshäusern. Nutzpflanzen sind aber auch nach der Ernte im Vorratslager und bei der Verarbeitung von Schädlingen bedroht. In diesem Bereich gibt es allerdings nur wenige etablierte umweltfreundliche Bekämpfungsverfahren. Dazu zählen die Bekämpfung von Motten in Vorratslagern, Bäckereien und Haushalten mit Wespen der Gattung Trichogramma (SCHÖLLER & PROZELL 2003) und die kürzlich eingeführte Kontrolle des Kornkäfers Sitophilus granarius L. mit der Lagererzwespe Lariophagus distinguendus FÖRSTER (STEIDLE & REICHMUTH 2003). Ein Problem bei der Entwicklung neuer, umweltfreundlicher Methoden der Schädlingsbekämpfung im Vorratsschutz besteht darin, dass nur wenig über die Bedingungen bekannt ist, unter denen die Lagerung stattfindet. Um diese Wissenslücke zu schließen, wurden die Lagerbedingungen im Ökologischen Landbau am Beispiel von Getreidelagern in Baden-Württemberg untersucht. Im Mittelpunkt standen die Art und die Größe der Lagerstrukturen, die eingelagerten Güter, die Identität der vorherrschenden Schädlinge sowie die momentan durchgeführten Maßnahmen zur Befallsvorsorge und Schädlingsbekämpfung.As basic requirement for the development of environmentally friendly methods of pest control, storage conditions were determined in grain stores of ecological farming in Baden-Württemberg / Southern Germany. The survey reveals that many different types of storage devices are used, with capacities ranging from 25 kg to 550 t. The main storage commodities are different types of grain with wheat, triticale and German wheat being most abundant. Almost all stores contained storage pests. Granary weevils and Indian meal moth were found to be the most abundant primary pests. Important secondary pests were mites, psocids, Cryptolestes sp. and Oryzaephilus surinamensis. The implications of the results are discussed with respect to the biological control of pests in grain stores

Complex queries and complex data

With the widespread availability of wearable computers, equipped with sensors such as GPS or cameras, and with the ubiquitous presence of micro-blogging platforms, social media sites and digital marketplaces, data can be collected and shared on a massive scale. A necessary building block for taking advantage from this vast amount of information are efficient and effective similarity search algorithms that are able to find objects in a database which are similar to a query object. Due to the general applicability of similarity search over different data types and applications, the formalization of this concept and the development of strategies for evaluating similarity queries has evolved to an important field of research in the database community, spatio-temporal database community, and others, such as information retrieval and computer vision. This thesis concentrates on a special instance of similarity queries, namely k-Nearest Neighbor (kNN) Queries and their close relative, Reverse k-Nearest Neighbor (RkNN) Queries. As a first contribution we provide an in-depth analysis of the RkNN join. While the problem of reverse nearest neighbor queries has received a vast amount of research interest, the problem of performing such queries in a bulk has not seen an in-depth analysis so far. We first formalize the RkNN join, identifying its monochromatic and bichromatic versions and their self-join variants. After pinpointing the monochromatic RkNN join as an important and interesting instance, we develop solutions for this class, including a self-pruning and a mutual pruning algorithm. We then evaluate these algorithms extensively on a variety of synthetic and real datasets. From this starting point of similarity queries on certain data we shift our focus to uncertain data, addressing nearest neighbor queries in uncertain spatio-temporal databases. Starting from the traditional definition of nearest neighbor queries and a data model for uncertain spatio-temporal data, we develop efficient query mechanisms that consider temporal dependencies during query evaluation. We define intuitive query semantics, aiming not only at returning the objects closest to the query but also their probability of being a nearest neighbor. After theoretically evaluating these query predicates we develop efficient querying algorithms for the proposed query predicates. Given the findings of this research on nearest neighbor queries, we extend these results to reverse nearest neighbor queries. Finally we address the problem of querying large datasets containing set-based objects, namely image databases, where images are represented by (multi-)sets of vectors and additional metadata describing the position of features in the image. We aim at reducing the number of kNN queries performed during query processing and evaluate a modified pipeline that aims at optimizing the query accuracy at a small number of kNN queries. Additionally, as feature representations in object recognition are moving more and more from the real-valued domain to the binary domain, we evaluate efficient indexing techniques for binary feature vectors.Nicht nur durch die Verbreitung von tragbaren Computern, die mit einer Vielzahl von Sensoren wie GPS oder Kameras ausgestattet sind, sondern auch durch die breite Nutzung von Microblogging-Plattformen, Social-Media Websites und digitale Marktplätze wie Amazon und Ebay wird durch die User eine gigantische Menge an Daten veröffentlicht. Um aus diesen Daten einen Mehrwert erzeugen zu können bedarf es effizienter und effektiver Algorithmen zur Ähnlichkeitssuche, die zu einem gegebenen Anfrageobjekt ähnliche Objekte in einer Datenbank identifiziert. Durch die Allgemeinheit dieses Konzeptes der Ähnlichkeit über unterschiedliche Datentypen und Anwendungen hinweg hat sich die Ähnlichkeitssuche zu einem wichtigen Forschungsfeld, nicht nur im Datenbankumfeld oder im Bereich raum-zeitlicher Datenbanken, sondern auch in anderen Forschungsgebieten wie dem Information Retrieval oder dem Maschinellen Sehen entwickelt. In der vorliegenden Arbeit beschäftigen wir uns mit einem speziellen Anfrageprädikat im Bereich der Ähnlichkeitsanfragen, mit k-nächste Nachbarn (kNN) Anfragen und ihrem Verwandten, den Revers k-nächsten Nachbarn (RkNN) Anfragen. In einem ersten Beitrag analysieren wir den RkNN Join. Obwohl das Problem von reverse nächsten Nachbar Anfragen in den letzten Jahren eine breite Aufmerksamkeit in der Forschungsgemeinschaft erfahren hat, wurde das Problem eine Menge von RkNN Anfragen gleichzeitig auszuführen nicht ausreichend analysiert. Aus diesem Grund formalisieren wir das Problem des RkNN Joins mit seinen monochromatischen und bichromatischen Varianten. Wir identifizieren den monochromatischen RkNN Join als einen wichtigen und interessanten Fall und entwickeln entsprechende Anfragealgorithmen. In einer detaillierten Evaluation vergleichen wir die ausgearbeiteten Verfahren auf einer Vielzahl von synthetischen und realen Datensätzen. Nach diesem Kapitel über Ähnlichkeitssuche auf sicheren Daten konzentrieren wir uns auf unsichere Daten, speziell im Bereich raum-zeitlicher Datenbanken. Ausgehend von der traditionellen Definition von Nachbarschaftsanfragen und einem Datenmodell für unsichere raum-zeitliche Daten entwickeln wir effiziente Anfrageverfahren, die zeitliche Abhängigkeiten bei der Anfragebearbeitung beachten. Zu diesem Zweck definieren wir Anfrageprädikate die nicht nur die Objekte zurückzugeben, die dem Anfrageobjekt am nächsten sind, sondern auch die Wahrscheinlichkeit mit der sie ein nächster Nachbar sind. Wir evaluieren die definierten Anfrageprädikate theoretisch und entwickeln effiziente Anfragestrategien, die eine Anfragebearbeitung zu vertretbaren Laufzeiten gewährleisten. Ausgehend von den Ergebnissen für Nachbarschaftsanfragen erweitern wir unsere Ergebnisse auf Reverse Nachbarschaftsanfragen. Zuletzt behandeln wir das Problem der Anfragebearbeitung bei Mengen-basierten Objekten, die zum Beispiel in Bilddatenbanken Verwendung finden: Oft werden Bilder durch eine Menge von Merkmalsvektoren und zusätzliche Metadaten (zum Beispiel die Position der Merkmale im Bild) dargestellt. Wir evaluieren eine modifizierte Pipeline, die darauf abzielt, die Anfragegenauigkeit bei einer kleinen Anzahl an kNN-Anfragen zu maximieren. Da reellwertige Merkmalsvektoren im Bereich der Objekterkennung immer öfter durch Bitvektoren ersetzt werden, die sich durch einen geringeren Speicherplatzbedarf und höhere Laufzeiteffizienz auszeichnen, evaluieren wir außerdem Indexierungsverfahren für Binärvektoren

Some like it hot – some not: Differences in temperature preference of two parasitic wasp species

Insect pests not only cause damage to crops in the field but also to stored products. One of the major pests in stored grain in Europe is the granary weevil Sitophilus granarius (L.). The most commonly used biocontrol agent against this and other pests developing inside kernels or cocoons is Lariophagus distinguendus (Förster) a parasitic wasp belonging to the family of Pteromalidae. Another parasitic wasp of that family is Anisopteromalus calandrae (Howard). Even though the two wasp species show very similar host finding and parasitisation behaviour, field experiments reveal that L. distinguendus and A. calandrae have different temperature requirements. Whereas parasitisation in L. distinguendus can already be observed at weekly mean temperatures of 9°C to 10°C, A. calandrae needs weekly mean temperatures of at least 11°C to 12°C. On the other hand, L. distinguendus is affected by high temperatures more easily than A. calandrae. Laboratory experiments under different constant temperatures confirm this finding. These findings suggest a temperature dependent release of either L. distinguendus or A. calandrae. At mean temperatures below 19°C, L. distinguendus should be used, at higher temperatures A. calandrae performs better

Biological Control of stored product pests using the parasitoid Lariophagus distinguendus: Past, presence and future

Die Erzwespe Lariophagus distinguendus (Lagererzwespe) entwickelt sich als Ektoparasitoid an den Larven einer Reihe von Vorratsschädlingen. Daher wurde bereits 1919 durch Prof. Dr. Albrecht Hase an der Biologischen Reichsanstalt für Land- und Forstwirtschaft ihre Verwendung zur Bekämpfung dieser Schädlinge vorgeschlagen. Nach russischen Arbeiten aus den 1930er Jahren, u.a. auch zur Wirtsfindungsfähigkeit von L. distinguendus, folgten ausgiebige Studien zur Biologie dieser Art in den 1950er Jahren durch Kashef und in den 70er und 80er Jahren durch van den Assem, Bellows und Charnov. Letztere machten L. distinguendus als Modellorganismus für verhaltensbiologische Fragestellungen berühmt. Anfang der 90er Jahre untersuchte eine koreanische Gruppe v.a. die ökologische Wechselwirkung der Art mit ihren Wirten und konkurrierenden Arten. Insbesondere der Bedarf an alternativen, umweltfreundlichen Methoden zur Schädlingsbekämpfung auch im Vorratsschutz führte dazu, dass ab 1994 die Idee der biologischen Schädlingsbekämpfung mit L. distinguendus wieder aufgegriffen wurde. Die Arbeiten wurden in enger Kooperation zwischen der Angewandten Zoologie der FU Berlin, dem ehemaligen Institut für Vorratsschutz der Biologischen Bundesanstalt und der Berliner Firma BiP-Biologische Beratung bei Insektenproblemen durchgeführt. Sie zeigten, dass L. distinguendus Kornkäfer bis zu 4 m tief in gelagertem Getreide finden kann und in der Lage ist, die Populationsentwicklung von Kornkäfern um bis zu 94% zu unterdrücken und führten dazu, dass die Lagererzwespe inzwischen bei einer Reihe von Anbietern kommerziell erhältlich ist. Aktuelle Arbeiten, v.a. am Institut für Zoologie der Universität Hohenheim in Stuttgart, befassen sich mit der Optimierung der Freisetzung durch Verwendung einer Zuchtbox, welche in das Lager gestellt werden kann, sowie den Möglichkeiten der Bekämpfung von Schädlingen auch im Leerraum und in Abhängigkeit von extremen Umgebungstemperaturen im Winter und im Sommer.The Pteromalid wasp Lariophagus distinguendus develops as ectoparasitoid in larvae of several stored product pests. Therefore, in 1919 Prof. Dr. Albrecht Hase from the Bio­logische Reichsanstalt für Land- und Forstwirtschaft in Berlin suggested its use for the Biological Control of these pests. Russian studies on the host finding ability of L. distinguendus in the 30ties were followed by extensive studies on several aspects of the biology of the species in the 50ties by Kashef and in the 70ties and 80ties by van den Assem, Bellows and Charnov. The latter made L. distinguendus famous as model organism in behavioural biology. Around the beginning of the 90ties a group from Korea studied the ecological interaction of L. distinguendus with its hosts and with competitors. Due to the need of alternative, environmentally friendly methods for the control of stored product pests, the idea of Biological Control with L. distinguendus was revived in 1994 in Berlin by scientists from the Angewandte Zoologie of the Freie Universität Berlin, the former Institut für Vorrats­schutz der Biologischen Bundesanstalt, and the company BiP-Biologische Beratung bei Insektenproblemen. Their studies revealed that L. distinguendus is able to locate granary weevil infested grains up to 4 m deep in the grain, and that it is able to reduce population growth of granary weevils by 94%. Based on these results, L. distinguendus is commercially available by several companies. Current studies on L. distinguendus are conducted at the Institut für Zoologie of the Universität Hohenheim in Stuttgart. The goal is to improve the mode of application by using a rearing box, which can be placed in the grain store. Furthermore, the use of L. distinguendus in empty grain stores to control residual populations and its dependence from extreme temperatures in summer and winter is studied

Einfluss von Extremtemperaturen in Getreidelagern auf die Parasitierungsleistung von Nützlingen im Vorratsschutz

The application of parasitic wasps against stored pests is a common method for the protection of stored products in ecological farming. Temperature measurements in stores show that there are extreme temperatures during a year (extreme cold/hot). Field tests were made to show the influence of these extreme temperatures on the parasitation ability of beneficial insects

Lariophagus distinguendus (Hymenoptera: Pteromalidae) (Förster)—Past, Present, and Future: The History of a Biological Control Method Using L. distinguendus against Different Storage Pests

Legal requirements and consumer demands for residue-free products pose a big challenge for pest control in grain stores. One possible alternative to chemical insecticides is biological pest control with the pteromalid wasp Lariophagus distinguendus against the weevils Sitophilus granarius, S. oryzae (Coleoptera: Dryophtoridae), and many other storage pest beetles. The use of this wasp as a biocontrol agent was already suggested in 1919 by Prof. Dr. Hase [1]. Despite many studies on host-finding and behavioral biology, the applied aspect was neglected until 1994. Nowadays the wasps are commercially available and can now even be reared on-site, facilitating their use tremendously. This review highlights the milestones in L. distinguendus research, gives insights in current studies, and ventures a glimpse into the future