Generation of Adaptive Streak Surfaces Using Moving Least Squares

We introduce a novel method for the generation of fully adaptive streak surfaces in time-varying flow fields based on particle advection and adaptive mesh refinement. Moving least squares approximation plays an important role in multiple stages of the proposed algorithm, which adaptively refines the surface based on curvature approximation and circumradius properties of the underlying Delaunay mesh. We utilize the grid-less Moving Least Squares approximation method for both curvature and surface estimation as well as vector field evaluation during particle advection. Delaunay properties of the surface triangulation are guaranteed by edge flipping operations on the progressive surface mesh. The results of this work illustrate the benefit of adaptivity techniques to streak surface generation and provide the means for a qualitative analysis of the presented approach

On Moving Least Squares Based Flow Visualization

Modern simulation and measurement methods tend to produce meshfree data sets if modeling of processes or objects with free surfaces or boundaries is desired. In Computational Fluid Dynamics (CFD), such data sets are described by particle-based vector fields. This paper presents a summary of a selection of methods for the extraction of geometric features of such point-based vector fields while pointing out its challenges, limitations, and applications

Feature-based Visualization of Dense Integral Line Data

Feature-based visualization of flow fields has proven as an effective tool for flow analysis. While most flow visualization techniques operate on vector field data, our visualization techniques make use of a different simulation output: Particle Tracers. Our approach solely relies on integral lines that can be easily obtained from most simulation software. The task is the visualization of dense integral line data. We combine existing methods for streamline visualization, i.e. illumination, transparency, and halos, and add ambient occlusion for lines. But, this only solves one part of the problem: because of the high density of lines, visualization has to fight with occlusion, high frequency noise, and overlaps. As a solution we propose non-automated choices of transfer functions on curve properties that help highlighting important flow features like vortices or turbulent areas. These curve properties resemble some of the original flow properties. With the new combination of existing line drawing methods and the addition of ambient occlusion we improve the visualization of lines by adding better shape and depth cues. The intelligent use of transfer functions on curve properties reduces visual clutter and helps focusing on important features while still retaining context, as demonstrated in the examples given in this work

Bestimmung der Fledermausaktivität in Agroforstsystemen und angrenzenden Habitaten mittels N-mixture Modellen

Bat activity in agroforestry systems at the research station Scheyern was analyzed using a N-mixture model approach. Results show low bat activity but provide hints that agroforestry structures can increase bat activity in open agricultural habitats

Multi-Field Visualisierung

Modern science utilizes advanced measurement and simulation techniques to analyze phenomena from fields such as medicine, physics, or mechanics. The data produced by application of these techniques takes the form of multi-dimensional functions or fields, which have to be processed in order to provide meaningful parts of the data to domain experts. Definition and implementation of such processing techniques with the goal to produce visual representations of portions of the data are topic of research in scientific visualization or multi-field visualization in the case of multiple fields. In this thesis, we contribute novel feature extraction and visualization techniques that are able to convey data from multiple fields created by scientific simulations or measurements. Furthermore, our scalar-, vector-, and tensor field processing techniques contribute to scattered field processing in general and introduce novel ways of analyzing and processing tensorial quantities such as strain and displacement in flow fields, providing insights into field topology. We introduce novel mesh-free extraction techniques for visualization of complex-valued scalar fields in acoustics that aid in understanding wave topology in low frequency sound simulations. The resulting structures represent regions with locally minimal sound amplitude and convey wave node evolution and sound cancellation in time-varying sound pressure fields, which is considered an important feature in acoustics design. Furthermore, methods for flow field feature extraction are presented that facilitate analysis of velocity and strain field properties by visualizing deformation of infinitesimal Lagrangian particles and macroscopic deformation of surfaces and volumes in flow. The resulting adaptive manifolds are used to perform flow field segmentation which supports multi-field visualization by selective visualization of scalar flow quantities. The effects of continuum displacement in scattered moment tensor fields can be studied by a novel method for multi-field visualization presented in this thesis. The visualization method demonstrates the benefit of clustering and separate views for the visualization of multiple fields.Wissenschaftliche Messungen und Simulationen erzeugen Daten, mit deren Hilfe komplexe physikalische Zusammenhänge und Phänomene modelliert und analysiert werden können. Die hierdurch enstandene Menge an Felddaten kann ohne Abstraktions- und Aufbereitungsmaßnahmen nur selten direkt interpretiert werden. Ziel der Scientific Visualization ist es, eine hinreichende Abstraktionsmittel durch die Definition und Extraktion von aussagekräftigen Datenmerkmalen zur Verfügung zu stellen und diese angemessen visuell darzustellen. Visualisierung für multiple Felder wird als Multi-Field Visualization bezeichnet. In dieser Dissertation entwickeln wir neue Techniken zur Merkmalsextraktion und Visualisierung mit Anwendung im Kontext der Multi-Field Visualisierung. Zwar sind die vorgestellten Techniken in der Regel unabhängig von der vorhandenen Nachbarschaftsstruktur der Daten, dennoch betonen wir die Anwendbarkeit der entwickelten Methoden in gitterfreien Datensätzen. Eine weitere mathematische Gemeinsamkeit der Methoden besteht in der neuartigen Analyse und Einbindung von Deformationsdaten in den Extraktions- und Visualisierungprozess. Wir entwerfen eine neue gitterfreie Methode zur Extraktion generalisierter Extrema in dreidimensionalen komplexwertigen Skalarfeldern. Diese Skalarfelder sind das Resultat von niedrigfrequenten Akustiksimulationen, in denen Topologie und extremale Merkmale in Wellenstrukturen von großer Bedeutung sind. Unsere Methode erlaubt es, Wellenknoten und Minimalamplituden in stehenden und bewegten Wellen in komplexwertigen Schalldruckfeldern zu extrahieren und visualisieren, was von zentralem Interesse im Gebiet des Akustikdesigns ist. Desweiteren untersuchen wir Deformationen in Vektorfeldern. Die von uns präsentierten Techniken zur Einbindung dieser Deformationstensoren in die integrale Vektorfeldvisualierung erlauben die Visualisierung vektorieller und tensorieller Vektorfeldgrößen und liefern Informationen über Divergenz, Konvergenz und Mischverhalten der untersuchten Strömungen. Eine vorgestellte Erweiterung dieses Konzepts auf volumetrische Datensätze aus der Geophysik ermöglicht die Segmentierung und selektive Visualisierung von Strömungsvorgängen in der Erdkruste. Zusätzlich stellen wir neue Ansätze zur adaptiven Generierung und Visualisierung makroskopischer Deformationen von Gebiets- und Flächenstrukturen vor. Als verwandtes physikalisches Verhalten analysieren wir Verschiebungsdaten in der Form von Momententensoren. Zur aussagekräftigen Darstellung der Messungsdaten entwickeln wir Multi-Field Visualiserungtechniken, die auf der Verwendung gekoppelter Datenansichten basieren und die interaktive Analysen im dreidimensionalen und projektiven Raum ermöglichen

Multi-Field Visualisierung

Modern science utilizes advanced measurement and simulation techniques to analyze phenomena from fields such as medicine, physics, or mechanics. The data produced by application of these techniques takes the form of multi-dimensional functions or fields, which have to be processed in order to provide meaningful parts of the data to domain experts. Definition and implementation of such processing techniques with the goal to produce visual representations of portions of the data are topic of research in scientific visualization or multi-field visualization in the case of multiple fields. In this thesis, we contribute novel feature extraction and visualization techniques that are able to convey data from multiple fields created by scientific simulations or measurements. Furthermore, our scalar-, vector-, and tensor field processing techniques contribute to scattered field processing in general and introduce novel ways of analyzing and processing tensorial quantities such as strain and displacement in flow fields, providing insights into field topology. We introduce novel mesh-free extraction techniques for visualization of complex-valued scalar fields in acoustics that aid in understanding wave topology in low frequency sound simulations. The resulting structures represent regions with locally minimal sound amplitude and convey wave node evolution and sound cancellation in time-varying sound pressure fields, which is considered an important feature in acoustics design. Furthermore, methods for flow field feature extraction are presented that facilitate analysis of velocity and strain field properties by visualizing deformation of infinitesimal Lagrangian particles and macroscopic deformation of surfaces and volumes in flow. The resulting adaptive manifolds are used to perform flow field segmentation which supports multi-field visualization by selective visualization of scalar flow quantities. The effects of continuum displacement in scattered moment tensor fields can be studied by a novel method for multi-field visualization presented in this thesis. The visualization method demonstrates the benefit of clustering and separate views for the visualization of multiple fields.Wissenschaftliche Messungen und Simulationen erzeugen Daten, mit deren Hilfe komplexe physikalische Zusammenhänge und Phänomene modelliert und analysiert werden können. Die hierdurch enstandene Menge an Felddaten kann ohne Abstraktions- und Aufbereitungsmaßnahmen nur selten direkt interpretiert werden. Ziel der Scientific Visualization ist es, eine hinreichende Abstraktionsmittel durch die Definition und Extraktion von aussagekräftigen Datenmerkmalen zur Verfügung zu stellen und diese angemessen visuell darzustellen. Visualisierung für multiple Felder wird als Multi-Field Visualization bezeichnet. In dieser Dissertation entwickeln wir neue Techniken zur Merkmalsextraktion und Visualisierung mit Anwendung im Kontext der Multi-Field Visualisierung. Zwar sind die vorgestellten Techniken in der Regel unabhängig von der vorhandenen Nachbarschaftsstruktur der Daten, dennoch betonen wir die Anwendbarkeit der entwickelten Methoden in gitterfreien Datensätzen. Eine weitere mathematische Gemeinsamkeit der Methoden besteht in der neuartigen Analyse und Einbindung von Deformationsdaten in den Extraktions- und Visualisierungprozess. Wir entwerfen eine neue gitterfreie Methode zur Extraktion generalisierter Extrema in dreidimensionalen komplexwertigen Skalarfeldern. Diese Skalarfelder sind das Resultat von niedrigfrequenten Akustiksimulationen, in denen Topologie und extremale Merkmale in Wellenstrukturen von großer Bedeutung sind. Unsere Methode erlaubt es, Wellenknoten und Minimalamplituden in stehenden und bewegten Wellen in komplexwertigen Schalldruckfeldern zu extrahieren und visualisieren, was von zentralem Interesse im Gebiet des Akustikdesigns ist. Desweiteren untersuchen wir Deformationen in Vektorfeldern. Die von uns präsentierten Techniken zur Einbindung dieser Deformationstensoren in die integrale Vektorfeldvisualierung erlauben die Visualisierung vektorieller und tensorieller Vektorfeldgrößen und liefern Informationen über Divergenz, Konvergenz und Mischverhalten der untersuchten Strömungen. Eine vorgestellte Erweiterung dieses Konzepts auf volumetrische Datensätze aus der Geophysik ermöglicht die Segmentierung und selektive Visualisierung von Strömungsvorgängen in der Erdkruste. Zusätzlich stellen wir neue Ansätze zur adaptiven Generierung und Visualisierung makroskopischer Deformationen von Gebiets- und Flächenstrukturen vor. Als verwandtes physikalisches Verhalten analysieren wir Verschiebungsdaten in der Form von Momententensoren. Zur aussagekräftigen Darstellung der Messungsdaten entwickeln wir Multi-Field Visualiserungtechniken, die auf der Verwendung gekoppelter Datenansichten basieren und die interaktive Analysen im dreidimensionalen und projektiven Raum ermöglichen

Future Challenges for Ensemble Visualization

The simulation of complex events is a challenging task and often requires careful selection of simulation parameters. With the availability of vast computation resources, it has become possible to run several alternative parameter settings or simulation models in parallel, creating an 'ensemble' of possible outcomes for a given event of interest. Recently, the visual analysis of such ensemble data has repeatedly come up as one of the most important new areas of visualization and it is expected to have a wide impact on the field of visualization in the next few years. The main challenge is to develop expressive visualizations of properties of this set of solutions, the ensemble, to support scientists in this challenging parameter-space exploration task. This paper presents and explores future challenges for ensemble visualization