Dissertation
Filtern
Erscheinungsjahr
- 2021 (54) (entfernen)
Dokumenttyp
- Dissertation (54) (entfernen)
Schlagworte
- Umweltpsychologie (2)
- optimal control (2)
- Acceleration Structures (1)
- Adaptiver Test (1)
- Akuter Schmerz (1)
- Alltagsgeschichte (1)
- Amphibia (1)
- Aphid predator (1)
- Arzneimittel (1)
- Außerschulische Lernorte (1)
Institut
- Institut für Integrierte Naturwissenschaften, Abt. Chemie (8)
- Fachbereich 7 (6)
- Institut für Computervisualistik (5)
- Institut für Integrierte Naturwissenschaften, Abt. Biologie (4)
- Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik (4)
- Fachbereich 6 (3)
- Fachbereich 8 (3)
- Institute for Web Science and Technologies (3)
- Mathematisches Institut (3)
- Institut für Informatik (2)
The role of alternative resources for pollinators and aphid predators in agricultural landscapes
(2021)
Der Verlust zahlreicher Insekten wird weitgehend in Verbindung gebracht mit dem Verlust von natürlichem und halbnatürlichem Lebensraum durch intensivierte Landnutzung. Viele Insekten liefern wichtige Ökosystemleistungen an die Landwirtschaft wie z.B. Bestäubung und Schädlingsbekämpfung. Um diese Insekten effizient auf den verbleibenden halbnatürlichen Flächen zu fördern, ist genaues Wissen über ihre Ansprüche an das Umland von Agrarflächen erforderlich. Der Fokus dieser Dissertation liegt auf der Suche nach den wichtigsten halbnatürlichen Habitattypen (Waldrand, Wiesen und halb-offene Habitate) zur Förderung von Nützlingen und Bestäubern aufgrund der Bedeutung von Nahrungsressourcen, welche sie dort nutzen. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf Blütenressourcen und wie diese räumlich und zeitlich im Kulturland verteilt sind. Darauf basierte Ressourcenkarten versprechen eine Charakterisierung der Landschaft, welche der Relevanz für Insekten näher kommt als klassische Habitatkarten. In dieser These wurde deshalb verglichen, ob sich das Vorkommen von Wildbienen, sowie Nektar und Pollen konsumierenden Nützlingen besser mit klassischen Habitatkarten, oder mit Ressourcenkarten vorhersagen lässt und identifizierte Habitate besonderer Wichtigkeit. Bei Wildbienen wurde untersucht, inwiefern sich Präferenzen verschiedener Gruppen von Wildbienen unterscheiden und ob es zeitliche und räumliche Zusammensetzungen von Blühressourcen gibt, die besonders optimal sind. Da sich Nützlinge nebst der Nutzung von Blüten vor allem räuberisch ernähren, wurde des Weiteren deren Beutespektrum untersucht. Dazu wurde der Darminhalt von Marienkäfern mit genetischen Methoden mittels High Throughput Sequencing auf konsumierte Blattläuse analysiert.
Blütenbasierte Ressourcenkarten sagten Bienen besser voraus als klassische Habitatkarten. Der Waldrand war dabei von besonderer Bedeutung. Sowohl Flächenanteil als auch Blühangebot hatten positive Einflüsse auf Abundanz und Artenreichtum von wichtigen Kulturbestäubern und seltenen Arten. Ähnliche Muster zeigten sich für Wiesendiversität. Dabei schien besonders das frühe Blühangebot einen positiven Einfluss auf Wildbienen zu haben. Kulturen und Obstbäume verursachten im April einen Blütenpuls, der das Blühangebot vom Mai und Juni um mehr als das Zehnfache überstieg. Waldränder boten besonders Anfang Mai und im Juni ein Blühangebot, das im Verhältnis zur Fläche die weitaus höchste Dichte aufwies. Das Blühangebot von Wiesen war äusserst gering, zeigte aber die höchste Diversität, welche regelmässig über die Saison verteilt war.
Obwohl die untersuchten Nützlinge Blüten fürs Überleben benötigen, waren blütenbasierte Habitatkarten weniger geeignet, um die Nützlingsabundanz zu erklären, als herkömmliche Habitatkarten. Diese zeigten, dass Waldränder von besonderer Bedeutung für Nützlinge sind. Die Anzahl der Nützlinge wiederum führte zur Unterdrückung von Blattläusen. Die Resultate der Darmuntersuchungen zeigten zum einen, dass Marienkäfer einen relativ hohen Anteil an schädlichen Blattlausarten und Brennesselblattläusen konsumieren, zum anderen zeigen sie, dass mit Klebfallen gefangene Marienkäfer einen wesentlich breiteren Einblick in das Beutespektrum erlauben, als von Hand gesammelt. Der zu diesem Zweck entwickelte Blattlausprimer wird für kommende Studien bei der Identifizierung der Blattlausbeute von Marienkäfern hilfreich sein.
Unsere Resultate zeigen, dass Blütenkarten einen wichtigen Mehrwert für die Vorhersage von Wildbienen haben, nicht aber von Nützlingen, da für diese wohl andere Habitatfaktoren zusätzlich limitierend wirken. Der positive Einfluss von Waldrändern für unterschiedliche Gruppen von Wildbienen wie auch für Nützlinge und ihre Leistung als Schädlingsbekämpfer ist besonders hervorzuheben.
Efficient Cochlear Implant (CI) surgery requires prior knowledge of the cochlea’s size and its characteristics. This information helps to select suitable implants for different patients. Registered and fused images helps doctors by providing more informative image that takes advantages of different modalities. The cochlea’s small size and complex structure, in addition to the different resolutions and head positions during imaging, reveals a big challenge for the automated registration of the different image modalities. To obtain an automatic measurement of the cochlea length and the volume size, a segmentation method of cochlea medical images is needed. The goal of this dissertation is to introduce new practical and automatic algorithms for the human cochlea multi-modal 3D image registration, fusion, segmentation and analysis. Two novel methods for automatic cochlea image registration (ACIR) and automatic cochlea analysis (ACA) are introduced. The proposed methods crop the input images to the cochlea part and then align the cropped images to obtain the optimal transformation. After that, this transformation is used to align the original images. ACIR and ACA use Mattes mutual information as similarity metric, the adaptive stochastic gradient descent (ASGD) or the stochastic limited memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (s-LBFGS) optimizer to estimate the parameters of 3D rigid transform. The second stage of nonrigid registration estimates B-spline coefficients that are used in an atlas-model-based segmentation to extract cochlea scalae and the relative measurements of the input image. The image which has segmentation is aligned to the input image to obtain the non-rigid transformation. After that the segmentation of the first image, in addition to point-models are transformed to the input image. The detailed transformed segmentation provides the scala volume size. Using the transformed point-models, the A-value, the central scala lengths, the lateral and the organ of corti scala tympani lengths are computed. The methods have been tested using clinical 3D images of total 67 patients: from Germany (41 patients) and Egypt (26 patients). The atients are of different ages and gender. The number of images used in the experiments is 217, which are multi-modal 3D clinical images from CT, CBCT, and MRI scanners. The proposed methods are compared to the state of the arts ptimizers related medical image registration methods e.g. fast adaptive stochastic gradient descent (FASGD) and efficient preconditioned tochastic gradient descent (EPSGD). The comparison used the root mean squared distance (RMSE) between the ground truth landmarks and the resulted landmarks. The landmarks are located manually by two experts to represent the round window and the top of the cochlea. After obtaining the transformation using ACIR, the landmarks of the moving image are transformed using the resulted transformation and RMSE of the transformed landmarks, and at the same time the fixed image landmarks are computed. I also used the active length of the cochlea implant electrodes to compute the error aroused by the image artifact, and I found out an error ranged from 0.5 mm to 1.12 mm. ACIR method’s RMSE average was 0.36 mm with a standard deviation (SD) of 0.17 mm. The total time average required for registration of an image pair using ACIR was 4.62 seconds with SD of 1.19 seconds. All experiments are repeated 3 times for justifications. Comparing the RMSE of ACIR2017 and ACIR2020 using paired T-test shows no significant difference (p-value = 0.17). The total RMSE average of ACA method was 0.61 mm with a SD of 0.22 mm. The total time average required for analysing an image was 5.21 seconds with SD of 0.93 seconds. The statistical tests show that there is no difference between the results from automatic A-value method and the manual A-value method (p-value = 0.42). There is no difference also between length’s measurements of the left and the right ear sides (p-value > 0.16). Comparing the results from German and Egypt dataset shows there is no difference when using manual or automatic A-value methods (p-value > 0.20). However, there is a significant difference when using ACA2000 method between the German and the Egyptian results (p-value < 0.001). The average time to obtain the segmentation and all measurements was 5.21 second per image. The cochlea scala tympani volume size ranged from 38.98 mm3 to 57.67 mm3 . The combined scala media and scala vestibuli volume size ranged from 34.98 mm 3 to 49.3 mm 3 . The overall volume size of the cochlea should range from 73.96 mm 3 to 106.97 mm 3 . The lateral wall length of scala tympani ranged from 42.93 mm to 47.19 mm. The organ-of-Corti length of scala tympani ranged from 31.11 mm to 34.08 mm. Using the A-value method, the lateral length of scala tympani ranged from 36.69 mm to 45.91 mm. The organ-of-Corti length of scala tympani ranged from 29.12 mm to 39.05 mm. The length from ACA2020 method can be visualised and has a well-defined endpoints. The ACA2020 method works on different modalities and different images despite the noise level or the resolution. In the other hand, the A-value method works neither on MRI nor noisy images. Hence, ACA2020 method may provide more reliable and accurate measurement than the A-value method. The source-code and the datasets are made publicly available to help reproduction and validation of my result.
Human action recognition from a video has received growing attention in computer vision and has made significant progress in recent years. Action recognition is described as a requirement to decide which human actions appear in videos. The difficulties involved in distinguishing human actions are due to the high complexity of human behaviors as well as appearance variation, motion pattern variation, occlusions, etc. Many applications use human action recognition on captured video from cameras, resulting in video surveillance systems, health monitoring, human-computer interaction, and robotics. Action recognition based on RGB-D data has increasingly drawn more attention to it in recent years. RGB-D data contain color (Red, Green, and Blue (RGB)) and depth data that represent the distance from the sensor to every pixel in the object (object point). The main problem that this thesis deals with is how to automate the classification of specific human activities/actions through RGB-D data. The classification process of these activities utilizes a spatial and temporal structure of actions. Therefore, the goal of this work is to develop algorithms that can distinguish these activities by recognizing low-level and high-level activities of interest from one another. These algorithms are developed by introducing new features and methods using RGB-D data to enhance the detection and recognition of human activities. In this thesis, the most popular state-of-the-art techniques are reviewed, presented, and evaluated. From the literature review, these techniques are categorized into hand-crafted features and deep learning-based approaches. The proposed new action recognition framework is based on these two categories that are approved in this work by embedding novel methods for human action recognition. These methods are based on features extracted from RGB-D data that are
evaluated using machine learning techniques. The presented work of this thesis improves human action recognition in two distinct parts. The first part focuses on improving current successful hand-crafted approaches. It contributes into two significant areas of state-of-the-art: Execute the existing feature detectors, and classify the human action in the 3D spatio-temporal domains by testing a new combination of different feature representations. The contributions of this part are tested based on machine learning techniques that include unsupervised and supervised learning to evaluate this suitability for the task of human action recognition. A k-means clustering represents the unsupervised learning technique, while the supervised learning technique is represented by: Support Vector Machine, Random Forest, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, and Artificial Neural Networks classifiers. The second part focuses on studying the current deep-learning-based approach and how to use it with RGB-D data for the human action recognition task. As the first step of each contribution, an input video is analyzed as a sequence of frames. Then, pre-processing steps are applied to the video frames, like filtering and smoothing methods to remove the noisy data from each frame. Afterward, different motion detection and feature representation methods are used to extract features presented in each frame. The extracted features
are represented by local features, global features, and feature combination besides deep learning methods, e.g., Convolutional Neural Networks. The feature combination achieves an excellent accuracy performance that outperforms other methods on the same RGB-D datasets. All the results from the proposed methods in this thesis are evaluated based on publicly available datasets, which illustrate that using spatiotemporal features can improve the recognition accuracy. The competitive experimental results are achieved overall. In particular, the proposed methods can be better applied to the test set compared to the state-of-the-art methods using the RGB-D datasets.
Die Biodiversität von Vertebraten nimmt weltweit rapide ab, wobei Amphibien die am stärksten gefährdete Wirbeltiergruppe darstellen. In der EU sind 21 von 89 Amphibienarten bedroht. Die intensiv genutzte europäische Agrarlandschaft ist eine der Hauptursachen für diese Rückgänge. Da die Agrarlandschaft einen bedeutenden Lebensraum für Amphibien darstellt, kann die Exposition zu Pestiziden negative Auswirkungen auf Amphibienpopulationen haben. Derzeit erfordert die europäischen Risikobewertung von Pestiziden für Vertebraten spezifische Ansätze für Fische hinsichtlich der aquatischen Vertebratentoxizität und für Vögel sowie Säugetiere in Bezug auf die terrestrische Vertebratentoxizität. Die besonderen Eigenschaften von Amphibien werden jedoch nicht berücksichtigt. Daher war das übergeordnete Ziel dieser Arbeit, die
ökotoxikologischen Effekte von Pestiziden auf mitteleuropäische Froschlurche zu untersuchen. Dazu wurden Effekte auf aquatische und terrestrische Amphibienstadien sowie auf deren Reproduktion untersucht. Anschließend wurden in dieser Arbeit in Erwartung einer Risikobewertung von Pestiziden für Amphibien mögliche regulatorische Risikobewertungsansätze diskutiert.
Für die untersuchten Pestizide und Amphibienarten wurde festgestellt, dass die akute aquatische Toxizität von Pestiziden mit dem bestehenden Ansatz der aquatischen Risikobewertung auf der Grundlage von Fischtoxizitätsdaten abgedeckt werden kann. Jedoch wurden bei terrestrischen Juvenilen nach dermaler Exposition zu umweltrealistischen Pestizidkonzentrationen sowohl letale als auch subletale Effekte beobachtet, die mit keinem verfügbaren Risikobewertungsansatz erfasst werden können. Daher sollten Pestizide vor der Zulassung auch auf eine potenzielle terrestrische Toxizität mit Hilfe von Risikobewertungsinstrumenten geprüft werden. Darüber hinaus müssen die Auswirkungen von Bei- und Hilfsstoffen von Pestiziden bei einer zukünftigen Risikobewertung besonders berücksichtigt werden, da sie die Toxizität von Pestiziden gegenüber aquatischen und terrestrischen Amphibienstadien erhöhen können.
Des Weiteren wurde gezeigt, dass die chronische Dauer einer kombinierten aquatischen und terrestrischen Exposition die Reproduktion von Amphibien negativ beeinflusst. Gegenwärtig
können solche Effekte von der bestehenden Risikobewertung nicht erfasst werden, da Daten aus Feldszenarien, die die Auswirkungen mehrerer Pestizide auf die Reproduktion von Amphibien abbilden, zu selten sind, um einen Vergleich mit Daten anderer terrestrischer Wirbeltiere wie Vögel und Säugetiere zu ermöglichen. In Anbetracht dieser Erkenntnisse sollten sich zukünftige Untersuchungen nicht nur mit akuten und letalen Effekten, sondern auch mit chronischen und subletalen Effekten auf Populationsebene befassen. Da sich die Exposition gegenüber Pestiziden negativ auf Amphibienpopulationen auswirken kann, sollte ihr Einsatz noch sorgfältiger überlegt werden, um einen weiteren Rückgang der Amphibien zu vermeiden. Insgesamt unterstreicht diese Arbeit die dringende Notwendigkeit einer protektiven Pestizidrisikobewertung für Amphibien, um Amphibienpopulationen in Agrarlandschaften zu erhalten und zu fördern.