Software tools and efficient algorithms for the feature detection, feature tracking, event localization, and visualization of large sets of atmospheric data

Data sets describing the state of the earth's atmosphere are of great importance in the atmospheric sciences. Over the last decades, the quality and sheer amount of the available data increased significantly, resulting in a rising demand for new tools capable of handling and analysing these large, multidimensional sets of atmospheric data. The interdisciplinary work presented in this thesis covers the development and the application of practical software tools and efficient algorithms from the field of computer science, aiming at the goal of enabling atmospheric scientists to analyse and to gain new insights from these large data sets. For this purpose, our tools combine novel techniques with well-established methods from different areas such as scientific visualization and data segmentation. In this thesis, three practical tools are presented. Two of these tools are software systems (Insight and IWAL) for different types of processing and interactive visualization of data, the third tool is an efficient algorithm for data segmentation implemented as part of Insight.Insight is a toolkit for the interactive, three-dimensional visualization and processing of large sets of atmospheric data, originally developed as a testing environment for the novel segmentation algorithm. It provides a dynamic system for combining at runtime data from different sources, a variety of different data processing algorithms, and several visualization techniques. Its modular architecture and flexible scripting support led to additional applications of the software, from which two examples are presented: the usage of Insight as a WMS (web map service) server, and the automatic production of a sequence of images for the visualization of cyclone simulations. The core application of Insight is the provision of the novel segmentation algorithm for the efficient detection and tracking of 3D features in large sets of atmospheric data, as well as for the precise localization of the occurring genesis, lysis, merging and splitting events. Data segmentation usually leads to a significant reduction of the size of the considered data. This enables a practical visualization of the data, statistical analyses of the features and their events, and the manual or automatic detection of interesting situations for subsequent detailed investigation. The concepts of the novel algorithm, its technical realization, and several extensions for avoiding under- and over-segmentation are discussed. As example applications, this thesis covers the setup and the results of the segmentation of upper-tropospheric jet streams and cyclones as full 3D objects. Finally, IWAL is presented, which is a web application for providing an easy interactive access to meteorological data visualizations, primarily aimed at students. As a web application, the needs to retrieve all input data sets and to install and handle complex visualization tools on a local machine are avoided. The main challenge in the provision of customizable visualizations to large numbers of simultaneous users was to find an acceptable trade-off between the available visualization options and the performance of the application. Besides the implementational details, benchmarks and the results of a user survey are presented.

In den Atmosphärenwissenschaften spielen Datensätze, die den Zustand der Atmosphäre beschreiben, eine wichtige Rolle. Im Verlauf der letzten Jahrzehnte stieg die Qualität, aber auch die Anzahl verfügbarer Daten in diesem Bereich deutlich an, was zu einem wachsenden Bedarf an geeigneten Werkzeugen zur Verarbeitung und Analyse umfangreicher, mehrdimensionaler Datensätze führte. Die vorliegende interdisziplinäre Arbeit beschreibt die Entwicklung und Anwendung effizienter Algorithmen und Softwaretools aus dem Bereich der Informatik mit dem Ziel, Atmosphärenwissenschaftlern die Analyse und das Gewinnen neuer Erkenntnisse aus solchen großen Datensätzen zu ermöglichen. Die vorgestellten Werkzeuge kombinieren etablierte und neuartige Techniken aus den Bereichen der wissenschaftlichen Visualisierung und der Datensegmentierung. Insight und IWAL sind komplexe Softwaretools für die interaktive Visualisierung und die Verarbeitung atmosphärischer Daten, das dritte Werkzeug ist ein in Insight implementierter Algorithmus zur Datensegmentierung.Insight ist ein Softwaretool für die interaktive 3D-Visualisierung und die Verarbeitung großer atmosphärischer Datensätze mit dem ursprünglichen Ziel, eine Testumgebung für den Segmentierungsalgorithmus zu bieten. Insight erlaubt zur Laufzeit das dynamische Kombinieren von Datenquellen, Algorithmen zur Datenverarbeitung und verschiedener Visualisierungstechniken. Der modulare Aufbau und eine flexible Skriptsteuerung ermöglichen weitere Anwendungen der Software, von welchen zwei Beispiele näher betrachtet werden: die Realisierung eines WMS (Web Map Service) Servers und die automatische Erzeugung einer Animation für die Darstellung simulierter Zyklonendaten. Ein Hauptmerkmal von Insight ist die Bereitstellung des neuartigen Segmentierungsalgorithmus für die effiziente Erkennung und zeitliche Verfolgung interessanter 3D-Merkmale in großen Datensätzen und für die genaue Lokalisierung der auftretenden Genesis-, Lysis-, Verschmelzungs- und Auftrennungs-Ereignisse. Die Segmentierung führt in der Regel zu einer drastischen Reduktion der relevanten Datenmenge und ermöglicht so eine zweckmäßige Visualisierung, statistische Analysen und die manuelle und automatische Erkennung interessanter Situationen in den Daten, die sich für weitere Untersuchungen eignen. Das Konzept und die Implementierung des Algorithmus sowie Erweiterungen zur Vermeidung von Über- und Untersegmentierungen werden beschrieben und zwei Beispielanwendungen zur Segmentierung von Jet-Streams und Zyklonen als vollständige 3D-Objekte werden präsentiert. Abschließend wird IWAL vorgestellt, eine in erster Linie für Studenten entwickelte Webanwendung, die eine einfache, interaktive Visualisierung atmosphärischer Daten ermöglicht, ohne dass sich der Anwender um deren Beschaffung oder die Installation und Verwendung komplexer Visualisierungstools kümmern muss. Um einer großen Anzahl gleichzeitiger Nutzer anpassbare Visualisierungen bereitstellen zu können, musste ein Kompromiss zwischen den verfügbaren Darstellungsoptionen und der Performance der Software gefunden werden. Die Details der Implementierung, abschließende Benchmarks und die Ergebnisse einer Nutzerbefragung werden vorgestellt.