Algebraische Beschreibung von Symmetrien: das Modell der Nichtkommutativen Multi-Tori

In der Nichtkommutativen Geometrie werden Räume und Strukturen durch Algebren beschrieben. Insbesondere werden hierbei klassische Symmetrien durch Hopf-Algebren und Quantengruppen ausgedrückt bzw. verallgemeinert. Wir zeigen in dieser Arbeit, daß der bekannte Quantendoppeltorus, der die Summe aus einem kommutativen und einem nichtkommutativen 2-Torus ist, nur den Spezialfall einer allgemeineren Konstruktion darstellt, die der Summe aus einem kommutativen und mehreren nichtkommutativen n-Tori eine Hopf-Algebren-Struktur zuordnet. Diese Konstruktion führt zur Definition der Nichtkommutativen Multi-Tori. Die Duale dieser Multi-Tori ist eine Kreuzproduktalgebra, die als Quantisierung von Gruppenorbits interpretiert werden kann. Für den Fall von Wurzeln der Eins erhält man wichtige Klassen von endlich-dimensionalen Kac-Algebren, insbesondere die 8-dim. Kac-Paljutkin-Algebra. Ebenfalls für Wurzeln der Eins kann man die Nichtkommutativen Multi-Tori als Hopf-Galois-Erweiterungen des kommutativen Torus interpretieren, wobei die Rolle der typischen Faser von einer endlich-dimensionalen Hopf-Algebra gespielt wird. Der Nichtkommutative 2-Torus besitzt bekanntlich eine u(1)xu(1)-Symmetrie. Wir zeigen, daß er eine größere Quantengruppen-Symmetrie besitzt, die allerdings nicht auf die Spektralen Tripel des Nichtkommutativen Torus fortgesetzt werden kann.

A new information fusion method for land-use classification using high resolution satellite imagery

Satellite image classification involves designing and developing efficient image classifiers. With satellite image data and image analysis methods multiplying rapidly, selecting the right mix of data sources and data analysis approaches has become critical to the generation of quality land-use maps. In this study, a new postprocessing information fusion algorithm for the extraction and representation of land-use information based on high-resolution satellite imagery is presented. This approach can produce land-use maps with sharp interregional boundaries and homogeneous regions. The proposed approach is conducted in five steps. First, a GIS layer - ATKIS data - was used to generate two coarse homogeneous regions, i.e. urban and rural areas. Second, a thematic (class) map was generated by use of a hybrid spectral classifier combining Gaussian Maximum Likelihood algorithm (GML) and ISODATA classifier. Third, a probabilistic relaxation algorithm was performed on the thematic map, resulting in a smoothed thematic map. Fourth, edge detection and edge thinning techniques were used to generate a contour map with pixel-width interclass boundaries. Fifth, the contour map was superimposed on the thematic map by use of a region-growing algorithm with the contour map and the smoothed thematic map as two constraints. For the operation of the proposed method, a software package is developed using programming language C. This software package comprises the GML algorithm, a probabilistic relaxation algorithm, TBL edge detector, an edge thresholding algorithm, a fast parallel thinning algorithm, and a region-growing information fusion algorithm. The county of Landau of the State Rheinland-Pfalz, Germany was selected as a test site. The high-resolution IRS-1C imagery was used as the principal input data.