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.

Effiziente und robuste, feature-basierte Wiedererkennung langer Zeitreihen in großen Datenbanken

Die Materialverfolgung gewinnt in der Metallindustrie immer mehr an Bedeutung:rnEs ist notwendig, dass ein Metallband im Fertigungsprozess ein festgelegtes Programm durchläuft - erst dann ist die Qualität des Endprodukts garantiert. Die bisherige Praxis besteht darin, jedem Metallband eine Nummer zuzuordnen, mit der dieses Band beschriftet wird. Bei einer tagelangen Lagerung der Bänder zwischen zwei Produktionsschritten erweist sich diese Methode als fehleranfällig: Die Beschriftungen können z.B. verloren gehen, verwechselt, falsch ausgelesen oder unleserlich werden. 2007 meldete die iba AG das Patent zur Identifikation der Metallbänder anhand ihres Dickenprofils an (Anhaus [3]) - damit kann die Identität des Metallbandes zweifelsfrei nachgewiesen werden, eine zuverlässige Materialverfolgung wurde möglich.Es stellte sich jedoch heraus, dass die messfehlerbehafteten Dickenprofile, die als lange Zeitreihen aufgefasst werden können, mit Hilfe von bisherigen Verfahren (z.B. L2-Abstandsminimierung oder Dynamic Time Warping) nicht erfolgreich verglichen werden können.Diese Arbeit stellt einen effizienten feature-basierten Algorithmus zum Vergleichrnzweier Zeitreihen vor. Er ist sowohl robust gegenüber Rauschen und Messausfällen als auch invariant gegenüber solchen Koordinatentransformationen der Zeitreihen wie Skalierung und Translation. Des Weiteren sind auch Vergleiche mit Teilzeitreihen möglich. Unser Framework zeichnet sich sowohl durch seine hohe Genauigkeit als auch durch seine hohe Geschwindigkeit aus: Mehr als 99.5% der Anfragen an unsere aus realen Profilen bestehende Testdatenbank werden richtig beantwortet. Mit mehreren hundert Zeitreihen-Vergleichen pro Sekunde ist es etwa um den Faktor 10 schneller als die auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse etablierten Verfahren, die jedoch nicht im Stande sind, mehr als 90% der Anfragen korrekt zu verarbeiten. Der Algorithmus hat sich als industrietauglich erwiesen. Die iba AG setzt ihn in einem weltweit einzigartigen dickenprofilbasierten Überwachungssystemrnzur Materialverfolgung ein, das in ersten Stahl- und Aluminiumwalzwerkenrnbereits erfolgreich zum Einsatz kommt.

Contour integration and principles of perceptual grouping

Ziel der Arbeit ist die Analyse von Prinzipien der Konturintegration im menschlichen visuellen System. Die perzeptuelle Verbindung benachbarter Teile in einer visuellen Szene zu einem Ganzen wird durch zwei gestalttheoretisch begründete Propositionen gekennzeichnet, die komplementäre lokale Mechanismen der Konturintegration beschreiben. Das erste Prinzip der Konturintegration fordert, dass lokale Ähnlichkeit von Elementen in einem anderen Merkmal als Orientierung nicht hinreicht für die Entdeckung von Konturen, sondern ein zusätzlicher statistischer Merkmalsunterschied von Konturelementen und Umgebung vorliegen muss, um Konturentdeckung zu ermöglichen. Das zweite Prinzip der Konturintegration behauptet, dass eine kollineare Ausrichtung von Konturelementen für Konturintegration hinreicht, und es bei deren Vorliegen zu robuster Konturintegrationsleistung kommt, auch wenn die lokalen merkmalstragenden Elemente in anderen Merkmalen in hohem Maße zufällig variieren und damit keine nachbarschaftliche Ähnlichkeitsbeziehung entlang der Kontur aufweisen. Als empirische Grundlage für die beiden vorgeschlagenen Prinzipien der Konturintegration werden drei Experimente berichtet, die zunächst die untergeordnete Rolle globaler Konturmerkmale wie Geschlossenheit bei der Konturentdeckung aufweisen und daraufhin die Bedeutung lokaler Mechanismen für die Konturintegration anhand der Merkmale Kollinearität, Ortsfrequenz sowie der spezifischen Art der Interaktion zwischen beiden Merkmalen beleuchten. Im ersten Experiment wird das globale Merkmal der Geschlossenheit untersucht und gezeigt, dass geschlossene Konturen nicht effektiver entdeckt werden als offene Konturen. Das zweite Experiment zeigt die Robustheit von über Kollinearität definierten Konturen über die zufällige Variation im Merkmal Ortsfrequenz entlang der Kontur und im Hintergrund, sowie die Unmöglichkeit der Konturintegration bei nachbarschaftlicher Ähnlichkeit der Konturelemente, wenn Ähnlichkeit statt über kollineare Orientierung über gleiche Ortsfrequenzen realisiert ist. Im dritten Experiment wird gezeigt, dass eine redundante Kombination von kollinearer Orientierung mit einem statistischen Unterschied im Merkmal Ortsfrequenz zu erheblichen Sichtbarkeitsgewinnen bei der Konturentdeckung führt. Aufgrund der Stärke der Summationswirkung wird vorgeschlagen, dass durch die Kombination mehrerer Hinweisreize neue kortikale Mechanismen angesprochen werden, die die Konturentdeckung unterstützen. Die Resultate der drei Experimente werden in den Kontext aktueller Forschung zur Objektwahrnehmung gestellt und ihre Bedeutung für die postulierten allgemeinen Prinzipien visueller Gruppierung in der Konturintegration diskutiert. Anhand phänomenologischer Beispiele mit anderen Merkmalen als Orientierung und Ortsfrequenz wird gezeigt, dass die gefundenen Prinzipien Generalisierbarkeit für die Verarbeitung von Konturen im visuellen System beanspruchen können.

Test der Speziellen Relativitätstheorie mittels Laserspektroskopie an relativistischen 7 Li +-Ionen am ESR

Die Invarianz physikalischer Gesetze unter Lorentztransformationen ist eines der fundamentalen Postulate der modernen Physik und alle Theorien der grundlegenden Wechselwirkungen sind in kovarianter Form formuliert. Obwohl die Spezielle Relativitätstheorie (SRT) in einer Vielzahl von Experimenten mit hoher Genauigkeit überprüft und bestätigt wurde, sind aufgrund der weitreichenden Bedeutung dieses Postulats weitere verbesserte Tests von grundsätzlichem Interesse. Darüber hinaus weisen moderne Ansätze zur Vereinheitlichung der Gravitation mit den anderen Wechselwirkungen auf eine mögliche Verletzung der Lorentzinvarianz hin. In diesem Zusammenhang spielen Ives-Stilwell Experimente zum Test der Zeitdilatation in der SRT eine bedeutende Rolle. Dabei wird die hochauflösende Laserspektroskopie eingesetzt, um die Gültigkeit der relativistischen Dopplerformel – und damit des Zeitdilatationsfaktors γ – an relativistischen Teilchenstrahlen zu untersuchen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Ives-Stilwell Experiment an 7Li+-Ionen, die bei einer Geschwindigkeit von 34 % der Lichtgeschwindigkeit im Experimentierspeicherring (ESR) des GSI Helmholtzzentrums für Schwerionenforschung gespeichert waren, durchgeführt. Unter Verwendung des 1s2s3S1→ 1s2p3P2-Übergangs wurde sowohl Λ-Spektroskopie als auch Sättigungsspektroskopie betrieben. Durch die computergestützte Analyse des Fluoreszenznachweises und unter Verwendung optimierter Kantenfilter für den Nachweis konnte das Signal zu Rauschverhältnis entscheidend verbessert und unter Einsatz eines zusätzlichen Pumplasers erstmals ein Sättigungssignal beobachtet werden. Die Frequenzstabilität der beiden verwendeten Lasersysteme wurde mit Hilfe eines Frequenzkamms spezifiziert, um eine möglichst hohe Genauigkeit zu erreichen. Die aus den Strahlzeiten gewonnen Daten wurden im Rahmen der Robertson-Mansouri-Sexl-Testtheorie (RMS) und der Standard Model Extension (SME) interpretiert und entsprechende Obergrenzen für die relevanten Testparameter der jeweiligen Theorie bestimmt. Die Obergrenze für den Testparameter α der RMS-Theorie konnte gegenüber den früheren Messungen bei 6,4 % der Lichtgeschwindigkeit am Testspeicherring (TSR) des Max-Planck-Instituts für Kernphysik in Heidelberg um einen Faktor 4 verbessert werden.

Algorithmen zur labelfreien quantitativen Proteomanalyse auf Basis datenunabhängig-akquirierter LC-MS-Daten

Moderne ESI-LC-MS/MS-Techniken erlauben in Verbindung mit Bottom-up-Ansätzen eine qualitative und quantitative Charakterisierung mehrerer tausend Proteine in einem einzigen Experiment. Für die labelfreie Proteinquantifizierung eignen sich besonders datenunabhängige Akquisitionsmethoden wie MSE und die IMS-Varianten HDMSE und UDMSE. Durch ihre hohe Komplexität stellen die so erfassten Daten besondere Anforderungen an die Analysesoftware. Eine quantitative Analyse der MSE/HDMSE/UDMSE-Daten blieb bislang wenigen kommerziellen Lösungen vorbehalten. rn| In der vorliegenden Arbeit wurden eine Strategie und eine Reihe neuer Methoden zur messungsübergreifenden, quantitativen Analyse labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt und als Software ISOQuant implementiert. Für die ersten Schritte der Datenanalyse (Featuredetektion, Peptid- und Proteinidentifikation) wird die kommerzielle Software PLGS verwendet. Anschließend werden die unabhängigen PLGS-Ergebnisse aller Messungen eines Experiments in einer relationalen Datenbank zusammengeführt und mit Hilfe der dedizierten Algorithmen (Retentionszeitalignment, Feature-Clustering, multidimensionale Normalisierung der Intensitäten, mehrstufige Datenfilterung, Proteininferenz, Umverteilung der Intensitäten geteilter Peptide, Proteinquantifizierung) überarbeitet. Durch diese Nachbearbeitung wird die Reproduzierbarkeit der qualitativen und quantitativen Ergebnisse signifikant gesteigert.rn| Um die Performance der quantitativen Datenanalyse zu evaluieren und mit anderen Lösungen zu vergleichen, wurde ein Satz von exakt definierten Hybridproteom-Proben entwickelt. Die Proben wurden mit den Methoden MSE und UDMSE erfasst, mit Progenesis QIP, synapter und ISOQuant analysiert und verglichen. Im Gegensatz zu synapter und Progenesis QIP konnte ISOQuant sowohl eine hohe Reproduzierbarkeit der Proteinidentifikation als auch eine hohe Präzision und Richtigkeit der Proteinquantifizierung erreichen.rn| Schlussfolgernd ermöglichen die vorgestellten Algorithmen und der Analyseworkflow zuverlässige und reproduzierbare quantitative Datenanalysen. Mit der Software ISOQuant wurde ein einfaches und effizientes Werkzeug für routinemäßige Hochdurchsatzanalysen labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt. Mit den Hybridproteom-Proben und den Bewertungsmetriken wurde ein umfassendes System zur Evaluierung quantitativer Akquisitions- und Datenanalysesysteme vorgestellt.