Entwicklung einer Fokalebenen-Driftkammer für niederenergetische Pionen und experimentelle Bestimmung einer inversen Transfermatrix für das Short-Orbit-Spektrometer

Die Drei-Spektrometer-Anlage am Mainzer Institut für Kernphysik wurde um ein zusätzliches Spektrometer ergänzt, welches sich durch seine kurze Baulänge auszeichnet und deshalb Short-Orbit-Spektrometer (SOS) genannt wird. Beim nominellen Abstand des SOS vom Target (66 cm) legen die nachzuweisenden Teilchen zwischen Reaktionsort und Detektor eine mittlere Bahnlänge von 165 cm zurück. Für die schwellennahe Pionproduktion erhöht sich dadurch im Vergleich zu den großen Spektrometern die Überlebenswahrscheinlichkeit geladener Pionen mit Impuls 100 MeV/c von 15% auf 73%. Demzufolge verringert sich der systematische Fehler ("Myon-Kontamination"), etwa bei der geplanten Messung der schwachen Formfaktoren G_A(Q²) und G_P(Q²), signifikant. Den Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit bildet die Driftkammer des SOS. Ihre niedrige Massenbelegung (0,03% X_0) zur Reduzierung der Kleinwinkelstreuung ist auf den Nachweis niederenergetischer Pionen hin optimiert. Aufgrund der neuartigen Geometrie des Detektors musste eine eigene Software zur Spurrekonstruktion, Effizienzbestimmung etc. entwickelt werden. Eine komfortable Möglichkeit zur Eichung der Driftweg-Driftzeit-Relation, die durch kubische Splines dargestellt wird, wurde implementiert. Das Auflösungsvermögen des Spurdetektors liegt in der dispersiven Ebene bei 76 µm für die Orts- und 0,23° für die Winkelkoordinate (wahrscheinlichster Fehler) sowie entsprechend in der nicht-dispersiven Ebene bei 110 µm bzw. 0,29°. Zur Rückrechnung der Detektorkoordinaten auf den Reaktionsort wurde die inverse Transfermatrix des Spektrometers bestimmt. Hierzu wurden an Protonen im ¹²C-Kern quasielastisch gestreute Elektronen verwendet, deren Startwinkel durch einen Lochkollimator definiert wurden. Daraus ergeben sich experimentelle Werte für die mittlere Winkelauflösung am Target von sigma_phi = 1,3 mrad bzw. sigma_theta = 10,6 mrad. Da die Impulseichung des SOS nur mittels quasielastischer Streuung (Zweiarmexperiment) durchgeführt werden kann, muss man den Beitrag des Protonarms zur Breite des Piks der fehlenden Masse in einer Monte-Carlo-Simulation abschätzen und herausfalten. Zunächst lässt sich nur abschätzen, dass die Impulsauflösung sicher besser als 1% ist.

Generating vegetation-spectra as a basis for global monitoring of annual vegetation cycles using DOAS satellite observations

Vegetation-cycles are of general interest for many applications. Be it for harvest-predictions, global monitoring of climate-change or as input to atmospheric models.rnrnCommon Vegetation Indices use the fact that for vegetation the difference between Red and Near Infrared reflection is higher than in any other material on Earth’s surface. This gives a very high degree of confidence for vegetation-detection.rnrnThe spectrally resolving data from the GOME and SCIAMACHY satellite-instrumentsrnprovide the chance to analyse finer spectral features throughout the Red and Near Infrared spectrum using Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS). Although originally developed to retrieve information on atmospheric trace gases, we use it to gain information on vegetation. Another advantage is that this method automatically corrects for changes in the atmosphere. This renders the vegetation-information easily comparable over long time-spans.rnThe first results using previously available reference spectra were encouraging, but also indicated substantial limitations of the available reflectance spectra of vegetation. This was the motivation to create new and more suitable vegetation reference spectra within this thesis.rnThe set of reference spectra obtained is unique in its extent and also with respect to its spectral resolution and the quality of the spectral calibration. For the first time, this allowed a comprehensive investigation of the high-frequency spectral structures of vegetation reflectance and of their dependence on the viewing geometry.rnrnThe results indicate that high-frequency reflectance from vegetation is very complex and highly variable. While this is an interesting finding in itself, it also complicates the application of the obtained reference spectra to the spectral analysis of satellite observations.rnrnThe new set of vegetation reference spectra created in this thesis opens new perspectives for research. Besides refined satellite analyses, these spectra might also be used for applications on other platforms such as aircraft. First promising studies have been presented in this thesis, but the full potential for the remote sensing of vegetation from satellite (or aircraft) could bernfurther exploited in future studies.

Highly accurate quantum chemistry : spin-orbit splittings via multireference coupled-cluster methods and applications in heavy-atom main-group chemistry

Diese Dissertation demonstriert und verbessert die Vorhersagekraft der Coupled-Cluster-Theorie im Hinblick auf die hochgenaue Berechnung von Moleküleigenschaften. Die Demonstration erfolgt mittels Extrapolations- und Additivitätstechniken in der Single-Referenz-Coupled-Cluster-Theorie, mit deren Hilfe die Existenz und Struktur von bisher unbekannten Molekülen mit schweren Hauptgruppenelementen vorhergesagt wird. Vor allem am Beispiel von cyclischem SiS_2, einem dreiatomigen Molekül mit 16 Valenzelektronen, wird deutlich, dass die Vorhersagekraft der Theorie sich heutzutage auf Augenhöhe mit dem Experiment befindet: Theoretische Überlegungen initiierten eine experimentelle Suche nach diesem Molekül, was schließlich zu dessen Detektion und Charakterisierung mittels Rotationsspektroskopie führte. Die Vorhersagekraft der Coupled-Cluster-Theorie wird verbessert, indem eine Multireferenz-Coupled-Cluster-Methode für die Berechnung von Spin-Bahn-Aufspaltungen erster Ordnung in 2^Pi-Zuständen entwickelt wird. Der Fokus hierbei liegt auf Mukherjee's Variante der Multireferenz-Coupled-Cluster-Theorie, aber prinzipiell ist das vorgeschlagene Berechnungsschema auf alle Varianten anwendbar. Die erwünschte Genauigkeit beträgt 10 cm^-1. Sie wird mit der neuen Methode erreicht, wenn Ein- und Zweielektroneneffekte und bei schweren Elementen auch skalarrelativistische Effekte berücksichtigt werden. Die Methode eignet sich daher in Kombination mit Coupled-Cluster-basierten Extrapolations-und Additivitätsschemata dafür, hochgenaue thermochemische Daten zu berechnen.

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.