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.

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.

Numerical loop calculations with contour deformation

Gegenstand dieser Arbeit ist die nummerische Berechnung von Schleifenintegralen welche in höheren Ordnungen der Störungstheorie auftreten.rnAnalog zur reellen Emission kann man auch in den virtuellen Beiträgen Subtraktionsterme einführen, welche die kollinearen und soften Divergenzen des Schleifenintegrals entfernen. Die Phasenraumintegration und die Schleifenintegration können dann in einer einzigen Monte Carlo Integration durchgeführt werden. In dieser Arbeit zeigen wir wie eine solche numerische Integration unter zu Hilfenahme einer Kontourdeformation durchgeführt werden kann. Ausserdem zeigen wir wie man die benötigeten Integranden mit Rekursionsformeln berechnen kann.

A commutative higher cycle map into Deligne-Beilinson cohomology

Das Ziel dieser Arbeit ist die Konstruktion eines Homomorphismus von partiell definierten, graduiert-kommutativen Algebren, der nach Ubergang zu rationalen Kohomologiegruppen mit der Regulatorabbildung reg zwischen motivischer und Deligne-Beilinson Kohomologie übereinstimmt.rnZu Beginn der Arbeit werden verschiedene Komplexe beschrieben, mit denen sich die motivische und die Deligne-Beilinson Kohomologie berechnen lassen.rnIm ersten Kapitel wird der Komplex der höheren Chow Ketten und der Unterkomplex der "alternierenden" Ketten "in guter Lage" eingeführt, die beide die motivische Kohomologie berechnen (letzterer mit rationalen Koeffizienten).rnIn den folgenden beiden Kapiteln werden Komplexe C_D und P_D beschrieben, mit denen sich die (rationale) Deligne-Beilinson Kohomologie berechnen lässt. Diese sind aufgebaut aus sogenannten Strömen, die im zweiten Kapitel eingeführt werden. Verknüpft sind die beiden Komplexe durch eine Auswertungsabbildung ev, die für rationale Koeffizienten zu einem Quasi-Isomorphismus wird. Auf beiden Komplexen lassen sich (Schnitt-)Produkte definieren, von denen jedoch nur das Produkt auf P_D gleichzeitig assoziativ und graduiert-kommutativ ist.rnIm vierten Kapitel wird ganz allgemein für eine Familie von Komplexen, die einer Reihe an Anforderungen genügt, ein (partiell definierter) Homomorphismus (der Regulator) von dem Komplex der höheren Chow Ketten in eben diese Komplexe konstruiert. Die beiden oben genannten Komplexe erfüllen diese Anforderungen und liefern daher Regulatoren reg_C und reg_P