Informationsgehalt von ERS-1/-2 SAR-Daten zur Erfassung der Arteninventare und des Zustandes landwirtschaftlich genutzter Böden und Vegetation

Auf einer drei Anbauperioden umfassenden Ground Truth Datenbasis wird der Informationsgehalt multitemporaler ERS-1/-2 Synthetic Aperture Radar (SAR) Daten zur Erfassung der Arteninventare und des Zustandes landwirtschaftlich genutzter Böden und Vegetation in Agrarregionen Bayerns evaluiert.Dazu wird ein für Radardaten angepaßtes, multitemporales, auf landwirtschaftlichen Schlägen beruhendes Klassifizierungsverfahren ausgearbeitet, das auf bildstatistischen Parametern der ERS-Zeitreihen beruht. Als überwachte Klassifizierungsverfahren wird vergleichend der Maximum-Likelihood-Klassifikator und ein Neuronales-Backpropagation-Netz eingesetzt. Die auf Radarbildkanälen beruhenden Gesamtgenauigkeiten variieren zwischen 75 und 85%. Darüber hinaus wird gezeigt, daß die interferometrische Kohärenz und die Kombination mit Bildkanälen optischer Sensoren (Landsat-TM, SPOT-PAN und IRS-1C-PAN) zur Verbesserung der Klassifizierung beitragen. Gleichermaßen können die Klassifizierungsergebnisse durch eine vorgeschaltete Grobsegmentierung des Untersuchungsgebietes in naturräumlich homogene Raumeinheiten verbessert werden. Über die Landnutzungsklassifizierung hinaus, werden weitere bio- und bodenphysikalische Parameter aus den SAR-Daten anhand von Regressionsmodellen abgeleitet. Im Mittelpunkt stehen die Paramter oberflächennahen Bodenfeuchte vegetationsfreier/-armer Flächen sowie die Biomasse landwirtschaftlicher Kulturen. Die Ergebnisse zeigen, daß mit ERS-1/-2 SAR-Daten eine Messung der Bodenfeuchte möglich ist, wenn Informationen zur Bodenrauhigkeit vorliegen. Hinsichtlich der biophysikalischen Parameter sind signifikante Zusammenhänge zwischen der Frisch- bzw. Trockenmasse des Vegetationsbestandes verschiedener Getreide und dem Radarsignal nachweisbar. Die Biomasse-Informationen können zur Korrektur von Wachstumsmodellen genutzt werden und dazu beitragen, die Genauigkeit von Ertragsschätzungen zu steigern.

The electron antineutrino angular correlation coefficient a in free neutron decay: Testing the standard model with the aSPECT-spectrometer

The beta-decay of free neutrons is a strongly over-determined process in the Standard Model (SM) of Particle Physics and is described by a multitude of observables. Some of those observables are sensitive to physics beyond the SM. For example, the correlation coefficients of the involved particles belong to them. The spectrometer aSPECT was designed to measure precisely the shape of the proton energy spectrum and to extract from it the electron anti-neutrino angular correlation coefficient "a". A first test period (2005/ 2006) showed the “proof-of-principles”. The limiting influence of uncontrollable background conditions in the spectrometer made it impossible to extract a reliable value for the coefficient "a" (publication: Baessler et al., 2008, Europhys. Journ. A, 38, p.17-26). A second measurement cycle (2007/ 2008) aimed to under-run the relative accuracy of previous experiments (Stratowa et al. (1978), Byrne et al. (2002)) da/a =5%. I performed the analysis of the data taken there which is the emphasis of this doctoral thesis. A central point are background studies. The systematic impact of background on a was reduced to da/a(syst.)=0.61 %. The statistical accuracy of the analyzed measurements is da/a(stat.)=1.4 %. Besides, saturation effects of the detector electronics were investigated which were initially observed. These turned out not to be correctable on a sufficient level. An applicable idea how to avoid the saturation effects will be discussed in the last chapter.

Non-parametric estimation of the diffusion coefficient of a branching diffusion with immigration

Wir betrachten Systeme von endlich vielen Partikeln, wobei die Partikel sich unabhängig voneinander gemäß eindimensionaler Diffusionen [dX_t = b(X_t),dt + sigma(X_t),dW_t] bewegen. Die Partikel sterben mit positionsabhängigen Raten und hinterlassen eine zufällige Anzahl an Nachkommen, die sich gemäß eines Übergangskerns im Raum verteilen. Zudem immigrieren neue Partikel mit einer konstanten Rate. Ein Prozess mit diesen Eigenschaften wird Verzweigungsprozess mit Immigration genannt. Beobachten wir einen solchen Prozess zu diskreten Zeitpunkten, so ist zunächst nicht offensichtlich, welche diskret beobachteten Punkte zu welchem Pfad gehören. Daher entwickeln wir einen Algorithmus, um den zugrundeliegenden Pfad zu rekonstruieren. Mit Hilfe dieses Algorithmus konstruieren wir einen nichtparametrischen Schätzer für den quadrierten Diffusionskoeffizienten $sigma^2(cdot),$ wobei die Konstruktion im Wesentlichen auf dem Auffüllen eines klassischen Regressionsschemas beruht. Wir beweisen Konsistenz und einen zentralen Grenzwertsatz.