TY - JOUR A1 - Kizilirmak, J. M. A1 - Rösler, Frank A1 - Khader, P. H. T1 - Control processes during selective long-term memory retrieval JF - NeuroImage : a journal of brain function N2 - In our daily life, we often need to selectively remember information related to the same retrieval cue in a consecutive manner (e.g., ingredients from a recipe). To investigate such selection processes during cued long-term memory (LTM) retrieval, we used a paradigm in which the retrieval demands were systematically varied from trial to trial and analyzed, by means of behavior and slow cortical EEG potentials (SCPs), the retrieval processes in the current trial depending on those of the previous trial. We varied whether the retrieval cue, the type of to-be-retrieved association (feature), or retrieval load was repeated or changed from trial to trial. The behavioral data revealed a benefit of feature repetition, probably due to trial-by-trial feature priming. SCPs further showed an effect of cue change with a mid-frontal maximum, suggesting increased control demands when the cue was repeated, as well as a parietal effect of retrieval-load change, indicating increased activation of posterior neural resources when focusing on a single association after all learned associations had been activated previously, compared to staying with single associations across trials. These effects suggest the existence of two distinct types of dynamic (trial-by-trial) control processes during LTM retrieval: (1) medial frontal processes that monitor or regulate interference within a set of activated associations, and (2) posterior processes regulating attention to LTM representations. The present study demonstrates that processes mediating selective LTM retrieval can be successfully studied by manipulating the history of processing demands in trial sequences. KW - Cognitive control KW - Long-term memory KW - ERPs KW - SCPs KW - Retrieval KW - Selection processes Y1 - 2012 U6 - https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.08.041 SN - 1053-8119 VL - 59 IS - 2 SP - 1830 EP - 1841 PB - Elsevier CY - San Diego ER - TY - THES A1 - Kappel, David T1 - Multi-spectrum retrieval of maps of Venus' surface emissivity in the infrared T1 - Multispektrum-Retrieval von Karten der Oberflächenemissivität der Venus im Infrarotbereich N2 - The main goal of this cumulative thesis is the derivation of surface emissivity data in the infrared from radiance measurements of Venus. Since these data are diagnostic of the chemical composition and grain size of the surface material, they can help to improve knowledge of the planet’s geology. Spectrally resolved images of nightside emissions in the range 1.0-5.1 μm were recently acquired by the InfraRed Mapping channel of the Visible and InfraRed Thermal Imaging Spectrometer (VIRTIS-M-IR) aboard ESA’s Venus EXpress (VEX). Surface and deep atmospheric thermal emissions in this spectral range are strongly obscured by the extremely opaque atmosphere, but three narrow spectral windows at 1.02, 1.10, and 1.18 μm allow the sounding of the surface. Additional windows between 1.3 and 2.6 μm provide information on atmospheric parameters that is required to interpret the surface signals. Quantitative data on surface and atmosphere can be retrieved from the measured spectra by comparing them to simulated spectra. A numerical radiative transfer model is used in this work to simulate the observable radiation as a function of atmospheric, surface, and instrumental parameters. It is a line-by-line model taking into account thermal emissions by surface and atmosphere as well as absorption and multiple scattering by gases and clouds. The VIRTIS-M-IR measurements are first preprocessed to obtain an optimal data basis for the subsequent steps. In this process, a detailed detector responsivity analysis enables the optimization of the data consistency. The measurement data have a relatively low spectral information content, and different parameter vectors can describe the same measured spectrum equally well. A usual method to regularize the retrieval of the wanted parameters from a measured spectrum is to take into account a priori mean values and standard deviations of the parameters to be retrieved. This decreases the probability to obtain unreasonable parameter values. The multi-spectrum retrieval algorithm MSR is developed to additionally consider physically realistic spatial and temporal a priori correlations between retrieval parameters describing different measurements. Neglecting geologic activity, MSR also allows the retrieval of an emissivity map as a parameter vector that is common to several spectrally resolved images that cover the same surface target. Even applying MSR, it is difficult to obtain reliable emissivity maps in absolute values. A detailed retrieval error analysis based on synthetic spectra reveals that this is mainly due to interferences from parameters that cannot be derived from the spectra themselves, but that have to be set to assumed values to enable the radiative transfer simulations. The MSR retrieval of emissivity maps relative to a fixed emissivity is shown to effectively avoid most emissivity retrieval errors. Relative emissivity maps at 1.02, 1.10, and 1.18 μm are finally derived from many VIRTIS-M-IR measurements that cover a surface target at Themis Regio. They are interpreted as spatial variations relative to an assumed emissivity mean of the target. It is verified that the maps are largely independent of the choice of many interfering parameters as well as the utilized measurement data set. These are the first Venus IR emissivity data maps based on a consistent application of a full radiative transfer simulation and a retrieval algorithm that respects a priori information. The maps are sufficiently reliable for future geologic interpretations. N2 - Das Hauptziel dieser publikationsbasierten Dissertation ist die Ableitung von Oberflächenemissivitäts-Daten im Infraroten aus Radianzmessungen der Venus. Da diese Daten diagnostisch bezüglich chemischer Zusammensetzung und Korngröße des Oberflächenmaterials sind, können sie zur Erweiterung des Wissens über die Geologie des Planeten beitragen. Spektral aufgelöste Bilder von nachtseitigen Emissionen im Bereich 1.0-5.1 µm wurden kürzlich durch den Infrarot-Kartierungskanal des Abbildenden Spektrometers im Sichtbaren und Infraroten Bereich (VIRTIS-M-IR) an Bord der ESA-Sonde Venus Express (VEX) gewonnen. Die thermischen Emissionen der Oberfläche sowie der tiefen Atmosphäre werden in diesem Spektralbereich stark durch die extrem licht-undurchlässige Atmosphäre verschleiert, aber drei schmale spektrale Fenster bei 1.02, 1.10 und 1.18 µm ermöglichen die Sondierung der Oberfläche. Weitere Fenster zwischen 1.3 und 2.6 µm liefern Informationen über atmosphärische Parameter, die benötigt werden, um die Oberflächensignale zu interpretieren. Quantitative Daten von Oberfläche und Atmosphäre können von den gemessenen Spektren durch Vergleiche mit simulierten Spektren abgeleitet werden. In dieser Arbeit wird ein numerisches Strahlungstransportmodell verwendet, um die beobachtbare Strahlung als Funktion von Atmosphären-, Oberflächen-, und Instrumentenparametern zu simulieren. Es ist ein Linie-für-Linie-Modell und berücksichtigt sowohl thermische Emissionen der Oberfläche und Atmosphäre, als auch Absorption und Mehrfachstreuung durch Gase und Wolken. Die VIRTIS-M-IR-Messungen werden zunächst vorverarbeitet, um eine optimale Datenbasis für die nachfolgenden Schritte zu erhalten. Eine detaillierte Analyse des Detektoransprechvermögens ermöglicht dabei die Optimierung der Datenkonsistenz. Die Messdaten haben einen vergleichsweise geringen spektralen Informationsgehalt, und verschiedene Parametervektoren können ein- und dasselbe gemessene Spektrum gleich gut beschreiben. Eine übliche Maßnahme, das Retrieval der gesuchten Parameter aus einem gemessenem Spektrum zu regularisieren, ist die Berücksichtigung von a-priori-Mittelwerten und -Standardabweichungen der zu bestimmenden Parameter. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit verringert, unrealistische Parameterwerte zu erhalten. Es wird der Multispektrum-Retrieval-Algorithmus MSR entwickelt, um zusätzlich physikalisch realistische räumliche und zeitliche a-priori-Korrelationen zwischen Retrievalparametern, die verschiedene Messungen beschreiben, berücksichtigen zu können. Vernachlässigt man geologische Aktivität, kann mittels MSR auch eine Emissivitätskarte in Form eines Parametervektors bestimmt werden, der verschiedenen spektral aufgelösten, denselben Oberflächenbereich überdeckenden Bildern gemeinsam ist. Selbst bei Anwendung von MSR ist es schwierig, verlässliche Karten für die Absolutwerte der Emissivität zu erhalten. Eine detaillierte Retrieval-Fehleranalyse, die auf synthetischen Spektren beruht, zeigt, dass dies hauptsächlich an Interferenzen von Parametern liegt, die nicht aus den Spektren selbst hergeleitet werden können. Um dennoch die Strahlungstransportsimulationen zu ermöglichen, müssen diese Parameter auf angenommene Werte gesetzt werden. Es wird nachgewiesen, dass durch ein MSR-Retrieval von Emissivitätskarten relativ zu einer festen Emissivität die meisten Fehler bei der Emissivitätsbestimmung effizient vermieden werden können. Abschließend werden relative Emissivitätskarten bei 1.02, 1.10 und 1.18 µm aus vielen VIRTIS-M-IR-Messungen bestimmt, die einen Oberflächenbereich in der Themis Regio überdecken. Diese Karten werden als räumliche Variationen relativ zu einer angenommenen mittleren Emissivität des Oberflächenbereichs interpretiert. Es wird nachgewiesen, dass die Karten von der Wahl vieler interferierender Parameter sowie von der Auswahl der zugrunde liegenden Messungen weitgehend unabhängig sind. Dieses sind die ersten Karten von Emissivitätsdaten der Venus im Infrarotbereich auf Basis der konsistenten Anwendung einer umfassenden Strahlungstransportsimulation und eines Retrievalalgorithmus, der a priori Informationen berücksichtigt. Die Karten sind hinreichend zuverlässig für zukünftige geologische Interpretationen. KW - Venus Express KW - VIRTIS KW - surface emissivity KW - infrared KW - radiative transfer KW - retrieval KW - multi-spectrum regularization KW - Venus Express KW - VIRTIS KW - Oberflächenemissivität KW - Infrarot KW - Strahlungstransport KW - Retrieval KW - Multi-Spektrum-Regularisierung Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-85301 ER - TY - THES A1 - Samaras, Stefanos T1 - Microphysical retrieval of non-spherical aerosol particles using regularized inversion of multi-wavelength lidar data T1 - Retrieval der Mikrophysik von nichtkugelförmigen Aerosolpartikeln durch regularisierte Inversion von Mehrwellenlängen-Lidardaten N2 - Numerous reports of relatively rapid climate changes over the past century make a clear case of the impact of aerosols and clouds, identified as sources of largest uncertainty in climate projections. Earth’s radiation balance is altered by aerosols depending on their size, morphology and chemical composition. Competing effects in the atmosphere can be further studied by investigating the evolution of aerosol microphysical properties, which are the focus of the present work. The aerosol size distribution, the refractive index, and the single scattering albedo are commonly used such properties linked to aerosol type, and radiative forcing. Highly advanced lidars (light detection and ranging) have reduced aerosol monitoring and optical profiling into a routine process. Lidar data have been widely used to retrieve the size distribution through the inversion of the so-called Lorenz-Mie model (LMM). This model offers a reasonable treatment for spherically approximated particles, it no longer provides, though, a viable description for other naturally occurring arbitrarily shaped particles, such as dust particles. On the other hand, non-spherical geometries as simple as spheroids reproduce certain optical properties with enhanced accuracy. Motivated by this, we adapt the LMM to accommodate the spheroid-particle approximation introducing the notion of a two-dimensional (2D) shape-size distribution. Inverting only a few optical data points to retrieve the shape-size distribution is classified as a non-linear ill-posed problem. A brief mathematical analysis is presented which reveals the inherent tendency towards highly oscillatory solutions, explores the available options for a generalized solution through regularization methods and quantifies the ill-posedness. The latter will improve our understanding on the main cause fomenting instability in the produced solution spaces. The new approach facilitates the exploitation of additional lidar data points from depolarization measurements, associated with particle non-sphericity. However, the generalization of LMM vastly increases the complexity of the problem. The underlying theory for the calculation of the involved optical cross sections (T-matrix theory) is computationally so costly, that would limit a retrieval analysis to an unpractical point. Moreover the discretization of the model equation by a 2D collocation method, proposed in this work, involves double integrations which are further time consuming. We overcome these difficulties by using precalculated databases and a sophisticated retrieval software (SphInX: Spheroidal Inversion eXperiments) especially developed for our purposes, capable of performing multiple-dataset inversions and producing a wide range of microphysical retrieval outputs. Hybrid regularization in conjunction with minimization processes is used as a basis for our algorithms. Synthetic data retrievals are performed simulating various atmospheric scenarios in order to test the efficiency of different regularization methods. The gap in contemporary literature in providing full sets of uncertainties in a wide variety of numerical instances is of major concern here. For this, the most appropriate methods are identified through a thorough analysis on an overall-behavior basis regarding accuracy and stability. The general trend of the initial size distributions is captured in our numerical experiments and the reconstruction quality depends on data error level. Moreover, the need for more or less depolarization points is explored for the first time from the point of view of the microphysical retrieval. Finally, our approach is tested in various measurement cases giving further insight for future algorithm improvements. N2 - Zahlreiche Berichte von relativ schnellen Klimaveränderungen im vergangenen Jahrhundert liefern überzeugende Argumente über die Auswirkungen von Aerosolen und Wolken auf Wetter und Klima. Aerosole und Wolken wurden als Quellen größter Unsicherheit in Klimaprognosen identifiziert. Die Strahlungsbilanz der Erde wird verändert durch die Partikelgröße, ihre Morphologie und ihre chemische Zusammensetzung. Konkurrierende Effekte in der Atmosphäre können durch die Bestimmung von mikrophysikalischen Partikeleigenschaften weiter untersucht werden, was der Fokus der vorliegenden Arbeit ist. Die Aerosolgrößenverteilung, der Brechungsindex der Partikeln und die Einzel-Streu-Albedo sind solche häufig verwendeten Parameter, die mit dem Aerosoltyp und dem Strahlungsantrieb verbunden sind. Hoch entwickelte Lidare (Light Detection and Ranging) haben die Aerosolüberwachung und die optische Profilierung zu einem Routineprozess gemacht. Lidar-Daten wurden verwendet um die Größenverteilung zu bestimmen, was durch die Inversion des sogenannten Lorenz-Mie-Modells (LMM) gelingt. Dieses Modell bietet eine angemessene Behandlung für sphärisch angenäherte Partikeln, es stellt aber keine brauchbare Beschreibung für andere natürlich auftretende beliebig geformte Partikeln -wie z.B. Staubpartikeln- bereit. Andererseits stellt die Einbeziehung einer nicht kugelförmigen Geometrie –wie z.B. einfache Sphäroide- bestimmte optische Eigenschaften mit verbesserter Genauigkeit dar. Angesichts dieser Tatsache erweitern wir das LMM durch die Approximation von Sphäroid-Partikeln. Dazu ist es notwendig den Begriff einer zweidimensionalen Größenverteilung einzuführen. Die Inversion einer sehr geringen Anzahl optischer Datenpunkte zur Bestimmung der Form der Größenverteilung ist als ein nichtlineares schlecht gestelltes Problem bekannt. Eine kurze mathematische Analyse wird vorgestellt, die die inhärente Tendenz zu stark oszillierenden Lösungen zeigt. Weiterhin werden Optionen für eine verallgemeinerte Lösung durch Regularisierungsmethoden untersucht und der Grad der Schlechtgestelltheit quantifiziert. Letzteres wird unser Verständnis für die Hauptursache der Instabilität bei den berechneten Lösungsräumen verbessern. Der neue Ansatz ermöglicht es uns, zusätzliche Lidar-Datenpunkte aus Depolarisationsmessungen zu nutzen, die sich aus der Nicht-sphärizität der Partikeln assoziieren. Die Verallgemeinerung des LMMs erhöht erheblich die Komplexität des Problems. Die zugrundeliegende Theorie für die Berechnung der beteiligten optischen Querschnitte (T-Matrix-Ansatz) ist rechnerisch so aufwendig, dass eine Neuberechnung dieser nicht sinnvoll erscheint. Darüber hinaus wird ein zweidimensionales Kollokationsverfahren für die Diskretisierung der Modellgleichung vorgeschlagen. Dieses Verfahren beinhaltet Doppelintegrationen, die wiederum zeitaufwendig sind. Wir überwinden diese Schwierigkeiten durch Verwendung vorgerechneter Datenbanken sowie einer hochentwickelten Retrieval-Software (SphInX: Spheroidal Inversion eXperiments). Diese Software wurde speziell für unseren Zweck entwickelt und ist in der Lage mehrere Datensatzinversionen gleichzeitig durchzuführen und eine große Auswahl von mikrophysikalischen Retrieval-Ausgaben bereitzustellen. Eine hybride Regularisierung in Verbindung mit einem Minimierungsverfahren wird als Grundlage für unsere Algorithmen verwendet. Synthetische Daten-Inversionen werden mit verschiedenen atmosphärischen Szenarien durchgeführt, um die Effizienz verschiedener Regularisierungsmethoden zu untersuchen. Die Lücke in der gegenwärtigen wissenschaftlichen Literatur gewisse Unsicherheiten durch breitgefächerte numerische Fälle bereitzustellen, ist ein Hauptanliegen dieser Arbeit. Motiviert davon werden die am besten geeigneten Verfahren einer gründlichen Analyse in Bezug auf ihr Gesamtverhalten, d.h. Genauigkeit und Stabilität, unterzogen. Der allgemeine Trend der Anfangsgrößenverteilung wird in unseren numerischen Experimenten erfasst. Zusätzlich hängt die Rekonstruktionsqualität vom Datenfehler ab. Darüber hinaus wird die Anzahl der notwendigen Depolarisationspunkte zum ersten Mal aus der Sicht des mikrophysikalischen Parameter-Retrievals erforscht. Abschließend verwenden wir unsere Software für verschiedene Messfälle, was weitere Einblicke für künftige Verbesserungen des Algorithmus gibt. KW - microphysics KW - retrieval KW - lidar KW - aerosols KW - regularization KW - ill-posed KW - inversion KW - Mikrophysik KW - Retrieval KW - Lidar KW - Aerosole KW - Regularisierung KW - schlecht gestellt KW - Inversion Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-396528 ER - TY - JOUR A1 - Ventura-Bort, Carlos A1 - Wirkner, Janine A1 - Dolcos, Florin A1 - Wendt, Julia A1 - Hamm, Alfons O. A1 - Weymar, Mathias T1 - Enhanced spontaneous retrieval of cues from emotional events: an ERP study JF - Biological psychology N2 - Recent evidence points to enhanced episodic memory retrieval not only for emotional items but also for neutral information encoded in emotional contexts. However, prior research only tested instructed explicit recognition, and hence here we investigated whether memory retrieval is also heightened for cues from emotional contexts when retrieval is not explicitly probed. During the first session of a two-session experiment, neutral objects were presented on different background scenes varying in emotional and neutral contents. One week later, objects were presented again (with no background) intermixed with novel objects. In both sessions, participants were instructed to attentively watch the stimuli (free viewing procedure), and during the second session, ERPs were also collected to measure the ERP Old/New effect, an electrophysiological correlate of episodic memory retrieval. Analyses were performed using cluster-based permutation tests in order to identify reliable spatiotemporal ERP differences. Based on this approach, old relative to new objects, were associated with larger ERP positivity in an early (364-744 ms) and late time window (760-1148 ms) over distinct central electrode clusters. Interestingly, significant late ERP Old/New differences were only observed for objects previously encoded with emotional, but not neutral scenes (504 to 1144 ms). Because these ERP differences were observed in a non-instructed retrieval context, our results indicate that long-term, spontaneous retrieval for neutral objects, is particularly heightened if encoded within emotionally salient contextual information. These findings may assist in understanding mechanisms underlying spontaneous retrieval of emotional associates and the utility of ERPs to study maladaptive involuntary memories in trauma- and stress-related disorders. KW - Event-related potentials KW - ERP KW - Emotion KW - Retrieval KW - Spontaneous memory KW - Old/New effect Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2019.107742 SN - 0301-0511 SN - 1873-6246 VL - 148 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER -