TY - THES A1 - Semmo, Amir T1 - Design and implementation of non-photorealistic rendering techniques for 3D geospatial data T1 - Design und Implementierung von nichtfotorealistischen Rendering-Techniken für 3D-Geodaten N2 - Geospatial data has become a natural part of a growing number of information systems and services in the economy, society, and people's personal lives. In particular, virtual 3D city and landscape models constitute valuable information sources within a wide variety of applications such as urban planning, navigation, tourist information, and disaster management. Today, these models are often visualized in detail to provide realistic imagery. However, a photorealistic rendering does not automatically lead to high image quality, with respect to an effective information transfer, which requires important or prioritized information to be interactively highlighted in a context-dependent manner. Approaches in non-photorealistic renderings particularly consider a user's task and camera perspective when attempting optimal expression, recognition, and communication of important or prioritized information. However, the design and implementation of non-photorealistic rendering techniques for 3D geospatial data pose a number of challenges, especially when inherently complex geometry, appearance, and thematic data must be processed interactively. Hence, a promising technical foundation is established by the programmable and parallel computing architecture of graphics processing units. This thesis proposes non-photorealistic rendering techniques that enable both the computation and selection of the abstraction level of 3D geospatial model contents according to user interaction and dynamically changing thematic information. To achieve this goal, the techniques integrate with hardware-accelerated rendering pipelines using shader technologies of graphics processing units for real-time image synthesis. The techniques employ principles of artistic rendering, cartographic generalization, and 3D semiotics—unlike photorealistic rendering—to synthesize illustrative renditions of geospatial feature type entities such as water surfaces, buildings, and infrastructure networks. In addition, this thesis contributes a generic system that enables to integrate different graphic styles—photorealistic and non-photorealistic—and provide their seamless transition according to user tasks, camera view, and image resolution. Evaluations of the proposed techniques have demonstrated their significance to the field of geospatial information visualization including topics such as spatial perception, cognition, and mapping. In addition, the applications in illustrative and focus+context visualization have reflected their potential impact on optimizing the information transfer regarding factors such as cognitive load, integration of non-realistic information, visualization of uncertainty, and visualization on small displays. N2 - Geodaten haben sich zu einem natürlichen Bestandteil in einer steigenden Zahl von Informationssystemen und -diensten in der Wirtschaft, Gesellschaft und im Privatleben entwickelt. Virtuelle 3D-Stadt- und Landschaftsmodelle stellen hierbei insbesondere wertvolle Informationsquellen in einer Vielzahl von Anwendungen dar, wie z. B. in der Stadtplanung, Navigation, Touristeninformation und im Katastrophenschutz. Heutzutage werden diese Modelle oftmals detailliert dargestellt, um ein möglichst realistisches Bild zu vermitteln. Jedoch führt eine fotorealistische Darstellung, hinsichtlich einem effektiven Informationstransfer zum Betrachter, nicht zwangsläufig zu einer hohen Bildqualität, welche eine interaktive und kontextsensitive Hervorhebung von wichtigen oder priorisierten Informationen erfordert. Ansätze in der nichtfotorealistischen Bildsynthese berücksichtigen insbesondere die Aufgabe eines Nutzers und Kameraperspektive, um Aspekte der Expressivität, Wahrnehmung und Kommunikation von wichtigen oder priorisierten Informationen zu optimieren. Das Design und die Umsetzung von Techniken der nichtfotorealistischen Bildsynthese für 3D-Geodaten sind jedoch mit einer Vielzahl von Herausforderungen konfrontiert, besonders dann, wenn die Geometrie, das Erscheinungsbild und thematische Daten interaktiv verarbeitet werden müssen. Infolgedessen stellt die programmierbare Architektur und parallelisierte Datenverarbeitung von Grafik-prozessoren eine vielversprechende technische Grundlage zur Verfügung. Diese Arbeit präsentiert Techniken der nichtfotorealistischen Bildsynthese, die den Abstraktionsgrad von Inhalten raumbezogener 3D-Modelle, entsprechend der Nutzerinteraktion und dynamisch-veränderbaren thematischen Informationen, berechnet und auswählt. Hierzu sind die vorgestellten Techniken in die hardwarebeschleunigte Rendering-Pipeline integriert, unter Verwendung der Shader-Technologie von Grafikprozessoren, um eine Echtzeit-Bildsynthese zu gewährleisten. Dabei werden Prinzipien der künstlerischen Darstellung, Aspekte der kartographischen Generalisierung sowie 3D Semiotik verwendet—im Gegensatz zur fotorealistischen Bildsynthese—um illustrative Darstellungen von raumbezogenen Feature-Typ-Entitäten zu synthetisieren, z. B. von Wasserflächen, Gebäuden und Infrastrukturnetzen. Darüber hinaus stellt diese Arbeit ein generisches System vor, welches die Integration verschiedener Grafikstile—fotorealistisch und nichtfotorealistisch—und ihren nahtlosen Übergang, entsprechend von Nutzeraufgaben, Kameraansichten und Bildauflösungen, ermöglicht. Evaluierungen der in dieser Arbeit vorgestellten Techniken haben ihre Bedeutung im Bereich der Informationsvisualisierung von raumbezogenen Daten aufgezeigt, einschließlich Themengebiete der räumlichen Wahrnehmung, Kognition und Kartierung. Darüber hinaus haben Anwendungen im Bereich der illustrativen Visualisierung und Fokus-&-Kontext Visualisierung den potentiellen Einfluss dieser Techniken, in Bezug auf die Optimierung des Informationstransfers zum Nutzer, demonstriert, z. B. hinsichtlich der kognitiven Last, der Integration nichtrealistischer Informationen, der Visualisierung von Unsicherheiten und der Visualisierung auf kleinen Bildschirmen. KW - non-photorealistic rendering KW - geospatial data KW - 3D visualization KW - GPU KW - image processing KW - stylization KW - 3D semiotics KW - cartographic design KW - Nichtfotorealistische Bildsynthese KW - Geodaten KW - 3D Visualisierung KW - GPU KW - Bildverarbeitung KW - Stilisierung KW - 3D Semiotik KW - Kartografisches Design Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-99525 ER - TY - THES A1 - Zhelavskaya, Irina T1 - Modeling of the Plasmasphere Dynamics T1 - Modellierung der Plasmasphärendynamik N2 - The plasmasphere is a dynamic region of cold, dense plasma surrounding the Earth. Its shape and size are highly susceptible to variations in solar and geomagnetic conditions. Having an accurate model of plasma density in the plasmasphere is important for GNSS navigation and for predicting hazardous effects of radiation in space on spacecraft. The distribution of cold plasma and its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions remain, however, poorly quantified. Existing empirical models of plasma density tend to be oversimplified as they are based on statistical averages over static parameters. Understanding the global dynamics of the plasmasphere using observations from space remains a challenge, as existing density measurements are sparse and limited to locations where satellites can provide in-situ observations. In this dissertation, we demonstrate how such sparse electron density measurements can be used to reconstruct the global electron density distribution in the plasmasphere and capture its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions. First, we develop an automated algorithm to determine the electron density from in-situ measurements of the electric field on the Van Allen Probes spacecraft. In particular, we design a neural network to infer the upper hybrid resonance frequency from the dynamic spectrograms obtained with the Electric and Magnetic Field Instrument Suite and Integrated Science (EMFISIS) instrumentation suite, which is then used to calculate the electron number density. The developed Neural-network-based Upper hybrid Resonance Determination (NURD) algorithm is applied to more than four years of EMFISIS measurements to produce the publicly available electron density data set. We utilize the obtained electron density data set to develop a new global model of plasma density by employing a neural network-based modeling approach. In addition to the location, the model takes the time history of geomagnetic indices and location as inputs, and produces electron density in the equatorial plane as an output. It is extensively validated using in-situ density measurements from the Van Allen Probes mission, and also by comparing the predicted global evolution of the plasmasphere with the global IMAGE EUV images of He+ distribution. The model successfully reproduces erosion of the plasmasphere on the night side as well as plume formation and evolution, and agrees well with data. The performance of neural networks strongly depends on the availability of training data, which is limited during intervals of high geomagnetic activity. In order to provide reliable density predictions during such intervals, we can employ physics-based modeling. We develop a new approach for optimally combining the neural network- and physics-based models of the plasmasphere by means of data assimilation. The developed approach utilizes advantages of both neural network- and physics-based modeling and produces reliable global plasma density reconstructions for quiet, disturbed, and extreme geomagnetic conditions. Finally, we extend the developed machine learning-based tools and apply them to another important problem in the field of space weather, the prediction of the geomagnetic index Kp. The Kp index is one of the most widely used indicators for space weather alerts and serves as input to various models, such as for the thermosphere, the radiation belts and the plasmasphere. It is therefore crucial to predict the Kp index accurately. Previous work in this area has mostly employed artificial neural networks to nowcast and make short-term predictions of Kp, basing their inferences on the recent history of Kp and solar wind measurements at L1. We analyze how the performance of neural networks compares to other machine learning algorithms for nowcasting and forecasting Kp for up to 12 hours ahead. Additionally, we investigate several machine learning and information theory methods for selecting the optimal inputs to a predictive model of Kp. The developed tools for feature selection can also be applied to other problems in space physics in order to reduce the input dimensionality and identify the most important drivers. Research outlined in this dissertation clearly demonstrates that machine learning tools can be used to develop empirical models from sparse data and also can be used to understand the underlying physical processes. Combining machine learning, physics-based modeling and data assimilation allows us to develop novel methods benefiting from these different approaches. N2 - Die Plasmasphäre ist eine die Erde umgebende dynamische Region aus kaltem, dichtem Plasma. Ihre Form und Größe sind sehr anfällig für Schwankungen der solaren und geomagnetischen Bedingungen. Ein präzises Modell der Plasmadichte in der Plasmasphäre ist wichtig für die GNSS-Navigation und für die Vorhersage gefährlicher Auswirkungen der kosmischen Strahlung auf Raumfahrzeuge. Die Verteilung des kalten Plasmas und seine dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen sind jedoch nach wie vor nur unzureichend quantifiziert. Bestehende empirische Modelle der Plasmadichte sind in der Regel zu stark vereinfacht, da sie auf statistischen Durchschnittswerten statischer Parameter basieren. Das Verständnis der globalen Dynamik der Plasmasphäre anhand von Beobachtungen aus dem Weltraum bleibt eine Herausforderung, da vorhandene Dichtemessungen spärlich sind und sich auf Orte beschränken, an denen Satelliten In-situ-Beobachtungen liefern können. In dieser Dissertation zeigen wir, wie solche spärlichen Elektronendichtemessungen verwendet werden können, um die globale Elektronendichteverteilung in der Plasmasphäre zu rekonstruieren und ihre dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen zu erfassen. Zunächst entwickeln wir einen automatisierten Algorithmus zur Bestimmung der Elektronendichte aus In-situ-Messungen des elektrischen Feldes der Van Allen Probes Raumsonden. Insbesondere entwerfen wir ein neuronales Netzwerk, um die obere Hybridresonanzfrequenz aus den dynamischen Spektrogrammen abzuleiten, die wir durch die Instrumentensuite „Electric and Magnetic Field Instrument Suite“ (EMFISIS) erhielten, welche dann zur Berechnung der Elektronenzahldichte verwendet wird. Der entwickelte „Neural-network-based Upper Hybrid Resonance Determination“ (NURD)-Algorithmus wird auf mehr als vier Jahre der EMFISIS-Messungen angewendet, um den öffentlich verfügbaren Elektronendichte-Datensatz zu erstellen. Wir verwenden den erhaltenen Elektronendichte-Datensatz, um ein neues globales Modell der Plasmadichte zu entwickeln, indem wir einen auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Modellierungsansatz verwenden. Zusätzlich zum Ort nimmt das Modell den zeitlichen Verlauf der geomagnetischen Indizes und des Ortes als Eingabe und erzeugt als Ausgabe die Elektronendichte in der äquatorialebene. Dies wird ausführlich anhand von In-situ-Dichtemessungen der Van Allen Probes-Mission und durch den Vergleich der vom Modell vorhergesagten globalen Entwicklung der Plasmasphäre mit den globalen IMAGE EUV-Bildern der He+ -Verteilung validiert. Das Modell reproduziert erfolgreich die Erosion der Plasmasphäre auf der Nachtseite sowie die Bildung und Entwicklung von Fahnen und stimmt gut mit den Daten überein. Die Leistung neuronaler Netze hängt stark von der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab, die für Intervalle hoher geomagnetischer Aktivität nur spärlich vorhanden sind. Um zuverlässige Dichtevorhersagen während solcher Intervalle zu liefern, können wir eine physikalische Modellierung verwenden. Wir entwickeln einen neuen Ansatz zur optimalen Kombination der neuronalen Netzwerk- und physikbasierenden Modelle der Plasmasphäre mittels Datenassimilation. Der entwickelte Ansatz nutzt sowohl die Vorteile neuronaler Netze als auch die physikalischen Modellierung und liefert zuverlässige Rekonstruktionen der globalen Plasmadichte für ruhige, gestörte und extreme geomagnetische Bedingungen. Schließlich erweitern wir die entwickelten auf maschinellem Lernen basierten Werkzeuge und wenden sie auf ein weiteres wichtiges Problem im Bereich des Weltraumwetters an, die Vorhersage des geomagnetischen Index Kp. Der Kp-Index ist einer der am häufigsten verwendeten Indikatoren für Weltraumwetterwarnungen und dient als Eingabe für verschiedene Modelle, z.B. für die Thermosphäre, die Strahlungsgürtel und die Plasmasphäre. Es ist daher wichtig, den Kp-Index genau vorherzusagen. Frühere Arbeiten in diesem Bereich verwendeten hauptsächlich künstliche neuronale Netze, um Kurzzeit-Kp-Vorhersagen zu treffen, wobei deren Schlussfolgerungen auf der jüngsten Vergangenheit von Kp- und Sonnenwindmessungen am L1-Punkt beruhten. Wir analysieren, wie sich die Leistung neuronaler Netze im Vergleich zu anderen Algorithmen für maschinelles Lernen verhält, um kurz- und längerfristige Kp-Voraussagen von bis zu 12 Stunden treffen zu können. Zusätzlich untersuchen wir verschiedene Methoden des maschinellen Lernens und der Informationstheorie zur Auswahl der optimalen Eingaben für ein Vorhersagemodell von Kp. Die entwickelten Werkzeuge zur Merkmalsauswahl können auch auf andere Probleme in der Weltraumphysik angewendet werden, um die Eingabedimensionalität zu reduzieren und die wichtigsten Treiber zu identifizieren. Die in dieser Dissertation skizzierten Untersuchungen zeigen deutlich, dass Werkzeuge für maschinelles Lernen sowohl zur Entwicklung empirischer Modelle aus spärlichen Daten als auch zum Verstehen zugrunde liegender physikalischer Prozesse genutzt werden können. Die Kombination von maschinellem Lernen, physikbasierter Modellierung und Datenassimilation ermöglicht es uns, kombinierte Methoden zu entwickeln, die von unterschiedlichen Ansätzen profitieren. KW - Plasmasphere KW - Inner magnetosphere KW - Neural networks KW - Machine learning KW - Modeling KW - Kp index KW - Geomagnetic activity KW - Data assimilation KW - Validation KW - IMAGE EUV KW - Kalman filter KW - Plasmasphäre KW - Innere Magnetosphäre KW - Neuronale Netze KW - Maschinelles Lernen KW - Modellieren KW - Forecasting KW - Kp-Index KW - Geomagnetische Aktivität KW - Datenassimilation KW - Validierung KW - Kalman Filter KW - Prognose Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-482433 ER - TY - RPRT A1 - Döllner, Jürgen Roland Friedrich A1 - Friedrich, Tobias A1 - Arnrich, Bert A1 - Hirschfeld, Robert A1 - Lippert, Christoph A1 - Meinel, Christoph T1 - Abschlussbericht KI-Labor ITSE T1 - Final report "AI Lab ITSE" BT - KI-Labor für Methodik, Technik und Ausbildung in der IT-Systemtechnik N2 - Der Abschlussbericht beschreibt Aufgaben und Ergebnisse des KI-Labors "ITSE". Gegenstand des KI-Labors bildeten Methodik, Technik und Ausbildung in der IT-Systemtechnik zur Analyse, Planung und Konstruktion KI-basierter, komplexer IT-Systeme. N2 - Final Report on the "AI Lab ITSE" dedicated to Methodology, Technology and Education of AI in IT-Systems Engineering. KW - Abschlussbericht KW - KI-Labor KW - final report KW - AI Lab Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-578604 ER -