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Problemstellung • Geoökologische Prozessforschung versucht für große Landschaftsausschnitte, die in der Natur ablaufenden und vom Menschen beeinflussten Prozesse mit Hilfe von Modellen nachzuvollziehen • exakte Erfassung der Ausstattung des Untersuchungsraumes ist wesentliche Voraussetzung für eine wirklichkeitsnahe Abbildung • Modelle derzeit weder in der Lage, alle ablaufenden Prozesse in die Betrachtung einzubeziehen, noch präzise Eingangsdaten bei der Beschreibung des Ausgangszustandes zu verarbeiten • häufig liegen Modelleingangsdaten nicht in der notwendigen Präzision vor • In Modellen wird Ausstattung eines Untersuchungsgebietes über den Boden, den Grundwassereinfluss und die Flächennutzung beschrieben • Flächennutzung besitzt weitgehend statische Elemente (Nutzungstypen Wald, Gewässer, Siedlung) und hochdynamische Elemente (jährlicher Wechsel der Fruchtart auf jedem Acker) • Bedarf nach detaillierter (lage- und zeitkonkreter) Eingabe der Verteilung der Ackerfrüchte im Modellzeitraum, da Landwirtschaft als eine der bedeutenden Quellen für diffusen Nährstoffeintrag ins Ökosystem angesehen wird Stand der Forschung • bei Erfassung von Kulturen der Landwirtschaft aus Fernerkundungsdaten hat sich multitemporale Klassifizierung als sinnvoll erwiesen, weil sich anhand einer Einzelaufnahme die verschiedenen Kulturen nicht sicher trennen lassen • Klassifizierung erfolgt mit überwachten Methoden unter Verwendung von Trainingsflächen im Datensatz, von denen die dort angebaute Frucht bekannt ist • in die Klassifizierung werden zusätzliche Informationen einbezogen (Fuzzy), die Auskunft über die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Frucht geben (Anbaueignung in Abhängigkeit von Hangneigung, Niederschlag, Höhenlage, Boden) Die Ergebnisse dieser Klassifikationen sind meist nicht auf andere Landschaftsausschnitte und Anbaujahre übertragbar, weil die Ausprägung der Spektralsignatur einer Kultur durch veränderte Boden- und Witterungsbedingungen variiert. Lösungsansatz • auf Basis von Satellitendaten und Anbauinformationen aus 15 aufeinander folgenden Jahren (35 Aufnahmetermine) sollten von Witterung und Boden unabhängige Jahreskurven der spektralen Charakteristik wichtiger Ackerkulturen gewonnen werden, die den Wachstumsverlauf der Pflanzen beschreiben • diese Kurven sollen anstelle von Trainingsgebieten zur multitemporalen Klassifizierung von Daten eines Anbaujahres herangezogen werden Schlussfolgerungen und Ausblick • Prinzipiell erscheint Vorgehen erfolgreich, jedoch in Abhängigkeit von der Brauchbarkeit der herangezogenen Szenen schwankt Güte des Ergebnisses noch • Verfahren stellt wesentlichen Fortschritt zu bisherigem Vorgehen auf Trainingsflächenbasis dar • ist zumindest im Untersuchungsgebiet immer wieder ohne weitere Kenntnis von Anbauinformationen anwendbar, lediglich exakte phänologische Datierung der dann verwendeten Aufnahmen erforderlich • für andere Gebiete (Variation in Niederschlag und Boden) ist Anpassung der phänologischen Datierung der Kurven erforderlich (Form ist weiter verwendbar) • optimale Bildkombination zur Trennung aller Kulturen ist: Anfang/Mitte April – Mitte Mai – Anfang Juli – Mitte August – Mitte September • Kombination sollte bei verbesserter Verfügbarkeit von Daten beschaffbar sein • problematisch scheinen Trockensituationen im Mai und Juni zu sein, so dass zu schnell reifende Wintergetreide nicht richtig erkannt werden, Bedarf Bodeninformationen einzubeziehen • Trennung von Hackfrüchten weiterhin problematisch (wie schon in bisherigen Verfahren), führt zu übermäßigen Anteilen im Ergebnis, in Abhängigkeit vom Anbauanteil besser vernachlässigen • Einbeziehung von Fuzzyinformationen erscheint sinnvoll • Zusammenhang von Bodengüte und Frucht (Anbaueignung eines Bodens für eine Frucht) • Wasserverfügbarkeit am Standort (in Abhängigkeit von Speichervermögen des Bodens, Grundwasseranschluss und Niederschlag) • Summe der Niederschläge bis zum Aufnahmezeitpunkt (Trockenheitsindex) <hr> Dokument 1: Foliensatz | Dokument 2: Abstract <hr> Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Verbal or visual? : How information is distributed across speech and gesture in spatial dialog
(2006)
In spatial dialog like in direction giving humans make frequent use of speechaccompanying gestures. Some gestures convey largely the same information as speech while others complement speech. This paper reports a study on how speakers distribute meaning across speech and gesture, and depending on what factors. Utterance meaning and the wider dialog context were tested by statistically analyzing a corpus of direction-giving dialogs. Problems of speech production (as indicated by discourse markers and disfluencies), the communicative goals, and the information status were found to be influential, while feedback signals by the addressee do not have any influence.
Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
We present an analysis of student language input in a corpus of tutoring dialogue in the domain of symbolic differentiation. Our focus on procedural tutoring makes the dialogue comparable to collaborative problem-solving (CPS). Existing CPS models describe the process of negotiating plans and goals, which also fits procedural tutoring. However, we provide a classification of student utterances and corpus annotation which shows that approximately 28% of non-trivial student language in this corpus is not accounted for by existing models, and addresses other functions, such as evaluating past actions or correcting mistakes. Our analysis can be used as a foundation for improving models of tutoring dialogue.
We present an extension to a comprehensive context model that has been successfully employed in a number of practical conversational dialogue systems. The model supports the task of multimodal fusion as well as that of reference resolution in a uniform manner. Our extension consists of integrating implicitly mentioned concepts into the context model and we show how they serve as candidates for reference resolution.
Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Classical SDRT (Asher and Lascarides, 2003) discussed essential features of dialogue like adjacency pairs or corrections and up-dating. Recent work in SDRT (Asher, 2002, 2005) aims at the description of natural dialogue. We use this work to model situated communication, i.e. dialogue, in which sub-sentential utterances and gestures (pointing and grasping) are used as conventional modes of communication. We show that in addition to cognitive modelling in SDRT, capturing mental states and speech-act related goals, special postulates are needed to extract meaning out of contexts. Gestural meaning anchors Discourse Referents in contextually given domains. Both sorts of meaning are fused with the meaning of fragments to get at fully developed dialogue moves. This task accomplished, the standard SDRT machinery, tagged SDRSs, rhetorical relations, the up-date mechanism, and the Maximize Discourse Coherence constraint generate coherent structures. In sum, meanings from different verbal and non-verbal sources are assembled using extended SDRT to form coherent wholes.
Received views of utterance context in pragmatic theory characterize the occurrent subjective states of interlocutors using notions like common knowledge or mutual belief. We argue that these views are not compatible with the uncertainty and robustness of context-dependence in humanhuman dialogue. We present an alternative characterization of utterance context as objective and normative. This view reconciles the need for uncertainty with received intuitions about coordination and meaning in context, and can directly inform computational approaches to dialogue.
In semi-arid savannas, unsustainable land use can lead to degradation of entire landscapes, e.g. in the form of shrub encroachment. This leads to habitat loss and is assumed to reduce species diversity. In BIOTA phase 1, we investigated the effects of land use on population dynamics on farm scale. In phase 2 we scale up to consider the whole regional landscape consisting of a diverse mosaic of farms with different historic and present land use intensities. This mosaic creates a heterogeneous, dynamic pattern of structural diversity at a large spatial scale. Understanding how the region-wide dynamic land use pattern affects the abundance of animal and plant species requires the integration of processes on large as well as on small spatial scales. In our multidisciplinary approach, we integrate information from remote sensing, genetic and ecological field studies as well as small scale process models in a dynamic region-wide simulation tool. <hr> Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006.