Filtern
Erscheinungsjahr
- 2022 (27) (entfernen)
Dokumenttyp
- Dissertation (27) (entfernen)
Schlagworte
- Satellitenfernerkundung (3)
- Algorithmus (2)
- Deutschland (2)
- Englisch (2)
- Meta-Analysis (2)
- Optimierung (2)
- Stress (2)
- Action vs. State Orientation (1)
- Aktienrendite (1)
- Alpen (1)
Institut
- Fachbereich 4 (8)
- Fachbereich 6 (5)
- Fachbereich 1 (4)
- Fachbereich 5 (1)
- Informatik (1)
- Sinologie (1)
Forest inventories provide significant monitoring information on forest health, biodiversity,
resilience against disturbance, as well as its biomass and timber harvesting potential. For this
purpose, modern inventories increasingly exploit the advantages of airborne laser scanning (ALS)
and terrestrial laser scanning (TLS).
Although tree crown detection and delineation using ALS can be seen as a mature discipline, the
identification of individual stems is a rarely addressed task. In particular, the informative value of
the stem attributes—especially the inclination characteristics—is hardly known. In addition, a lack
of tools for the processing and fusion of forest-related data sources can be identified. The given
thesis addresses these research gaps in four peer-reviewed papers, while a focus is set on the
suitability of ALS data for the detection and analysis of tree stems.
In addition to providing a novel post-processing strategy for geo-referencing forest inventory plots,
the thesis could show that ALS-based stem detections are very reliable and their positions are
accurate. In particular, the stems have shown to be suited to study prevailing trunk inclination
angles and orientations, while a species-specific down-slope inclination of the tree stems and a
leeward orientation of conifers could be observed.
Surveys play a major role in studying social and behavioral phenomena that are difficult to
observe. Survey data provide insights into the determinants and consequences of human
behavior and social interactions. Many domains rely on high quality survey data for decision
making and policy implementation including politics, health, business, and the social
sciences. Given a certain research question in a specific context, finding the most appropriate
survey design to ensure data quality and keep fieldwork costs low at the same time is a
difficult task. The aim of examining survey research methodology is to provide the best
evidence to estimate the costs and errors of different survey design options. The goal of this
thesis is to support and optimize the accumulation and sustainable use of evidence in survey
methodology in four steps:
(1) Identifying the gaps in meta-analytic evidence in survey methodology by a systematic
review of the existing evidence along the dimensions of a central framework in the
field
(2) Filling in these gaps with two meta-analyses in the field of survey methodology, one
on response rates in psychological online surveys, the other on panel conditioning
effects for sensitive items
(3) Assessing the robustness and sufficiency of the results of the two meta-analyses
(4) Proposing a publication format for the accumulation and dissemination of metaanalytic
evidence
This thesis is concerned with two classes of optimization problems which stem
mainly from statistics: clustering problems and cardinality-constrained optimization problems. We are particularly interested in the development of computational techniques to exactly or heuristically solve instances of these two classes
of optimization problems.
The minimum sum-of-squares clustering (MSSC) problem is widely used
to find clusters within a set of data points. The problem is also known as
the $k$-means problem, since the most prominent heuristic to compute a feasible
point of this optimization problem is the $k$-means method. In many modern
applications, however, the clustering suffers from uncertain input data due to,
e.g., unstructured measurement errors. The reason for this is that the clustering
result then represents a clustering of the erroneous measurements instead of
retrieving the true underlying clustering structure. We address this issue by
applying robust optimization techniques: we derive the strictly and $\Gamma$-robust
counterparts of the MSSC problem, which are as challenging to solve as the
original model. Moreover, we develop alternating direction methods to quickly
compute feasible points of good quality. Our experiments reveal that the more
conservative strictly robust model consistently provides better clustering solutions
than the nominal and the less conservative $\Gamma$-robust models.
In the context of clustering problems, however, using only a heuristic solution
comes with severe disadvantages regarding the interpretation of the clustering.
This motivates us to study globally optimal algorithms for the MSSC problem.
We note that although some algorithms have already been proposed for this
problem, it is still far from being “practically solved”. Therefore, we propose
mixed-integer programming techniques, which are mainly based on geometric
ideas and which can be incorporated in a
branch-and-cut based algorithm tailored
to the MSSC problem. Our numerical experiments show that these techniques
significantly improve the solution process of a
state-of-the-art MINLP solver
when applied to the problem.
We then turn to the study of cardinality-constrained optimization problems.
We consider two famous problem instances of this class: sparse portfolio optimization and sparse regression problems. In many modern applications, it is common
to consider problems with thousands of variables. Therefore, globally optimal
algorithms are not always computationally viable and the study of sophisticated
heuristics is very desirable. Since these problems have a discrete-continuous
structure, decomposition methods are particularly well suited. We then apply a
penalty alternating direction method that explores this structure and provides
very good feasible points in a reasonable amount of time. Our computational
study shows that our methods are competitive to
state-of-the-art solvers and heuristics.
Die endemischen Arganbestände in Südmarokko sind die Quelle des wertvollen Arganöls, sind aber durch bspw. Überweidung oder illegale Feuerholzgewinnung stark übernutzt. Aufforstungsmaßnahmen sind vorhanden, sind aber aufgrund von zu kurz angelegten Bewässerungs- und Schutzverträgen häufig nicht erfolgreich. Das Aufkommen von Neuwuchs ist durch das beinahe restlose Sammeln von Kernen kaum möglich, durch Fällen oder Absterben von Bäumen verringert sich die kronenüberdeckte Fläche und unbedeckte Flächen zwischen den Bäumen nehmen zu.
Die Entwicklung der Arganbestände wurde über den Zeitraum von 1972 und 2018 mit historischen und aktuellen Satellitenbildern untersucht, ein Großteil der Bäume hat sich in dieser Zeit kaum verändert. Zustandsaufnahmen von 2018 zeigten, dass viele dieser Bäume durch Überweidung und Abholzung nur als Sträucher wachsen und so in degradiertem Zustand stabil sind.
Trotz der Degradierung einiger Bäume zeigt sich, dass der Boden unter den Bäumen die höchsten Gehalte an organischer Bodensubstanz und Nährstoffen auf den Flächen aufweist, zwischen zwei Bäumen sind die Gehalte am niedrigsten. Der Einfluss des Baumes auf den Boden geht über die Krone hinaus in Richtung Norden durch Beschattung in der Mittagssonne, Osten durch Windverwehung von Streu und Bodenpartikeln und hangabwärts durch Verspülung von Material.
Über experimentelle Methoden unter und zwischen den Arganbäumen wurden Erkenntnisse zur Bodenerosion gewonnen. Die hydraulische Leitfähigkeit unter Bäumen ist um den Faktor 1,2-1,5 höher als zwischen den Bäumen, Oberflächenabflüsse und Bodenabträge sind unter den Bäumen etwas niedriger, bei degradierten Bäumen ähnlich den Bereichen zwischen den Bäumen. Die unterschiedlichen Flächenbeschaffenheiten wurden mit einem Windkanal untersucht und zeigten, dass gerade frisch gepflügte Flächen hohe Windemissionen verursachen, während Flächen mit hoher Steinbedeckung kaum von Winderosion betroffen sind.
Die Oberflächenabflüsse von den unterschiedlichen Flächentypen werden in die Vorfluter abgeleitet. Die Sedimentdynamik in diesen Wadis wird hauptsächlich von Niederschlag zwischen den Messungen, Einzugsgebiet und Wadilänge und kaum von den verschiedenen Landnutzungen beeinflusst.
Das Landschaftssystem Argan konnte über diesen Multi-Methodenansatz auf verschiedenen Ebenen analysiert werden.
Insekten stellen die artenreichste Klasse des Tierreichs dar, wobei viele der Arten bedroht sind. Das liegt neben dem Klimawandel vor allem an der sich in den letzten Jahrzehnten stark verändernden landwirtschaftlichen Nutzung von Flächen, was zu Lebensraumzerstörung und Habitatfragmentierung führt. Die intensivere Bewirtschaftung von Gunstflächen einerseits, sowie die Flächenaufgabe unrentabler Flächen andererseits, hat schwerwiegende Folgen für Insekten, die an extensiv genutzte Kulturflächen angepasst sind, was besonders durch den abnehmenden Anteil an Spezialisten deutlich wird. Eine Region, die aufgrund des kleinräumigen Nebeneinanders von naturnahen Bereichen und anthropogen geschaffenen Kulturflächen (entlang eines großen Höhengradienten) eine wichtige Rolle für die Biodiversität besitzt, speziell als Lebensraum für Spezialisten aller Artengruppen, sind die Alpen. Auch hier stellt der landwirtschaftliche Nutzungswandel ein großes Problem dar, weshalb es einen nachhaltigen Schutz der extensiv genutzten Kulturlebensräume bedarf. Um zu klären, wie eine nachhaltige Berglandwirtschaft zukünftig erhalten bleiben kann, wurden im ersten Kapitel der Promotion die Regelungsrahmen der internationalen, europäischen, nationalen und regionalen Gesetze näher betrachtet. Es zeigt sich, dass der multifunktionale Ansatz der Alpenkonvention und des zugehörigen Protokolls „Berglandwirtschaft“ nur eine geringe normative Konkretisierung aufweisen und daher nicht im ausreichenden Maße in der Gemeinsamen Agrarpolitik der EU sowie im nationalen Recht umgesetzt werden; dadurch können diese einer negativen Entwicklung in der Berglandwirtschaft nicht ausreichend entgegenwirken. Neben diesen Rechtsgrundlagen fehlt es jedoch auch an naturwissenschaftlichen Grundlagen, um die Auswirkungen des landwirtschaftlichen Nutzungswandels auf alpine und arktische Tierarten zu beurteilen. Untersuchungen mit Charakterarten für diese Kulturräume sind somit erforderlich, wobei Tagfalter aufgrund ihrer Sensibilität gegenüber Umweltveränderungen geeignete Indikatoren sind. Deshalb wurden im zweiten Kapitel der Promotion die beiden Schwestertaxa Boloria pales und B. napaea untersucht, die für arktische und / oder alpine Grünlandflächen typisch sind. Die bisher unbekannte Phylogeographie beider Arten wurde daher mit zwei mitochondrialen und zwei Kerngenen über das gesamte europäische Verbreitungsgebiet untersucht. In diesem Zusammenhang die zwischen- und innerartlichen Auftrennungen analysiert und datiert sowie die ihnen unterliegenden Ausbreitungsmuster entschlüsselt. Um spezielle Anpassungsformen an die arktischen und alpinen Lebensräume der Arten zu entschlüsseln und die Folgen der landwirtschaftlichen Nutzungsänderung richtig einordnen zu können, wurden mehrere Populationen beider Arten freilandökologisch untersucht. Während B. pales über den gesamten alpinen Sommer schlüpfen kann und proterandrische Strukturen zeigt, ist B. napaea durch das Fehlen der Proterandie und ein verkürztes Schlupfzeitfenster eher an die kürzeren, arktischen Sommer angepasst. Obwohl beide Arten die gleichen Nektarquellen nutzen, gibt es aufgrund verschiedener Bedürfnisse Unterschiede in den Nektarpräferenzen zwischen den Geschlechtern; auch innerartliche Unterschiede im Dispersionsverhalten wurden gefunden. Populationen beider Arten können eine kurze Beweidung überleben, wobei der Zeitpunkt der Beweidung von Bedeutung ist; eine Nutzung gegen Ende der Schlupfphase hat einen größeren Einfluss auf die Population. Daneben wurde ein deutlicher Unterschied zwischen Flächen mit langfristiger und fehlender Beweidung gefunden. Neben einer geringen Populationsdichte, gibt es auf ganzjährig beweideten Flächen einen größeren Druck, den Lebensraum zu verlassen und die zurückgelegten Flugdistanzen sind hier auch deutlich größer.
Algorithmen als Richter
(2022)
Die menschliche Entscheidungsgewalt wird durch algorithmische
Entscheidungssysteme herausgefordert. Verfassungsrechtlich besonders
problematisch ist dies in Bereichen, die das staatliche Handeln betreffen.
Eine herausgehobene Stellung nimmt durch den besonderen Schutz der
Art. 92 ff. GG die rechtsprechende Gewalt ein. Lydia Wolff fragt daher danach, welche Antworten das Grundgesetz auf digitale Veränderungen in diesem Bereich bereithält und wie sich ein Eigenwert menschlicher Entscheidungen in der Rechtsprechung angesichts technischen Wandels darstellen lässt.
Das Werk erörtert hierzu einen Beitrag zum verfassungsrechtlichen
Richterbegriff und stellt diesen etablierten Begriff in einen Kontext neuer digitaler Herausforderungen durch algorithmische Konkurrenz.
Statistical matching offers a way to broaden the scope of analysis without increasing respondent burden and costs. These would result from conducting a new survey or adding variables to an existing one. Statistical matching aims at combining two datasets A and B referring to the same target population in order to analyse variables, say Y and Z, together, that initially were not jointly observed. The matching is performed based on matching variables X that correspond to common variables present in both datasets A and B. Furthermore, Y is only observed in B and Z is only observed in A. To overcome the fact that no joint information on X, Y and Z is available, statistical matching procedures have to rely on suitable assumptions. Therefore, to yield a theoretical foundation for statistical matching, most procedures rely on the conditional independence assumption (CIA), i.e. given X, Y is independent of Z.
The goal of this thesis is to encompass both the statistical matching process and the analysis of the matched dataset. More specifically, the aim is to estimate a linear regression model for Z given Y and possibly other covariates in data A. Since the validity of the assumptions underlying the matching process determine the validity of the obtained matched file, the accuracy of statistical inference is determined by the suitability of the assumptions. By putting the focus on these assumptions, this work proposes a systematic categorisation of approaches to statistical matching by relying on graphical representations in form of directed acyclic graphs. These graphs are particularly useful in representing dependencies and independencies which are at the heart of the statistical matching problem. The proposed categorisation distinguishes between (a) joint modelling of the matching and the analysis (integrated approach), and (b) matching subsequently followed by statistical analysis of the matched dataset (classical approach). Whereas the classical approach relies on the CIA, implementations of the integrated approach are only valid if they converge, i.e. if the specified models are identifiable and, in the case of MCMC implementations, if the algorithm converges to a proper distribution.
In this thesis an implementation of the integrated approach is proposed, where the imputation step and the estimation step are jointly modelled through a fully Bayesian MCMC estimation. It is based on a linear regression model for Z given Y and accounts for both a linear regression model and a random effects model for Y. Furthermore, it yields its validity when the instrumental variable assumption (IVA) holds. The IVA corresponds to: (a) Z is independent of a subset X’ of X given Y and X*, where X* = X\X’ and (b) Y is correlated with X’ given X*. The proof, that the joint Bayesian modelling of both the model for Z and the model for Y through an MCMC simulation converges to a proper distribution is provided in this thesis. In a first model-based simulation study, the proposed integrated Bayesian procedure is assessed with regard to the data situation, convergence issues, and underlying assumptions. Special interest lies in the investigation of the interplay of the Y and the Z model within the imputation process. It turns out that failure scenarios can be distinguished by comparing the CIA and the IVA in the completely observed dataset.
Finally, both approaches to statistical matching, i.e. the classical approach and the integrated approach, are subject to an extensive comparison in (1) a model-based simulation study and (2) a simulation study based on the AMELIA dataset, which is an openly available very large synthetic dataset and, by construction, similar to the EU-SILC survey. As an additional integrated approach, a Bayesian additive regression trees (BART) model is considered for modelling Y. These integrated procedures are compared to the classical approach represented by predictive mean matching in the form of multiple imputations by chained equation. Suitably chosen, the first simulation framework offers the possibility to clarify aspects related to the underlying assumptions by comparing the IVA and the CIA and by evaluating the impact of the matching variables. Thus, within this simulation study two related aspects are of special interest: the assumptions underlying each method and the incorporation of additional matching variables. The simulation on the AMELIA dataset offers a close-to-reality framework with the advantage of knowing the whole setting, i.e. the whole data X, Y and Z. Special interest lies in investigating assumptions through adding and excluding auxiliary variables in order to enhance conditional independence and assess the sensitivity of the methods to this issue. Furthermore, the benefit of having an overlap of units in data A and B for which information on X, Y, Z is available is investigated. It turns out that the integrated approach yields better results than the classical approach when the CIA clearly does not hold. Moreover, even when the classical approach obtains unbiased results for the regression coefficient of Y in the model for Z, it is the method relying on BART that over all coefficients performs best.
Concluding, this work constitutes a major contribution to the clarification of assumptions essential to any statistical matching procedure. By introducing graphical models to identify existing approaches to statistical matching combined with the subsequent analysis of the matched dataset, it offers an extensive overview, categorisation and extension of theory and application. Furthermore, in a setting where none of the assumptions are testable (since X, Y and Z are not observed together), the integrated approach is a valuable asset by offering an alternative to the CIA.