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Unlocking the benefits of spaceborne imaging spectroscopy for sustainable agriculture
Get PDFWith the Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) mission, launched on April 1st 2022, new opportunities unfold for precision farming and agricultural monitoring. The recurring acquisition of spectrometric imagery from space, contiguously resolving the electromagnetic spectrum in the optical domain (400—2500 nm) within close narrow bands, provides unprecedented data about the interaction of radiation with biophysical and biochemical crop constituents. These interactions manifest in spectral reflectance, carrying important information about crop status and health. This information may be incorporated in agricultural management systems to support necessary efforts to maximize yields against the backdrop of an increased food demand by a growing world population. At the same time, it enables the effective optimization of fertilization and pest control to minimize environmental impacts of agriculture.
Deriving biophysical and biochemical crop traits from hyperspectral reflectance thereby always relies on a model. These models are categorized into (1) parametric, (2) nonparametric, (3) physically-based, and (4) hybrid retrieval schemes. Parametric methods define an explicit parameterized expression, relating a number of spectral bands or derivates thereof with a crop trait of interest. Nonparametric methods comprise linear techniques, such as principal component analysis (PCA) which addresses collinearity issues between adjacent bands and enables compression of full spectral information into dimensionality reduced, maximal informative principal components (PCs). Nonparametric nonlinear methods, i.e., machine learning (ML) algorithms apply nonlinear transformations to imaging spectroscopy data and are therefore capable of capturing nonlinear relationships within the contained spectral features. Physically-based methods represent an umbrella term for radiative transfer models (RTMs) and related retrieval schemes, such as look-up-table (LUT) inversion. A simple, easily invertible and specific RTM is the Beer-Lambert law which may be used to directly infer plant water content. The most widely used general and invertible RTM is the one-dimensional canopy RTM PROSAIL, which is coupling the Leaf Optical Properties Spectra model PROSPECT and the canopy reflectance model 4SAIL: Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves. Hybrid methods make use of synthetic data sets created by RTMs to calibrate parametric methods or to train nonparametric ML algorithms. Due to the ill-posed nature of RTM inversion, potentially unrealistic and redundant samples in a LUT need to be removed by either implementing physiological constraints or by applying active learning (AL) heuristics.
This cumulative thesis presents three different hybrid approaches, demonstrated within three scientific research papers, to derive agricultural relevant crop traits from spectrometric imagery.
In paper I the Beer-Lambert law is applied to directly infer the thickness of the optically active water layer (i.e., EWT) from the liquid water absorption feature at 970 nm. The model is calibrated with 50,000 PROSPECT spectra and validated over in situ data. Due to separate water content measurements of leaves, stalks, and fruits during the Munich-North-Isar (MNI) campaigns, findings indicate that depending on the crop type and its structure, different parts of the canopy are observed with optical sensors. For winter wheat, correlation between measured and modelled water content was most promising for ears and leaves, reaching coefficients of determination (R2) up to 0.72 and relative RMSE (rRMSE) of 26%, and in the case of corn for the leaf fraction only (R2 = 0.86, rRMSE = 23%). These results led to the general recommendation to collect destructive area-based plant organ specific EWT measurements instead of the common practice to upscale leaf-based EWT measurements to canopy water content (CWC) by multiplication of the leaf area index (LAI). The developed and calibrated plant water retrieval (PWR) model proved to be transferable in space and time and is ready to be applied to upcoming EnMAP data and any other hyperspectral imagery.
In paper II the parametric concept of spectral integral ratios (SIR) is introduced to retrieve leaf chlorophyll a and b content (Cab), leaf carotenoid content (Ccx) and leaf water content (Cw) simultaneously from imaging spectroscopy data in the wavelength range 460—1100 nm. The SIR concept is based on automatic separation of respective absorption features through local peak and intercept analysis between log-transformed reflectance and convex hulls. The approach was validated over a physiologically constrained PROSAIL simulated database, considering natural Ccx-Cab relations and green peak locations. Validation on airborne spectrometric HyMAP data achieved satisfactory results for Cab (R2 = 0.84; RMSE = 9.06 µg cm-2) and CWC (R2 = 0.70; RMSE = 0.05 cm). Retrieved Ccx values were reasonable according to Cab-Ccx-dependence plausibility analysis. Mapping of the SIR results as multiband images (3-segment SIR) allows for an intuitive visualization of dominant absorptions with respect to the three considered biochemical variables. Hence, the presented SIR algorithm allows for computationally efficient and RTM supported robust retrievals of the two most important vegetation pigments as well as of water content and is applicable on satellite imaging spectroscopy data.
In paper III a hybrid workflow is presented, combining RTM with ML for inferring crop carbon content (Carea) and aboveground dry and fresh biomass (AGBdry, AGBfresh). The concept involves the establishment of a PROSAIL training database, dimensionality reduction using PCA, optimization in the sampling domain using AL against the 4-year MNI campaign dataset, and training of Gaussian process regression (GPR) ML algorithms. Internal validation of the GPR-Carea and GPR-AGB models achieved R2 of 0.80 for Carea, and R2 of 0.80 and 0.71 for AGBdry and AGBfresh, respectively. Validation with an independent dataset, comprising airborne AVIRIS NG imagery (spectrally resampled to EnMAP) and in situ measurements, successfully demonstrated mapping capabilities for both bare and green fields and generated reliable estimates over winter wheat fields at low associated model uncertainties (< 40%). Overall, the proposed carbon and biomass models demonstrate a promising path toward the inference of these crucial variables over cultivated areas from upcoming spaceborne hyperspectral acquisitions, such as from EnMAP.
As conclusions, the following important findings arise regarding parametric and nonparametric hybrid methods as well as in view of the importance of in situ data collection.
(1) Uncertainties within the RTM PROSAIL should always be considered. A possible reduction of these uncertainties is thereby opposed to the invertibility of the model and its intended simplicity.
(2) Both physiological constraints and AL heuristics should be applied to reduce unrealistic parameter combinations in a PROSAIL calibration or training database.
(3) State-of-the-art hybrid ML approaches with the ability to provide uncertainty intervals are anticipated as most promising approach for solving inference problems from hyperspectral Earth observation data due to their synergistic use of RTMs and the high flexibility, accuracy and consistency of nonlinear nonparametric methods.
(4) Parametric hybrid approaches, due to their algorithmic transparency, enable deeper insights into fundamental physical limitations of optical remote sensing as compared to ML approaches.
(5) Integration-based indices that make full use of available hyperspectral information may serve as physics-aware dimensionality reduced input for ML algorithms to either improve estimations or to serve as endmember for crop type discrimination when additional time series information is available.
(6) The validation of quantitative model-based estimations is crucial to evaluate and improve their performance in terms of the underlying assumptions, model parameterizations, and input data.
(7) In the face of soon-to-be-available EnMAP data, collection of in situ data for validation of retrieval methods should aim at high variability of measured crop types, high temporal variability over the whole growing season, as well as include area- and biomass-based destructive measurements instead of LAI-upscaled leaf measurements.
Provided the perfect functionality of the payload instruments, the success of the EnMAP mission and the here presented methods depend critically on a low-noise, accurate atmospherically corrected reflectance product. High-level outputs of the retrieval methods presented in this thesis may be incorporated into agricultural decision support systems for fertilization and irrigation planning, yield estimation, or estimation of the soil carbon sequestration potential to enable a sustainable intensive agriculture in the future.Mit der am 1. April 2022 gestarteten Satellitenmission Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Präzisionslandwirtschaft und das landwirtschaftliche Monitoring. Die wiederkehrende Erfassung spektrometrischer Bilder aus dem Weltraum, welche das elektromagnetische Spektrum im optischen Bereich (400—2500 nm) innerhalb von engen, schmalen Bändern zusammenhängend auflösen, liefert nie dagewesene Daten über die Interaktionen von Strahlung und biophysikalischen und biochemischen Pflanzenbestandteilen. Diese Wechselwirkungen manifestieren sich in der spektralen Reflektanz, die wichtige Informationen über den Zustand und die Gesundheit der Pflanzen enthält. Vor dem Hintergrund einer steigenden Nachfrage nach Nahrungsmitteln durch eine wachsende Weltbevölkerung können diese Informationen in landwirtschaftliche Managementsysteme einfließen, um eine notwendige Ertragsmaximierung zu unterstützen. Gleichzeitig können sie eine effiziente Optimierung der Düngung und Schädlingsbekämpfung ermöglichen, um die Umweltauswirkungen der Landwirtschaft zu minimieren.
Die Ableitung biophysikalischer und biochemischer Pflanzeneigenschaften aus hyperspektralen Reflektanzdaten ist dabei immer von einem Modell abhängig. Diese Modelle werden in (1) parametrische, (2) nichtparametrische, (3) physikalisch basierte und (4) hybride Ableitungsmethoden kategorisiert. Parametrische Methoden definieren einen expliziten parametrisierten Ausdruck, der eine Reihe von Spektralkanälen oder deren Ableitungen mit einem Pflanzenmerkmal von Interesse in Beziehung setzt. Nichtparametrische Methoden umfassen lineare Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA). Diese adressieren Kollinearitätsprobleme zwischen benachbarten Kanälen und komprimieren die gesamte Spektralinformation in dimensionsreduzierte, maximal informative Hauptkomponenten (PCs). Nichtparametrische nichtlineare Methoden, d. h. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), wenden nichtlineare Transformationen auf bildgebende Spektroskopiedaten an und sind daher in der Lage, nichtlineare Beziehungen innerhalb der enthaltenen spektralen Merkmale zu erfassen. Physikalisch basierte Methoden sind ein Oberbegriff für Strahlungstransfermodelle (RTM) und damit verbundene Ableitungsschemata, d. h. Invertierungsverfahren wie z. B. die Invertierung mittels Look-up-Table (LUT). Ein einfaches, leicht invertierbares und spezifisches RTM stellt das Lambert-Beer'sche Gesetz dar, das zur direkten Ableitung des Wassergehalts von Pflanzen verwendet werden kann. Das am weitesten verbreitete, allgemeine und invertierbare RTM ist das eindimensionale Bestandsmodell PROSAIL, eine Kopplung des Blattmodells Leaf Optical Properties Spectra (PROSPECT) mit dem Bestandsreflexionsmodell 4SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves). Bei hybriden Methoden werden von RTMs generierte, synthetische Datenbanken entweder zur Kalibrierung parametrischer Methoden oder zum Training nichtparametrischer ML-Algorithmen verwendet. Aufgrund der Äquifinalitätsproblematik bei der RTM-Invertierung, müssen potenziell unrealistische und redundante Simulationen in einer solchen Datenbank durch die Implementierung natürlicher physiologischer Beschränkungen oder durch die Anwendung von Active Learning (AL) Heuristiken entfernt werden.
In dieser kumulativen Dissertation werden drei verschiedene hybride Ansätze zur Ableitung landwirtschaftlich relevanter Pflanzenmerkmale aus spektrometrischen Bilddaten vorgestellt, die anhand von drei wissenschaftlichen Publikationen demonstriert werden.
In Paper I wird das Lambert-Beer'sche Gesetz angewandt, um die Dicke der optisch aktiven Wasserschicht (bzw. EWT) direkt aus dem Absorptionsmerkmal von flüssigem Wasser bei 970 nm abzuleiten. Das Modell wird mit 50.000 PROSPECT-Spektren kalibriert und anhand von In-situ-Daten validiert. Aufgrund separater Messungen des Wassergehalts von Blättern, Stängeln und Früchten während der München-Nord-Isar (MNI)-Kampagnen, zeigen die Ergebnisse, dass je nach Kulturart und -struktur, unterschiedliche Teile des Bestandes mit optischen Sensoren beobachtet werden können. Bei Winterweizen wurde die höchste Korrelation zwischen gemessenem und modelliertem Wassergehalt für Ähren und Blätter erzielt und sie erreichte Bestimmtheitsmaße (R2) von bis zu 0,72 bei einem relativen RMSE (rRMSE) von 26%, bei Mais entsprechend nur für die Blattfraktion (R2 = 0,86, rRMSE = 23%). Diese Ergebnisse führten zu der allgemeinen Empfehlung, Kompartiment-spezifische EWT-Bestandsmessungen zu erheben, anstatt der üblichen Praxis, blattbasierte EWT-Messungen durch Multiplikation mit dem Blattflächenindex (LAI) auf den Bestandswassergehalt (CWC) hochzurechnen. Das entwickelte und kalibrierte Modell zur Ableitung des Pflanzenwassergehalts (PWR) erwies sich als räumlich und zeitlich übertragbar und kann auf bald verfügbare EnMAP-Daten und andere hyperspektrale Bilddaten angewendet werden.
In Paper II wird das parametrische Konzept der spektralen Integralratios (SIR) eingeführt, um den Chlorophyll a- und b-Gehalt (Cab), den Karotinoidgehalt (Ccx) und den Wassergehalt (Cw) simultan aus bildgebenden Spektroskopiedaten im Wellenlängenbereich 460-1100 nm zu ermitteln. Das SIR-Konzept basiert auf der automatischen Separierung der jeweiligen Absorptionsmerkmale durch lokale Maxima- und Schnittpunkt-Analyse zwischen log-transformierter Reflektanz und konvexen Hüllen. Der Ansatz wurde anhand einer physiologisch eingeschränkten PROSAIL-Datenbank unter Berücksichtigung natürlicher Ccx-Cab-Beziehungen und Positionen der Maxima im grünen Wellenlängenbereich validiert. Die Validierung mit flugzeuggestützten spektrometrischen HyMAP-Daten ergab zufriedenstellende Ergebnisse für Cab (R2 = 0,84; RMSE = 9,06 µg cm-2) und CWC (R2 = 0,70; RMSE = 0,05 cm). Die ermittelten Ccx-Werte wurden anhand einer Plausibilitätsanalyse entsprechend der Cab-Ccx-Abhängigkeit als sinnvoll bewertet. Die Darstellung der SIR-Ergebnisse als mehrkanalige Bilder (3 segment SIR) ermöglicht zudem eine auf die drei betrachteten biochemischen Variablen bezogene, intuitive Visualisierung der dominanten Absorptionen. Der vorgestellte SIR-Algorithmus ermöglicht somit wenig rechenintensive und RTM-gestützte robuste Ableitungen der beiden wichtigsten Pigmente sowie des Wassergehalts und kann in auf jegliche zukünftig verfügbare Hyperspektraldaten angewendet werden.
In Paper III wird ein hybrider Ansatz vorgestellt, der RTM mit ML kombiniert, um den Kohlenstoffgehalt (Carea) sowie die oberirdische trockene und frische Biomasse (AGBdry, AGBfresh) abzuschätzen. Das Konzept umfasst die Erstellung einer PROSAIL-Trainingsdatenbank, die Dimensionsreduzierung mittels PCA, die Reduzierung der Stichprobenanzahl mittels AL anhand des vier Jahre umspannenden MNI-Kampagnendatensatzes und das Training von Gaussian Process Regression (GPR) ML-Algorithmen. Die interne Validierung der GPR-Carea und GPR-AGB-Modelle ergab einen R2 von 0,80 für Carea und einen R2 von 0,80 bzw. 0,71 für AGBdry und AGBfresh. Die Validierung auf einem unabhängigen Datensatz, der flugzeuggestützte AVIRIS-NG-Bilder (spektral auf EnMAP umgerechnet) und In-situ-Messungen umfasste, zeigte erfolgreich die Kartierungsfähigkeiten sowohl für offene Böden als auch für grüne Felder und führte zu zuverlässigen Schätzungen auf Winterweizenfeldern bei geringen Modellunsicherheiten (< 40%). Insgesamt zeigen die vorgeschlagenen Kohlenstoff- und Biomassemodelle einen vielversprechenden Ansatz auf, der zur Ableitung dieser wichtigen Variablen über Anbauflächen aus künftigen weltraumgestützten Hyperspektralaufnahmen wie jenen von EnMAP genutzt werden kann.
Als Schlussfolgerungen ergeben sich die folgenden wichtigen Erkenntnisse in Bezug auf parametrische und nichtparametrische Hybridmethoden sowie bezogen auf die Bedeutung der In-situ-Datenerfassung.
(1) Unsicherheiten innerhalb des RTM PROSAIL sollten immer berücksichtigt werden. Eine mögliche Verringerung dieser Unsicherheiten steht dabei der Invertierbarkeit des Modells und dessen beabsichtigter Einfachheit entgegen.
(2) Sowohl physiologische Einschränkungen als auch AL-Heuristiken sollten angewendet werden, um unrealistische Parameterkombinationen in einer PROSAIL-Kalibrierungs- oder Trainingsdatenbank zu reduzieren.
(3) Modernste ML-Ansätze mit der Fähigkeit, Unsicherheitsintervalle bereitzustellen, werden als vielversprechendster Ansatz für die Lösung von Inferenzproblemen aus hyperspektralen Erdbeobachtungsdaten aufgrund ihrer synergetischen Nutzung von RTMs und der hohen Flexibilität, Genauigkeit und Konsistenz nichtlinearer nichtparametrischer Methoden angesehen.
(4) Parametrische hybride Ansätze ermöglichen aufgrund ihrer algorithmischen Transparenz im Vergleich zu ML-Ansätzen tiefere Einblicke in die grundlegenden physikalischen Grenzen der optischen Fernerkundung.
(5) Integralbasierte Indizes, die die verfügbare hyperspektrale Information voll ausschöpfen, können als physikalisch-basierte dimensionsreduzierte Inputs für ML-Algorithmen dienen, um entweder Schätzungen zu verbessern oder um als Eingangsdaten die verbesserte Unterscheidung von Kulturpflanzen zu ermöglichen, sobald zusätzliche Zeitreiheninformationen verfügbar sind.
(6) Die Validierung quantitativer modellbasierter Schätzungen ist von entscheidender Bedeutung für die Bewertung und Verbesserung ihrer Leistungsfähigkeit in Bezug auf die zugrunde liegenden Annahmen, Modellparametrisierungen und Eingabedaten.
(7) Angesichts der bald verfügbaren EnMAP-Daten sollte die Erhebung von In-situ-Daten zur Validierung von Ableitungsmethoden auf eine hohe Variabilität der gemessenen Pflanzentypen und eine hohe zeitliche Variabilität über die gesamte Vegetationsperiode abzielen sowie flächen- und biomassebasierte destruktive Messungen anstelle von LAI-skalierten Blattmessungen umfassen.
Unter der Voraussetzung, dass die Messinstrumente perfekt funktionieren, hängt der Erfolg der EnMAP-Mission und der hier vorgestellten Methoden entscheidend von einem rauscharmen, präzise atmosphärisch korrigierten Reflektanzprodukt ab. Die Ergebnisse der in dieser Arbeit vorgestellten Methoden können in landwirtschaftliche Entscheidungsunterstützungssysteme für die Dünge- oder Bewässerungsplanung, die Ertragsabschätzung oder die Schätzung des Potenzials der Kohlenstoffbindung im Boden integriert werden, um eine nachhaltige Intensivlandwirtschaft in der Zukunft zu ermöglichen
Ermittlung der Prävalenz der Paramphistomidose mit Bestimmung vorkommender Pansenegelspezies und Ermittlung der Prävalenz des großen und kleinen Leberegels auf Herdenebene bei Schafen und Ziegen in Bayern und Niedersachsen
Get PDFStudie zur kinetischen Ganganalyse und Entwicklung der Körpergewichtsverteilung des heranwachsenden Hundes
Get PDFDer adulte, gesunde Hund wurde in der Literatur der instrumentierten Ganganalyse bereits ausführlich beschrieben. Zum Hund im Wachstum wurden bisher nur wenige Studien veröffentlicht. Die Ziele der vorliegenden Arbeit waren die Beschreibung der Entwicklung der kinetischen Parameter beim gesunden Hund im Wachstum. Die erhobenen Daten sollten für künftige Studien den Zugang zu Referenzwerten für den Hund im Wachstum ermöglichen.
Acht Foxhound-Boxer-Ingelheim-Labrador Retriever (FBI), und vier Beagles wurden sechs Mal im Alter zwischen 10 und 78 postnatalen Wochen (PW) jeweils in den Gangarten Schritt und Trab untersucht. Folgende kinetische Parameter wurden erhoben: Vertikale Spitzenkraft (Peak Vertikal Force, PVF), Vertikaler Impuls (VI), Standphasendauer (Stance Time, ST), Time Of Occurence (TOO) und Körpergewichtsverteilung (Bodyweight Distribution, BWD). Die Daten wurden zu Vorder- (Thoracic Limb, TL) und Hintergliedmaßen (Pelvic Limb, PL) zusammengefasst. Die dimensionslose Froude Number wurde errechnet.
In der vorliegenden Studie wurden kinetische Referenzwerte für Hunde im Wachstum der Rassen Beagle und FBI in den Gangarten Schritt und Trab erhoben.
Alle kinetischen Parameter waren zu allen Untersuchungszeitpunkten für beide Rassen und in beiden Geschwindigkeiten auf den TL höher als auf den PL.
Die Ergebnisse in der Gangart Schritt: PVF PL war in PW 10 und 17 signifikant geringer als in PW 78; VI PL war in PW 17 signifikant geringer als in PW 78; TOO TL war in PW 26 signifikant geringer als in PW 78; VI PL, ST TL, ST PL waren beim FBI signifikant geringer als beim Beagle; TOO TL war beim FBI signifikant höher als beim Beagle.
Die Ergebnisse in der Gangart Trab: PVF TL, VI PL, ST PL, und TOO PL waren in PW 10 signifikant geringer als in PW 78; VI TL und TOO TL waren in PW 10 und 17 signifikant geringer als in PW 78; BWD TL war in PW 10 signifikant geringer als in PW 78; PVF TL und PVF PL waren beim FBI signifikant höher im Vergleich zum Beagle.
Für den Beagle bezüglich beider Gangarten wurde ein signifikanter Unterschied in der Froude Number zwischen PW 10 und allen folgenden PWs gezeigt. Für den FBI bezüglich der Gangart Schritt wurde ein signifikanter Unterschied in der Froude Number zwischen PW 10 und allen folgenden PWs, sowie in der Gangart Trab zwischen PW 10 und 17 und allen folgenden PWs gezeigt.
Eine maßgebliche Limitation der vorliegenden Studie war die geringe Probandenzahl. Zukünftige Studien mit höherer Probandenzahl und weiteren Hunderassen sind notwendig, um eine größere Bandbreite kinetischer Referenzwerte für den Hund im Wachstum zu ermöglichen.The adult, healthy dog has been described in detail in the literature of the computer-assisted gait analysis. Only a few studies in respect to the growing dog have been published. The objectives of the present study were to describe the development of kinetic parameters in the healthy growing dog. The collected data provided future studies access to reference values for the growing dog.
Eight Foxhound-Boxer-Ingelheim-Labrador Retrievers (FBI), and four Beagles were examined six times between 10 and 78 postnatal weeks (PW), each at walking and trotting gait. The following kinetic parameters were collected: Peak Vertical Force (PVF), Vertical Impulse (VI), Stance Phase Duration (Stance Time, ST), Time Of Occurrence (TOO), and Bodyweight Distribution (BWD). Data were summarized to thoracic limb (TL) and pelvic limb (PL). The dimensionless Froude Number was calculated.
The present study collected kinetic reference values for growing dogs of the breeds Beagle and FBI in the walking and trotting gait during their growth period.
During the study period, all kinetic parameters were higher on the TL than on the PL for both breeds and at both velocities.
Results concerning walking gait: PVF PL was significantly lower in PW 10 and 17 than in PW 78; VI PL was significantly lower in PW 17 than in PW 78; TOO TL was significantly lower in PW 26 than in PW 78; VI PL, ST TL, ST PL were significantly lower in the FBI group than in the Beagle group; TOO TL was significantly higher in the FBI group than in the Beagle group.
Results concerning trotting gait: PVF TL, VI PL, ST PL, and TOO PL were significantly lower in PW 10 than in PW 78; VI TL and TOO TL were significantly lower in PW 10 and 17 than in PW 78; BWD TL was significantly lower in PW 10 than in PW 78; PVF TL and PVF PL were significantly higher in the FBI group compared to the Beagle group.
For the Beagles, regarding both gaits, a significant difference in the Froude Number was reported between PW 10 and all subsequent PWs. For the FBIs, a significant difference in Froude Number was reported between PW 10 and all following PWs regarding walking gait, and between PW 10 and 17 and all following PWs regarding trotting gait.
A significant limitation of the present study was the small number of subjects. Future studies with higher numbers of subjects and additional breeds of dogs are needed to provide a wider range of kinetic reference values for the growing dog
Synthesis, characterization, and investigation of energetic oxetane derivatives and polymers thereof
Get PDFRadial transport of stars and gas in the plane of disc galaxies
Get PDFGalaxy formation and evolution is the most diverse topic of research in the field of astrophysics and has been studied in a vast number of research projects both from a theoretical and an observational perspective. Disc galaxies in particular draw much interest since they are thought to be the first structures that form directly after the collapse of gas into dark matter halos, as a consequence of the angular momentum which is carried by the infalling matter. The evolution of the disc is even more fascinating because of the plethora of internal and external physical processes that have an effect on the system. We present a discussion on the theory of galaxy formation in the Introduction chapter of this work.
In this thesis we are concerned with the specific question of how matter is transported radially within the narrow plane of a galactic disc. We wish to explore how gas is funnelled from the outer towards the central regions of the galaxy and what structural properties of the disc contribute in inducing stronger gas flows. Regarding the stellar component our goal is to understand whether and to what extent stars move to radii other than the one they were born in, a process called stellar migration, and what mechanisms are driving this behaviour. We approach these questions from a theoretical perspective by utilising the powerful predictive tools provided by numerical simulations and semi-analytic models of galaxy formation.
In the first main chapter, we study the radial motions of cold, star-forming gas in the secular evolution phase of a set of 14 Milky Way-mass galaxies from the Auriga suite of zoom-in cosmological magnetohydrodynamical simulations. We study the radial transport of material within the disc plane in a series of concentric rings. For the gas in each ring at a given time we compute two quantities as a function of time and radius: 1) the radial bulk flow of the gas; and 2) the radial spread of the gas relative to the bulk flow. Averaging the data from all the halos, we find that the radial spread increases with radius in the form of a power law with strong secondary dependencies on the fraction of accreted material and the local radial velocity dispersion of the gas. We find that the bulk motion of gas is well described in the inner disc regions by a radially-independent mean inward flow speed of -2.4 km/s. The spread around this value relates to the change in angular momentum of the gas and also the amount of accreted material.
In the second main chapter we study the presence and importance of stellar migration in the evolution of 17 Milky-Way like discs with stellar mass 10 < log(M/M_sun) < 11 in Auriga. We compare the birth radii of the stars to their radii at z=0 for each system and present mean values of the strength of stellar migration as a function of radius and stellar age which vary between 1-4 kpc. We also investigate the effect of migration on age and metallicity radial profiles in the discs. We find several cases of age gradient flattening due to migration, but significant changes to metallicity profiles only for older stellar populations and discs that develop a strong bar. Furthermore, we study stellar migration from the perspective of the change of the galactocentric radius (Delta R) and orbital guiding centre radius (Delta R_g) of stellar particles between given time intervals. We find that stars migrate approximately as a diffusion process only in the outer parts of the discs and for particular galaxies that have a weak bar. Strongly barred galaxies in our sample show larger stellar migration but its timestep evolution is slower-than-diffusion. Finally, we give parametrizations that encapsulate the dependence of the strength of the radial migration as a function of time and radius.
In the third main chapter we apply the parametrizations that were extracted in the analysis of Auriga into the L-Galaxies semi-analytic model of galaxy formation and evolution. We are updating the radial flow recipe that is currently used in L-Galaxies and adding anew functionality that accounts for the stellar migration. We describe our algorithmic implementation along with the necessary adaptations in order to incorporate the new recipes to the model as well as potential caveats that require further research. In the preliminary results that we present in this thesis, we have explored the effect of this novel implementation in the outcome of the model both with respect to global properties, such as the stellar and gas mass of the galaxies, and in the radially resolved profiles of the same quantities. The most important finding is that the new implementation yields different results depending on the underlying spatial resolution of the model.
In the end of this thesis we summarize our conclusions and discuss potential extensions of this work in future research.Die Galaxienentstehung und -entwicklung ist eines der vielfältigsten Forschungsthemen auf dem Gebiet der Astrophysik und wurde deshalb bereits in einer Vielzahl von Forschungsarbeiten sowohl aus theoretischer als auch aus beobachtender Perspektive untersucht. Insbesondere Scheibengalaxien stoßen auf großes Interesse, da sie vermutlich die ersten Strukturen sind, die sich direkt nach dem Kollaps von Gas in Halos aus dunkler Materie bilden, als Folge des Drehimpulses, der von der einfallenden Materie erhalten bleibt. Die Entwicklung der entstehenden Scheibe ist besonders faszinierend aufgrund der Fülle interner und externer physikalischer Prozesse, die auf das System einwirken. Im Einführungskapitel dieser Arbeit diskutieren wir die diesbezügliche Theorie der Galaxienentstehung genauer.
In dieser Forschungsarbeit beschäftigen wir uns mit der konkreten Frage, wie Materie innerhalb der schmalen Ebene einer galaktischen Scheibe radial transportiert wird. Wir möchten untersuchen, wie Gas von den äußeren in die zentralen Regionen der Galaxie geleitet wird und welche strukturellen Eigenschaften der Scheibe dazu beitragen, stärkere Gasströme zu induzieren. In Bezug auf die stellare Komponente ist es unser Ziel zu verstehen, ob und inwieweit sich Sterne zu anderen Radien als die, bei denen sie geboren wurden, bewegen, ein Prozess, der als Sternmigration bezeichnet wird, und welche Mechanismen dieses Verhalten antreiben. Wir nähern uns diesen Fragen aus einer theoretischen Perspektive, indem wir leistungsstarke Vorhersagewerkzeuge nutzen, die durch numerische Simulationen und sogenannte semi-analytische Modelle der Galaxienentstehung bereitgestellt werden.
Im ersten Hauptkapitel untersuchen wir die Radialbewegungen von kaltem, sternbildendem Gas in der säkularen Entwicklungsphase eines Satzes von 14 kosmologischen magnetohydrodynamischen Simulationen von Galaxien mit einer Masse ähnlich der Milchstraße. Diese Modelle stammen aus dem sogenannten Auriga-Projekt. Wir untersuchen den radialen Materialtransport innerhalb der Scheibenebene auf Basis einer Reihe konzentrischer Ringe. Für das Gas, das sich zu einem gegebenen Zeitpunkt in einem Ring befindet, berechnen wir für jeden Ring zwei Größen als Funktion von Zeit und Radius: 1) die radiale Massenströmung des Gases; und 2) die radiale Ausbreitung des Gases relativ zur Massenströmung. Durch Mittelung der Daten aller Galaxien finden wir, dass die radiale Ausbreitung mit dem Radius in Form eines Potenzgesetzes zunimmt, mit starken sekundären Abhängigkeiten wie dem Anteil des angesammelten Materials und der lokalen radialen Geschwindigkeitsdispersion des Gases. Die Bewegung des Gases in den inneren Scheibenregionen wird durch eine radial unabhängige mittlere Einwärtsströmungsgeschwindigkeit von -2,4 km/s gut beschrieben. Die Streuung um diesen Wert wird durch die Änderung des Drehimpulses des Gases und auch durch die Menge an angelagertem Material bestimmt.
Im zweiten Hauptkapitel untersuchen wir das Vorhandensein und die Bedeutung der Sternmigration in der Entwicklung von 17 milchstraßenähnlichen Scheibengalaxien aus den Auriga Simulationen mit einer Sternmasse 10 < log(M/M_sun) < 11. Wir vergleichen die Geburtsradien der Sterne mit ihren Radien bei z=0 für jedes System und präsentieren Mittelwerte der Stärke der Sternwanderung als Funktion von Radius und Sternalter, die zwischen 1-4 kpc variieren. Wir untersuchen auch die Auswirkung der Migration auf das Alter und die radialen Profile der Metallizität in den Scheiben. Wir finden mehrere Fälle einer Abflachung des Altersgradienten aufgrund von Migration, sowie signifikante Änderungen der Metallizitätsprofile für ältere Sternpopulationen und in Scheibengalaxien, die einen starken Balken entwickeln. Darüber hinaus untersuchen wir die Sternmigration aus der Sicht der Änderung des galaktozentrischen Radius (Delta R) und aus Sicht von Änderungen des orbitalen Führungsradius (Delta R_g) von Sternteilchen zwischen gegebenen Zeitintervallen. Wir finden, dass Sterne nur in den äußeren Teilen der Scheiben und für bestimmte Galaxien, die einen schwachen Balken haben, näherungsweise in der Form eines Diffusionsprozesses wandern. Galaxien mit starken Balken zeigen eine stärkere Sternmigration, aber ihre zeitliche Entwicklung ist langsamer als bei einer Diffusion. Abschließend geben wir Parametrisierungen an, die die Abhängigkeit der Stärke der radialen Migration als Funktion von Zeit und Radius beschreiben.
Im dritten Hauptkapitel wenden wir die Parametrisierungen, die wir durch Analyse der Auriga Simulationen bestimmt haben, auf das semi-analytische Modell "L-Galaxies" der Galaxienentstehung und -entwicklung an. Wir aktualisieren dabei das radiale Strömungsrezept, das derzeit in L-Galaxies verwendet wird, und fügen eine neue Funktionalität hinzu, die die Sternmigration berücksichtigt. Wir beschreiben unsere algorithmische Implementierung zusammen mit den notwendigen Anpassungen, um diese neuen Prozesse in das Modell zu integrieren. Wir diskutieren auch Punkte, die weiterer Forschung bedürfen. In den vorläufigen Ergebnissen, die wir in dieser Dissertation präsentieren, haben wir die Auswirkungen dieser neuartigen Implementierung auf das Ergebnis des Modells sowohl in Bezug auf globale Eigenschaften, wie auch hinsichtlich der Stern- und Gasmasse der Galaxien, als auch bezüglich der radial aufgelösten Profile untersucht. Eine wichtige Erkenntnis ist, dass die neue Implementierung je nach zugrundeliegender räumlicher Auflösung des Modells noch unterschiedliche Ergebnisse liefert.
Am Ende dieser Arbeit fassen wir unsere Schlussfolgerungen zusammen und diskutieren mögliche Erweiterungen in zukünftiger Forschung
Characterization of response properties and connectivity in mouse visual thalamus and cortex
Get PDFHow neuronal activity is shaped by circuit connectivity between neuronal populations is a central question in visual neuroscience. Combined with experimental data, computational models allow causal investigation and prediction of both how connectivity influences activity and how activity constrains connectivity. In order to develop and refine these computational models of the visual system, thorough characterization of neuronal response patterns is required. In this thesis, I first present an approach to infer connectivity from in vivo stimulus responses in mouse visual cortex, revealing underlying principles of connectivity between excitatory and inhibitory neurons. Second, I investigate suppressed-by-contrast neurons, which, while known since the 1960s, still remain to be included in standard models of visual function. I present a characterization of intrinsic firing properties and stimulus responses that expands the knowledge about this obscure neuron type.
Inferring the neuronal connectome from neural activity is a major objective of computational connectomics. Complementary to direct experimental investigation of connectivity, inference approaches combine simultaneous activity data of individual neurons with methods ranging from statistical considerations of similarity to large-scale simulations of neuronal networks. However, due to the mathematically ill-defined nature of inferring connectivity from in vivo activity, most approaches have to constrain the inference procedure using experimental findings that are not part of the neural activity data set at hand. Combining the stabilized-supralinear network model with response data from the visual thalamus and cortex of mice, my collaborators and I have found a way to infer connectivity from in vivo data alone. Leveraging a property of neural responses known as contrast-invariance of orientation tuning, our inference approach reveals a consistent order of connection strengths between cortical neuron populations as well as tuning differences between thalamic inputs and cortex.
Throughout the history of visual neuroscience, neurons that respond to a visual stimulus with an increase in firing have been at the center of attention. A different response type that decreases its activity in response to visual stimuli, however, has been only sparsely investigated. Consequently, these suppressed-by-contrast neurons, while recently receiving renewed attention from researchers, have not been characterized in depth. Together with my collaborators, I have conducted a survey of SbC properties covering firing reliability, cortical location, and tuning to stimulus orientation. We find SbC neurons to fire less regularly than expected, be located in the lower parts of cortex, and show significant tuning to oriented gratings
Stereoretentive preparation and reactions of highly optically enriched secondary alkyllithium, alkylmagnesium and alkylzinc reagents
Get PDFPrognostischer Nutzen klinischer Parameter sowie innovativer Diagnostik beim Harnblasenkarzinom
Get PDFWissenschaftliche Vorbereitung einer europäischen Leitlinie zur radiologischen Polytraumaversorgung und orientierende Feststellung des aktuellen Umsetzungsgrades darin enthaltener Empfehlungen
Get PDFEffects of short-term thinking on investment and implications for macroeconomic policies
Get PDFIn this thesis, after a brief introduction, three papers on the effects of short-term thinking on the economy are presented, where short-term thinking is defined to encompass both short-termistic incentive structures as well as imperfectly forward-looking expectations. The first paper studies the impact of short-termistic incentives for managers of American corporations on their decisions regarding the capital mix of their companies. The second paper presents a New Keynesian model with rigid wages and myopic expectations and assesses the performance of simple monetary policy rules. The final chapter uses a medium-scale dynamic stochastic general equilibrium model to study to what extent multipliers of government investment depend, inter alia, on the forward-lookingness of agents' expectations.In der vorliegenden Arbeit werden nach einer kurzen Einleitung drei Aufsätze zu den Effekten kurzfristigen Denkens auf die Ökonomie betrachtet. Unter "kurzfristigem Denken" werden sowohl kurzfristige Anreizsysteme als auch unvollkommen vorausschauende Erwartungen subsumiert. Der erste Aufsatz untersucht die Auswirkungen kurzfristiger Anreizsysteme bei Managern US-amerikanischer Unternehmen auf die Wahl ihres Kapitalstocks. Der zweite Aufsatz beleuchtet im Rahmen eines neukeynesianischen Modells mit Lohnrigiditäten die Stabilisierungseigenschaften unterschiedlicher einfacher geldpolitischer Regeln, wenn Wirtschaftssubjekte myopische Erwartungen aufweisen. Im Rahmen des letzten Aufsatzes wird mittels eines dynamischen stochastischen allgemeinen Gleichgewichtsmodells untersucht, inwiefern der Ausgabenmultiplikator auf öffentliche Investitionen davon abhängt, wie vorausschauend die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte sind