Refine
Year of publication
- 2022 (3) (remove)
Document Type
- Doctoral thesis (3)
Institute
- Mathematisch-Geographische Fakultät (3) (remove)
Language
- English (2)
- Multiple languages (1)
Keywords
- Anpassungstest (1)
- Archäologische Stätte (1)
- Blockgletscher (1)
- CUSUM technique (1)
- Datenformat (1)
- Drohne | Flugkörper (1)
- Dynamische Geomorphologie (1)
- Finanzwirtschaft (1)
- Flusserosion (1)
- Flüchtling (1)
- Forschungsplanung (1)
- Fotogeologie (1)
- Geomorphologie (1)
- Geschichte 1976-1994 (1)
- Goodness-of-fit Test (1)
- Historische Landschaftskunde (1)
- Jordanien (1)
- Kauner Tal (1)
- Khmaladze Transformation (1)
- Landschaftsentwicklung (1)
- Lebensunterhalt (1)
- Libanon | Nord (1)
- Lineares Regressionsmodell (1)
- Luftbild (1)
- Luftbildarchäologie (1)
- Luftbildauswertung (1)
- Markierter empirischer Prozess (1)
- Mikrofinanzierung (1)
- Nichtparametrische Statistik (1)
- Orcia (1)
- Photogrammetrie (1)
- Prozessdynamik (1)
- Punktwolke (1)
- Quantifizierung (1)
- Rekonstruktion (1)
- Soziale Integration (1)
- Structure from Motion (1)
- Topografie (1)
- Wirtschaftliche Integration (1)
- Wirtschaftsrecht (1)
Um die langfristige Genese einer Landschaft nachvollziehen zu können, ist es nötig, die Prozesse vergangener Zeiten bzw. die daraus resultierenden Geländeformen möglichst genau zu rekonstruieren. Neben der Messung aktueller Prozessraten erfordert dies die Integration von historischen Prozessraten aus Messdaten unter vergangenen Umweltbedingungen. In diesem Zusammenhang zeigt sich das große Potential historischer Luftaufnahmen aus verschiedensten Archiven. Für Europa sind diese für viele Regionen ab den frühen 1950er Jahren, vereinzelt sogar ab den 1930er Jahren erhältlich. Die potentiell erzielbaren Genauigkeiten topographischer Aufnahmen sind von einer Vielzahl an Faktoren gesteuert. Diese können aufgrund unterschiedlicher Sensoren und der individuellen naturräumlichen Ausstattung eines jeden Untersuchungsgebietes sehr unterschiedlich sein. Die Qualität der finalen Produkte, im Speziellen die resultierenden Genauigkeiten und Auflösungen (räumlich und zeitlich) der Höhen- und Geländemodelle, wird vor allem von der Datenaufnahme und -Verarbeitung gesteuert. Bereits ab Mitte des 20. Jahrhunderts wurde damit begonnen Sedimentbilanzen für gesamte Einzugsgebiete zu erstellen, um die Prozessvielfalt und -Interaktion besser zu verstehen. Die Untersuchungen wurden zumeist auf der Hang- oder Plotskala durchgeführt. Mittels Extrapolation konnten so die Sedimentbilanzen für ganze Einzugsgebiete berechnet werden. Diese Arbeiten lieferten wichtige Erkenntnisse in Bezug auf den Sedimenthaushalt in bestimmten Teileinzugsgebieten, konnten aber noch keine detaillierten Aussagen über die räumliche und zeitliche Variabilität der geomorphologischen Prozesse liefern. Prozesse geringer Magnituden konnten mit den klassischen analogen Messmethoden nur schwer oder gar nicht gemessen werden. Selbiges gilt für Prozesse hoher Magnitude aber geringer Frequenz, wenn diese nicht im entsprechenden Beobachtungszeitraum auftraten, aber mitunter einen großen Beitrag zum Sedimenthaushalt des Einzugsgebietes leisten und somit das gesamte geomorphologische System beeinflussen können. Die rasch voranschreitenden technologischen Entwicklungen im Computersektor und die Kommerzialisierung des Drohnenmarktes ab 2013 eröffneten einer Vielzahl von Anwendern aus den verschiedensten Geowissenschaften, im Speziellen aber aus der Geomorphologie, den Zugang zu photogrammetrischen Verfahren. Die vorliegende kumulative Dissertation beschäftigt sich mit der Frage nach den Chancen und Grenzen luftgestützter photogrammetrischer Produkte zur Verbesserung des geomorphologischen Prozessverständnisses komplexer Landschaften auf Einzugsgebietsebene. Die innerhalb der Dissertation enthaltenen sechs Einzelstudien gehen dabei unterschiedlichen methodischen und fachlichen Schwerpunkten nach. Methodisch liegt der Fokus dabei auf der Beurteilung verschiedener UAS-Modelle aus unterschiedlichen Preis- und Gewichtsklassen sowie der Verarbeitung von historischen Luftbilddatensätzen mittels der Structure-from-Motion Methode. Neben der Frage nach dem Einfluss verschiedener Aufnahme- und Auswerteparameter auf die Genauigkeit der resultierenden Höhen- und Geländemodellen liegt der weitere Fokus auf der Beurteilung langfristiger geomorphologischer Veränderungen in den einzelnen Untersuchungsgebieten (Eichstätt, Kaunertal, Toskana). Trotz möglichst stabiler Aufnahmebedingungen und -Parameter zeigen die Geländemodelle der einzelnen UAS unterschiedliche Fehlermagnituden und -ausprägungen. Für die Modelle XR6, Inspire 2 und Phantom 4 Pro sind die Unterschiede für die meisten geomorphologischen Untersuchungen aufgrund der geringen Standardabweichungen von 5 cm (XR6, Inspire 2 und Phantom 4 Pro) bis 16 cm (Mavic Pro) nicht relevant. Aufgrund der geringen Größe, des Gewichtsvorteils und der damit einhergehenden Anwenderfreundlichkeit kann der Einsatz des Phantom 4 Pro UAS vor allem in schwer zugänglichem Gelände vorteilhaft sein. Auf die Verwendung von UAS mit rolling-shutter-Sensoren (hier: Mavic Pro) sollte aufgrund höherer geometrischer Verzerrungen und den daraus resultierenden Problemen bei der Bildverarbeitung mittels SfM-MVS verzichtet werden. Bezüglich der Verwendung von historischen Luftbildern zeigen alle innerhalb dieser Arbeit enthaltenen Studien die Eignung solcher Datensätze zur SfM-MVS basierten Rekonstruktion von Geländeoberflächen in komplexen Terrains auf Einzugsgebietsebene. Die Analysen zeigen, dass die Inklusion von Linsen-/Kamera-Kalibrierungsparametern in der SfM-MVS-Verarbeitung die Geländemodellrekonstruktion maßgeblich verbessert. Fehlerhaft rekonstruierte Oberflächen treten vor allem in Datensätzen auf, die ohne Kalibrierungsinformationen berechnet wurden auf. In den aus JPEG-Daten berechneten Geländemodellen sind diese im Vergleich zu den TIFF-Datensätzen weit stärker ausgeprägt, und die TIFF-basierten Modelle weisen deutlich geringere Standardabweichungen auf. Vor allem die Fusion von Ergebnissen aus kurz- und langfristig angelegten Untersuchungen bietet großes Potential, um die Veränderungen in den geomorphologischen Systemen ganzer Einzugsgebiete besser zu verstehen.
Linear regression models are very popular among users as they allow an intuitive interpretation of the dependencies between an outcome variable and explanatory variables. However, to avoid false conclusions from such models, any statistical inference should be backed up by a goodness-of-fit test. These tests check whether the hypothesised class of possible regression functions has been adequately chosen.
In this work, goodness-of-fit tests for univariate linear regression models based on the asymptotic distribution of residual CUSUM processes are studied. In the literature, a distinction is made between random designs and fixed designs when studying such goodness-of-fit tests. We prove that for each of these two scenarios (random and fixed design) there is a corresponding uniform design, we examine similarities and differences between these two scenarios, and prove that, when it comes to goodness-of-fit tests in in linear regression models based on the asymptotic distribution of residual CUSUM processes, one can assume without loss of generality a generic linear regression model.
Furthermore, a geometric interpretation of residual CUSUM limit processes as projections on certain reproducing kernel Hilbert spaces is given, the effect of heteroscedastic regression errors on residual CUSUM limit processes is investigated, and an interpretation of the Khmaladze maratingale transformation as a continuous-time recursive least squares method is made explicit.
Finance without foundations
(2022)
This thesis examines the role of financial inclusion by way of access to formal financial services such as savings, credit, transfers and payments, in supporting the lives of refugees in protracted displacement in Jordan. It asks if such access enables smoother financial and livelihood transitions as refugees arrive and integrate into their new environments in host countries. It critically evaluates the narrative presented by humanitarian actors supporting financial inclusion as a marketled intervention to support refugee self-reliance. It argues that the limited provision of financial services through mobile wallets and micro-credit is not sufficient to financially integrate refugees. Above all, it demonstrates through the in-depth qualitative research in Jordan that in a context where refugees’ livelihoods are constrained due to a lack of foundational economic rights, financial services can only marginally improve their lives by making it more convenient to receive remittances and humanitarian transfers.
The research is embedded in a larger project called “Finance in Displacement: Exploring and strengthening financial lives of forcibly displaced persons” (FIND), which was initiated in 2019 as a collaboration between the Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt, the Tufts University, and the International Rescue Committee. The project was supported by the German Federal Ministry for Economic Cooperation and Development (BMZ).