This work was written as a cumulative doctoral thesis based on reviewed publications. Climate projections are mainly based on the results of numeric simulations from global or regional climate models. Up to now processes between atmosphere and land surface are only rudimentarily known. This causes one of the major uncertainties in existing models. In order to reduce parameterisation uncertainties and to find a reasonable description of sub grid heterogeneities, the determination and evaluation of parameterisation schemes for modelling require as many datasets from different spatial scales as possible. This work contributes to this topic by implying different datasets from different platforms. Its objective was to analyse the spatial heterogeneity of land surface parameters and energy flux densities obtained from both satellite observations with different spatial and temporal resolutions and in-situ measurements. The investigations were carried out for two target areas in Germany. First, satellite data for the years 2002 and 2003 were analysed and validated from the LITFASS-area (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study). Second, the data from the experimental field sites of the FLUXNET cluster around Tharandt from the years 2006 and 2007 were used to determine the NDVI (Normalised Difference Vegetation Index for identifying vegetated areas and their "condition"). The core of the study was the determination of land surface characteristics and hence radiant and energy flux densities (net radiation, soil heat flux, sensible and latent heat flux) using the three optical satellite sensors ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spektroradiometer) and AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) with different spatial (30 m – 1 km) and temporal (1 day – 16 days) resolution. Different sensor characteristics and different data sets for land use classifications can both lead to deviations of the resultant energy fluxes between the sensors. Thus, sensor differences were quantified, sensor adaptation methods were implemented and a quality analysis for land use classifications was performed. The result is then a single parameterisation scheme that allows for the determination of the energy fluxes from all three different sensors. The main focus was the derivation of the latent heat flux (L.E) using the Penman-Monteith (P-M) approach. Satellite data provide measurements of spectral reflectance and surface temperatures. The P-M approach requires further surface parameters not offered by satellite data. These parameters include the NDVI, Leaf Area Index (LAI), wind speed, relative humidity, vegetation height and roughness length, for example. They were derived indirectly from the given satellite- or in-situ measurements. If no data were available so called default values from literature were taken. The quality of these parameters strongly influenced the exactness of the radiant- and energy fluxes. Sensitivity studies showed that NDVI is one of the most important parameters for determination of evaporation. In contrast it could be shown, that the parameters as vegetation height and measurement height have only minor influence on L.E, which justifies the use of default values for these parameters. Due to the key role of NDVI a field study was carried out investigating the spatial variability and sensitivity of NDVI above five different land use types (winter wheat, corn, grass, beech and spruce). Methods to determine this parameter not only from space (spectral), but also from in-situ tower measurements (broadband) and spectrometer data (spectral) were compared. The best agreement between the methods was found for winter wheat and grass measurements in 2006. For these land use types the results differed by less than 10 % and 15 %, respectively. Larger differences were obtained for the forest measurements. The correlation between the daily MODIS-NDVI data and the in-situ NDVI inferred from the spectrometer and the broadband measurements were r=0.67 and r=0.51, respectively. Subsequently, spatial variability of land surface parameters and fluxes were analysed. The several spatial resolutions of the satellite sensors can be used to describe subscale heterogeneity from one scale to the other and to study the effects of spatial averaging. Therefore land use dependent parameters and fluxes were investigated to find typical distribution patterns of land surface properties and energy fluxes. Implying the distribution patterns found here for albedo and NDVI from ETM+ data in models has high potential to calculate representative energy flux distributions on a coarser scale. The distribution patterns were expressed as probability density functions (PDFs). First results of applying PDFs of albedo, NDVI, relative humidity, and wind speed to the L.E computation are encouraging, and they show the high potential of this method. Summing up, the method of satellite based surface parameter- and energy flux determination has been shown to work reliably on different temporal and spatial scales. The data are useful for detailed analyses of spatial variability of a landscape and for the description of sub grid heterogeneity, as it is needed in model applications. Their usability as input parameters for modelling on different scales is the second important result of this work. The derived vegetation parameters, e.g. LAI and plant cover, possess realistic values and were used as model input for the Lokalmodell of the German Weather Service. This significantly improved the model results for L.E. Additionally, thermal parameter fields, e.g. surface temperature from ETM+ with 30 m spatial resolution, were used as input for SVAT-modelling (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer scheme). Thus, more realistic L.E results were obtained, providing highly resolved areal information. / Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Klimaprognosen basieren im Allgemeinen auf den Ergebnissen numerischer Simulationen mit globalen oder regionalen Klimamodellen. Eine der entscheidenden Unsicherheiten bestehender Modelle liegt in dem noch unzureichenden Verständnis von Wechselwirkungsprozessen zwischen der Atmosphäre und Landoberflächen und dem daraus folgenden Fehlen entsprechender Parametrisierungen. Um das Problem einer unsicheren Modell-Parametrisierung aufzugreifen und zum Beispiel subskalige Heterogenität in einer Art und Weise zu beschreiben, dass sie für Modelle nutzbar wird, werden für die Bestimmung und Evaluierung von Modell-Parametrisierungsansätzen so viele Datensätze wie möglich benötigt. Die Arbeit trägt zu diesem Thema durch die Verwendung verschiedener Datensätze unterschiedlicher Plattformen bei. Ziel der Studie war es, aus Satellitendaten verschiedener räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie aus in-situ Daten die räumliche Heterogenität von Landoberflächenparametern und Energieflussdichten zu bestimmen. Die Untersuchungen wurden für zwei Zielgebiete in Deutschland durchgeführt. Für das LITFASS-Gebiet (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study) wurden Satellitendaten der Jahre 2002 und 2003 untersucht und validiert. Zusätzlich wurde im Rahmen dieser Arbeit eine NDVI-Studie (Normalisierter Differenzen Vegetations Index: Maß zur Detektierung von Vegetationflächen, deren Vitalität und Dichte) auf den Testflächen des FLUXNET Clusters um Tharandt in den Jahren 2006 und 2007 realisiert. Die Grundlage der Arbeit bildete die Bestimmung von Landoberflächeneigenschaften und daraus resultierenden Energieflüssen, auf Basis dreier optischer Sensoren (ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) und AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer)) mit unterschiedlichen räumlichen (30 m – 1 km) und zeitlichen (1 – 16 Tage) Auflösungen. Unterschiedliche Sensorcharakteristiken, sowie die Verwendung verschiedener, zum Teil ungenauer Datensätze zur Landnutzungsklassifikation führen zu Abweichungen in den Ergebnissen der einzelnen Sensoren. Durch die Quantifizierung der Sensorunterschiede, die Anpassung der Ergebnisse der Sensoren aneinander und eine Qualitätsanalyse von verschiedenen Landnutzungsklassifikationen, wurde eine Basis für eine vergleichbare Parametrisierung der Oberflächenparameter und damit auch für die daraus berechneten Energieflüsse geschaffen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Bestimmung des latenten Wärmestromes (L.E) mit Hilfe des Penman-Monteith Ansatzes (P-M). Satellitendaten liefern Messwerte der spektralen Reflexion und der Oberflächentemperatur. Die P-M Gleichung erfordert weitere Oberflächenparameter wie zum Beispiel den NDVI, den Blattflächenindex (LAI), die Windgeschwindigkeit, die relative Luftfeuchte, die Vegetationshöhe oder die Rauhigkeitslänge, die jedoch aus den Satellitendaten nicht bestimmt werden können. Sie müssen indirekt aus den oben genannten Messgrößen der Satelliten oder aus in-situ Messungen abgeleitet werden. Stehen auch aus diesen Quellen keine Daten zur Verfügung, können sogenannte Standard- (Default-) Werte aus der Literatur verwendet werden. Die Qualität dieser Parameter hat einen großen Einfluss auf die Bestimmung der Strahlungs- und Energieflüsse. Sensitivitätsstudien im Rahmen der Arbeit zeigen die Bedeutung des NDVI als einen der wichtigsten Parameter in der Verdunstungsbestimmung nach P-M. Im Gegensatz dazu wurde deutlich, dass z. B. die Vegetationshöhe und die Messhöhe einen relativ kleinen Einfluss auf L.E haben, so dass für diese Parameter die Verwendung von Standardwerten gerechtfertigt ist. Aufgrund der Schlüsselrolle, welche der NDVI in der Bestimmung der Verdunstung einnimmt, wurden im Rahmen einer Feldstudie Untersuchungen des NDVI über fünf verschiedenen Landnutzungstypen (Winterweizen, Mais, Gras, Buche und Fichte) hinsichtlich seiner räumlichen Variabilität und Sensitivität, unternommen. Dabei wurden verschiedene Bestimmungsmethoden getestet, in welchen der NDVI nicht nur aus Satellitendaten (spektral), sondern auch aus in-situ Turmmessungen (breitbandig) und Spekrometermessungen (spektral) ermittelt wird. Die besten Übereinstimmungen der Ergebnisse wurden dabei für Winterweizen und Gras für das Jahr 2006 gefunden. Für diese Landnutzungstypen betrugen die Maximaldifferenzen aus den drei Methoden jeweils 10 beziehungsweise 15 %. Deutlichere Differenzen ließen sich für die Forstflächen verzeichnen. Die Korrelation zwischen Satelliten- und Spektrometermessung betrug r=0.67. Für Satelliten- und Turmmessungen ergab sich ein Wert von r=0.5. Basierend auf den beschriebenen Vorarbeiten wurde die räumliche Variabilität von Landoberflächenparametern und Flüssen untersucht. Die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen der Satelliten können genutzt werden, um zum einen die subskalige Heterogenität zu beschreiben, aber auch, um den Effekt räumlicher Mittelungsverfahren zu testen. Dafür wurden Parameter und Energieflüsse in Abhängigkeit der Landnutzungsklasse untersucht, um typische Verteilungsmuster dieser Größen zu finden. Die Verwendung der Verteilungsmuster (in Form von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen – PDFs), die für die Albedo und den NDVI aus ETM+ Daten gefunden wurden, bietet ein hohes Potential als Modellinput, um repräsentative PDFs der Energieflüsse auf gröberen Skalen zu erhalten. Die ersten Ergebnisse in der Verwendung der PDFs von Albedo, NDVI, relativer Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit für die Bestimmung von L.E waren sehr ermutigend und zeigten das hohe Potential der Methode. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Methode der Ableitung von Oberflächenparametern und Energieflüssen aus Satellitendaten zuverlässige Daten auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen liefert. Die Daten sind für eine detaillierte Analyse der räumlichen Variabilität der Landschaft und für die Beschreibung der subskaligen Heterogenität, wie sie oft in Modellanwendungen benötigt wird, geeignet. Ihre Nutzbarkeit als Inputparameter in Modellen auf verschiedenen Skalen ist das zweite wichtige Ergebnis der Arbeit. Aus Satellitendaten abgeleitete Vegetationsparameter wie der LAI oder die Pflanzenbedeckung liefern realistische Ergebnisse, die zum Beispiel als Modellinput in das Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes implementiert werden konnten und die Modellergebnisse von L.E signifikant verbessert haben. Aber auch thermale Parameter, wie beispielsweise die Oberflächentemperatur aus ETM+ Daten in 30 m Auflösung, wurden als Eingabeparameter eines Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer-Modells (SVAT) verwendet. Dadurch erhält man realistischere Ergebnisse für L.E, die hochaufgelöste Flächeninformationen bieten.

This work was written as a cumulative doctoral thesis based on reviewed publications. Climate projections are mainly based on the results of numeric simulations from global or regional climate models. Up to now processes between atmosphere and land surface are only rudimentarily known. This causes one of the major uncertainties in existing models. In order to reduce parameterisation uncertainties and to find a reasonable description of sub grid heterogeneities, the determination and evaluation of parameterisation schemes for modelling require as many datasets from different spatial scales as possible. This work contributes to this topic by implying different datasets from different platforms. Its objective was to analyse the spatial heterogeneity of land surface parameters and energy flux densities obtained from both satellite observations with different spatial and temporal resolutions and in-situ measurements. The investigations were carried out for two target areas in Germany. First, satellite data for the years 2002 and 2003 were analysed and validated from the LITFASS-area (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study). Second, the data from the experimental field sites of the FLUXNET cluster around Tharandt from the years 2006 and 2007 were used to determine the NDVI (Normalised Difference Vegetation Index for identifying vegetated areas and their "condition"). The core of the study was the determination of land surface characteristics and hence radiant and energy flux densities (net radiation, soil heat flux, sensible and latent heat flux) using the three optical satellite sensors ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spektroradiometer) and AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) with different spatial (30 m – 1 km) and temporal (1 day – 16 days) resolution. Different sensor characteristics and different data sets for land use classifications can both lead to deviations of the resultant energy fluxes between the sensors. Thus, sensor differences were quantified, sensor adaptation methods were implemented and a quality analysis for land use classifications was performed. The result is then a single parameterisation scheme that allows for the determination of the energy fluxes from all three different sensors. The main focus was the derivation of the latent heat flux (L.E) using the Penman-Monteith (P-M) approach. Satellite data provide measurements of spectral reflectance and surface temperatures. The P-M approach requires further surface parameters not offered by satellite data. These parameters include the NDVI, Leaf Area Index (LAI), wind speed, relative humidity, vegetation height and roughness length, for example. They were derived indirectly from the given satellite- or in-situ measurements. If no data were available so called default values from literature were taken. The quality of these parameters strongly influenced the exactness of the radiant- and energy fluxes. Sensitivity studies showed that NDVI is one of the most important parameters for determination of evaporation. In contrast it could be shown, that the parameters as vegetation height and measurement height have only minor influence on L.E, which justifies the use of default values for these parameters. Due to the key role of NDVI a field study was carried out investigating the spatial variability and sensitivity of NDVI above five different land use types (winter wheat, corn, grass, beech and spruce). Methods to determine this parameter not only from space (spectral), but also from in-situ tower measurements (broadband) and spectrometer data (spectral) were compared. The best agreement between the methods was found for winter wheat and grass measurements in 2006. For these land use types the results differed by less than 10 % and 15 %, respectively. Larger differences were obtained for the forest measurements. The correlation between the daily MODIS-NDVI data and the in-situ NDVI inferred from the spectrometer and the broadband measurements were r=0.67 and r=0.51, respectively. Subsequently, spatial variability of land surface parameters and fluxes were analysed. The several spatial resolutions of the satellite sensors can be used to describe subscale heterogeneity from one scale to the other and to study the effects of spatial averaging. Therefore land use dependent parameters and fluxes were investigated to find typical distribution patterns of land surface properties and energy fluxes. Implying the distribution patterns found here for albedo and NDVI from ETM+ data in models has high potential to calculate representative energy flux distributions on a coarser scale. The distribution patterns were expressed as probability density functions (PDFs). First results of applying PDFs of albedo, NDVI, relative humidity, and wind speed to the L.E computation are encouraging, and they show the high potential of this method. Summing up, the method of satellite based surface parameter- and energy flux determination has been shown to work reliably on different temporal and spatial scales. The data are useful for detailed analyses of spatial variability of a landscape and for the description of sub grid heterogeneity, as it is needed in model applications. Their usability as input parameters for modelling on different scales is the second important result of this work. The derived vegetation parameters, e.g. LAI and plant cover, possess realistic values and were used as model input for the Lokalmodell of the German Weather Service. This significantly improved the model results for L.E. Additionally, thermal parameter fields, e.g. surface temperature from ETM+ with 30 m spatial resolution, were used as input for SVAT-modelling (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer scheme). Thus, more realistic L.E results were obtained, providing highly resolved areal information. / Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Klimaprognosen basieren im Allgemeinen auf den Ergebnissen numerischer Simulationen mit globalen oder regionalen Klimamodellen. Eine der entscheidenden Unsicherheiten bestehender Modelle liegt in dem noch unzureichenden Verständnis von Wechselwirkungsprozessen zwischen der Atmosphäre und Landoberflächen und dem daraus folgenden Fehlen entsprechender Parametrisierungen. Um das Problem einer unsicheren Modell-Parametrisierung aufzugreifen und zum Beispiel subskalige Heterogenität in einer Art und Weise zu beschreiben, dass sie für Modelle nutzbar wird, werden für die Bestimmung und Evaluierung von Modell-Parametrisierungsansätzen so viele Datensätze wie möglich benötigt. Die Arbeit trägt zu diesem Thema durch die Verwendung verschiedener Datensätze unterschiedlicher Plattformen bei. Ziel der Studie war es, aus Satellitendaten verschiedener räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie aus in-situ Daten die räumliche Heterogenität von Landoberflächenparametern und Energieflussdichten zu bestimmen. Die Untersuchungen wurden für zwei Zielgebiete in Deutschland durchgeführt. Für das LITFASS-Gebiet (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study) wurden Satellitendaten der Jahre 2002 und 2003 untersucht und validiert. Zusätzlich wurde im Rahmen dieser Arbeit eine NDVI-Studie (Normalisierter Differenzen Vegetations Index: Maß zur Detektierung von Vegetationflächen, deren Vitalität und Dichte) auf den Testflächen des FLUXNET Clusters um Tharandt in den Jahren 2006 und 2007 realisiert. Die Grundlage der Arbeit bildete die Bestimmung von Landoberflächeneigenschaften und daraus resultierenden Energieflüssen, auf Basis dreier optischer Sensoren (ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) und AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer)) mit unterschiedlichen räumlichen (30 m – 1 km) und zeitlichen (1 – 16 Tage) Auflösungen. Unterschiedliche Sensorcharakteristiken, sowie die Verwendung verschiedener, zum Teil ungenauer Datensätze zur Landnutzungsklassifikation führen zu Abweichungen in den Ergebnissen der einzelnen Sensoren. Durch die Quantifizierung der Sensorunterschiede, die Anpassung der Ergebnisse der Sensoren aneinander und eine Qualitätsanalyse von verschiedenen Landnutzungsklassifikationen, wurde eine Basis für eine vergleichbare Parametrisierung der Oberflächenparameter und damit auch für die daraus berechneten Energieflüsse geschaffen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Bestimmung des latenten Wärmestromes (L.E) mit Hilfe des Penman-Monteith Ansatzes (P-M). Satellitendaten liefern Messwerte der spektralen Reflexion und der Oberflächentemperatur. Die P-M Gleichung erfordert weitere Oberflächenparameter wie zum Beispiel den NDVI, den Blattflächenindex (LAI), die Windgeschwindigkeit, die relative Luftfeuchte, die Vegetationshöhe oder die Rauhigkeitslänge, die jedoch aus den Satellitendaten nicht bestimmt werden können. Sie müssen indirekt aus den oben genannten Messgrößen der Satelliten oder aus in-situ Messungen abgeleitet werden. Stehen auch aus diesen Quellen keine Daten zur Verfügung, können sogenannte Standard- (Default-) Werte aus der Literatur verwendet werden. Die Qualität dieser Parameter hat einen großen Einfluss auf die Bestimmung der Strahlungs- und Energieflüsse. Sensitivitätsstudien im Rahmen der Arbeit zeigen die Bedeutung des NDVI als einen der wichtigsten Parameter in der Verdunstungsbestimmung nach P-M. Im Gegensatz dazu wurde deutlich, dass z. B. die Vegetationshöhe und die Messhöhe einen relativ kleinen Einfluss auf L.E haben, so dass für diese Parameter die Verwendung von Standardwerten gerechtfertigt ist. Aufgrund der Schlüsselrolle, welche der NDVI in der Bestimmung der Verdunstung einnimmt, wurden im Rahmen einer Feldstudie Untersuchungen des NDVI über fünf verschiedenen Landnutzungstypen (Winterweizen, Mais, Gras, Buche und Fichte) hinsichtlich seiner räumlichen Variabilität und Sensitivität, unternommen. Dabei wurden verschiedene Bestimmungsmethoden getestet, in welchen der NDVI nicht nur aus Satellitendaten (spektral), sondern auch aus in-situ Turmmessungen (breitbandig) und Spekrometermessungen (spektral) ermittelt wird. Die besten Übereinstimmungen der Ergebnisse wurden dabei für Winterweizen und Gras für das Jahr 2006 gefunden. Für diese Landnutzungstypen betrugen die Maximaldifferenzen aus den drei Methoden jeweils 10 beziehungsweise 15 %. Deutlichere Differenzen ließen sich für die Forstflächen verzeichnen. Die Korrelation zwischen Satelliten- und Spektrometermessung betrug r=0.67. Für Satelliten- und Turmmessungen ergab sich ein Wert von r=0.5. Basierend auf den beschriebenen Vorarbeiten wurde die räumliche Variabilität von Landoberflächenparametern und Flüssen untersucht. Die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen der Satelliten können genutzt werden, um zum einen die subskalige Heterogenität zu beschreiben, aber auch, um den Effekt räumlicher Mittelungsverfahren zu testen. Dafür wurden Parameter und Energieflüsse in Abhängigkeit der Landnutzungsklasse untersucht, um typische Verteilungsmuster dieser Größen zu finden. Die Verwendung der Verteilungsmuster (in Form von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen – PDFs), die für die Albedo und den NDVI aus ETM+ Daten gefunden wurden, bietet ein hohes Potential als Modellinput, um repräsentative PDFs der Energieflüsse auf gröberen Skalen zu erhalten. Die ersten Ergebnisse in der Verwendung der PDFs von Albedo, NDVI, relativer Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit für die Bestimmung von L.E waren sehr ermutigend und zeigten das hohe Potential der Methode. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Methode der Ableitung von Oberflächenparametern und Energieflüssen aus Satellitendaten zuverlässige Daten auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen liefert. Die Daten sind für eine detaillierte Analyse der räumlichen Variabilität der Landschaft und für die Beschreibung der subskaligen Heterogenität, wie sie oft in Modellanwendungen benötigt wird, geeignet. Ihre Nutzbarkeit als Inputparameter in Modellen auf verschiedenen Skalen ist das zweite wichtige Ergebnis der Arbeit. Aus Satellitendaten abgeleitete Vegetationsparameter wie der LAI oder die Pflanzenbedeckung liefern realistische Ergebnisse, die zum Beispiel als Modellinput in das Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes implementiert werden konnten und die Modellergebnisse von L.E signifikant verbessert haben. Aber auch thermale Parameter, wie beispielsweise die Oberflächentemperatur aus ETM+ Daten in 30 m Auflösung, wurden als Eingabeparameter eines Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer-Modells (SVAT) verwendet. Dadurch erhält man realistischere Ergebnisse für L.E, die hochaufgelöste Flächeninformationen bieten.

Mgr. Ivana Příbramská: Informační systémy ve vysokém školství s důrazem na identifikaci uživatelů, informačních potřeb a jejich uspokojování (dizertační práce) Abstract Focus of this thesis is on users in tertiary education and on the extent, to which their information needs are met by information systems and resources provided by both higher education institutions and other organizations. Second chapter sets up a theoretical framework, summarizing research in the field of the information seeking and information seeking behavior, models of information seeking, information needs and their satisfaction. Third chapter describes higher education area and its role in information provision to the users (coming from both within and outside the area); all users within this area are classified and their information needs and sources for satisfaction of these needs are listed. Fourth chapter is concerned with information systems in higher education in Czech Republic including classifications used within this field, national systems collecting data from higher education institutions and short description of three local information systems. Final chapter describes two examples of implementation process and further development of two particular information systems used at the Charles University in Prague and on the...

In this thesis, two different architecture designs of a Multi-Layer Perceptron network have been implemented. One architecture being an ordinary MLP, and in the other adding DenseNet inspired skip connections to an MLP architecture. The models were used and evaluated on the classification task, where the goal was to classify if subjects were diagnosed with Parkinson’s disease or not based on vocal features. The models were trained on an openly available dataset for Parkinson’s classification and evaluated on a hold-out set from this dataset and on two datasets recorded in another sound recording environment than the training data. The thesis searched for the answer to two questions; How insensitive models for Parkinson’s classification are to the sound recording environment and how the proposed skip connections in an MLP model could help improve performance and generalization capacity. The thesis results show that the sound environment affects the accuracy. Nevertheless, it concludes that one would be able to overcome this with more time and allow for good accuracy when models are exposed to data from a new sound environment than the training data. As for the question, if the skip connections improve accuracy and generalization, the thesis cannot draw any broad conclusions due to the data that were used. The models had, in general, the best performance with shallow networks, and it is with deeper networks that the skip connections are argued to help improve these attributes. However, when evaluating on the data from a different sound recording environment than the training data, the skip connections had the best performance in two out of three tests. / I denna avhandling har två olika arkitektur designer för ett artificiellt flerskikts neuralt nätverk implementerats. En arkitektur som följer konventionen för ett vanlig MLP nätverk, samt en ny arkitektur som introducerar DenseNet inspirerade genvägs kopplingar i MLP nätverk. Modellerna användes och utvärderades för klassificering, vars mål var att urskilja försökspersoner som friska eller diagnostiserade med Parkinsons sjukdom baserat på röst attribut. Modellerna tränades på ett öppet tillgänglig dataset för Parkinsons klassificering och utvärderades på en delmängd av denna data som inte hade använts för träningen, samt två dataset som kommer från en annan ljudinspelnings miljö än datan för träningen. Avhandlingen sökte efter svaret på två frågor; Hur okänsliga modeller för Parkinsons klassificering är för ljudinspelnings miljön och hur de föreslagna genvägs kopplingarna i en MLP-modell kan bidra till att förbättra prestanda och generalisering kapacitet. Resultaten av avhandlingen visar att ljudmiljön påverkar noggrannheten, men drar slutsatsen att med mer tid skulle man troligen kunna övervinna detta och möjliggöra god noggrannhet i nya ljudmiljöer. När det kommer till om genvägs kopplingarna förbättrar noggrannhet och generalisering, är avhandlingen inte i stånd att dra några breda slutsatser på grund av den data som användes. Modellerna hade generellt bästa prestanda med grunda nätverk, och det är i djupare nätverk som genvägs kopplingarna argumenteras för att förbättra dessa egenskaper. Med det sagt, om man bara kollade på resultaten på datan som är ifrån en annan ljudinspelnings miljö så hade genvägs arkitekturen bättre resultat i två av de tre testerna som utfördes.

Corporate Growth is a concept that has been widely treated in a specific way or as part of strategy theories, in definition and in econometric models and has also been studied in many different aspects and approaches. The author describes in depth the main variables affecting corporate growth and the underlying business processes. This empirical research has focused on Sales, Profit-Cash Flow, Risk, Created Shareholder Value, Market Value and Overall Performance econometric models. These panel data models are based on the 500 Companies of the Standard & Poor’s 500. The methodology used has been very strict in identifying exogenous variables, walking through the different alternative econometric models, discussing results, and, in the end, describing the practical implications in today’s business corporate management. We basically assume that the Functions/Departments act independently in the same company, many times with different objectives, and in this situation clear processes are key to clarify the situations, roles and responsibilities. We also assume that growth implies interactions among the different functions in a company and the CEO acts to lead and coach his immediate Directors as a referee of the key conflicts through his Operating Mechanism. The objective of this PhD Dissertation is to clarify the business priorities and identify the most relevant variables in every process leading to the highest efficiency in reaching a sustainable and profitable growth. It covers the lack of academic studies on the nature and specific driving factors of corporate growth and provides a working framework for Entrepreneurs and Management leading to the Company’s success.

A classificação isomorfa dos espaços de Banach separáveis C(K) é devida a Milutin no caso em que K são não enumeráveis e a Bessaga e Pelczynski no caso em que K são enumeráveis. Neste trabalho apresentamos uma extensão vetorial dessa classificação e tiramos várias consequências, por exemplo, considerando o espaço métrico compacto infinito K e Y um espaço de Banach: &nbsp; &nbsp; 1. Sendo 1 < p < &infin; e &Gamma; um conjunto infinito, classificamos, a menos de isomorfismo, os espaços de Banach C(K, Y &oplus; lp(&Gamma;)), quando o dual de Y contém uma cópia de lq, onde 1/p+ 1/q =1. &nbsp; &nbsp; 2. Classificamos os espaços de Banach C(K, Y &oplus; l&infin;(&Gamma;)), quando a densidade de Y é estritamente menor que 2|&Gamma;|. &nbsp; &nbsp; 3. Classificamos os espaços de Banach C(K &times;(S&oplus; &beta;&Gamma;)) e C(S &oplus; (K&times; &beta;&Gamma;)), onde S é um compacto disperso de Hausdorff arbitrário e &beta;&Gamma; é a compactificação de Stone-Cech de &Gamma;. Obtemos, também, algumas leis de cancelamento para espaços de Banach da forma C(K1,X)&oplus; C(K2,Y), onde K1 e K2 são espaços compactos métricos infinitos de Hausdorff e X, Y espaços de Banach satisfazendo condições adequadas. Estabelecemos também um teorema de quase-dicotomia envolvendo os espaços C(K,X), onde X tem cotipo finito. Finalmente, apresentamos algumas majorações nas distorções de isomorfismos positivos de C([0,&omega;k]) em C([0,&omega;]) e também de C([0,&omega;]) em C([0,&omega;k]), k&isin; N, k &ge; 2. / The isomorphic classification of separable Banach spaces C(K) is due Milutin in the case when K are uncountable and to Bessaga and Pelczynski in the case when K are countable. In this work we prove a vectorial extention of this classification and provide several consequences, for example considering the infinite metric compact space K and Y a Banach space: &nbsp; &nbsp; 1. Let 1 < p < &infin; and &Gamma; a infinite set, we classify, up to an isomorphism, the Banach spaces C(K, Y &oplus; lp(&Gamma;)), in the case where the dual of Y contains no copy of lq, where 1/p+ 1/q =1. &nbsp; &nbsp; 2. We classify the Banach spaces C(K, Y &oplus; l&infin;(&Gamma;)), when the density character of Y is strictly less that 2|&Gamma;|. &nbsp; &nbsp; 3. We classify the Banach spaces C(K &times;(S&oplus; &beta;&Gamma;)) and C(S &oplus; (K&times; &beta;&Gamma;)) where S is an arbitrary dispersed compact and &beta;&Gamma; is the Stone-Cech compactification of &Gamma;. We obtain also some cancellation laws for Banach spaces in the form C(K1,X)&oplus; C(K2,Y), where K1 and K2 are metric compact Hausdorff spaces and X, Y Banach spaces satisfying appropriate conditions. We established also a quasi-dichotomy theorem envolving the C(K,X) spaces, where X is of finite cotype. Finally, we present some upper bounds of distortions of positive isomorphisms of C([0,&omega;k]) on C([0,&omega;]) and also of C([0,&omega;]) on C([0,&omega;k]), k&isin; N, k &ge; 2.

En raison du nombre croissant des populations vivant sur les littoraux, il devient capital de caractériser ces milieux ainsi que leurs évolutions. De par sa diversité instrumentale, la télédétection spatiale présente des possibilités exceptionnelles pour analyser les caractéristiques des littoraux. Ce travail porte sur l'étude de certaines propriétés du littoral à l'aide des images de télédétection. Le trait de côte caractérise la position du rivage. Sous certaines conditions (tempêtes, raz de marée ...), ce dernier peut évoluer rapidement et dans des proportions importantes. À l'aide des radars imageurs, il est possible d'observer les littoraux dans de telles situations. Pour extraire le trait de côte, nous proposons une méthode exploitant la texture de ces images. Cette méthode est évaluée en la comparant avec d'autres méthodes sur un site étalonné, ainsi que sur d'autres sites et avec des instruments différents. Ce travail porte aussi sur l'analyse du milieu côtier à l'aide d'instruments optiques. Nous montrons que les méthodes usuelles d'analyse permettent, en général, de ne traiter qu'une seule caractéristique parmi l'ensemble. Cette façon d'opérer nous a conduit à définir une méthode plus générale pour analyser les caractéristiques optiques du milieu marin non plus séparément mais ensemble. Basée sur une modélisation du transfert radiatif dans les eaux côtières, cette méthode offre des informations sur les natures de l'eau, des fonds marins et sur la profondeur. Cette méthode est évaluée à l'aide de simulations numériques. Elle est ensuite appliquée sur des images acquises avec un spectromètre aéroporté et avec un radiomètre spatial. Ces exemples montrent que cette méthode offre des résultats prometteurs pour l'étude des eaux côtières. Cette étude montre la complémentarité des instruments spatiaux pour l'étude du littoral. Pour obtenir des cartes riches et précises, nous montrons qu'il faut tenir compte d'images acquises à des dates distinctes et avec des instruments différents.

A classificação isomorfa dos espaços de Banach separáveis C(K) é devida a Milutin no caso em que K são não enumeráveis e a Bessaga e Pelczynski no caso em que K são enumeráveis. Neste trabalho apresentamos uma extensão vetorial dessa classificação e tiramos várias consequências, por exemplo, considerando o espaço métrico compacto infinito K e Y um espaço de Banach: &nbsp; &nbsp; 1. Sendo 1 < p < &infin; e &Gamma; um conjunto infinito, classificamos, a menos de isomorfismo, os espaços de Banach C(K, Y &oplus; lp(&Gamma;)), quando o dual de Y contém uma cópia de lq, onde 1/p+ 1/q =1. &nbsp; &nbsp; 2. Classificamos os espaços de Banach C(K, Y &oplus; l&infin;(&Gamma;)), quando a densidade de Y é estritamente menor que 2|&Gamma;|. &nbsp; &nbsp; 3. Classificamos os espaços de Banach C(K &times;(S&oplus; &beta;&Gamma;)) e C(S &oplus; (K&times; &beta;&Gamma;)), onde S é um compacto disperso de Hausdorff arbitrário e &beta;&Gamma; é a compactificação de Stone-Cech de &Gamma;. Obtemos, também, algumas leis de cancelamento para espaços de Banach da forma C(K1,X)&oplus; C(K2,Y), onde K1 e K2 são espaços compactos métricos infinitos de Hausdorff e X, Y espaços de Banach satisfazendo condições adequadas. Estabelecemos também um teorema de quase-dicotomia envolvendo os espaços C(K,X), onde X tem cotipo finito. Finalmente, apresentamos algumas majorações nas distorções de isomorfismos positivos de C([0,&omega;k]) em C([0,&omega;]) e também de C([0,&omega;]) em C([0,&omega;k]), k&isin; N, k &ge; 2. / The isomorphic classification of separable Banach spaces C(K) is due Milutin in the case when K are uncountable and to Bessaga and Pelczynski in the case when K are countable. In this work we prove a vectorial extention of this classification and provide several consequences, for example considering the infinite metric compact space K and Y a Banach space: &nbsp; &nbsp; 1. Let 1 < p < &infin; and &Gamma; a infinite set, we classify, up to an isomorphism, the Banach spaces C(K, Y &oplus; lp(&Gamma;)), in the case where the dual of Y contains no copy of lq, where 1/p+ 1/q =1. &nbsp; &nbsp; 2. We classify the Banach spaces C(K, Y &oplus; l&infin;(&Gamma;)), when the density character of Y is strictly less that 2|&Gamma;|. &nbsp; &nbsp; 3. We classify the Banach spaces C(K &times;(S&oplus; &beta;&Gamma;)) and C(S &oplus; (K&times; &beta;&Gamma;)) where S is an arbitrary dispersed compact and &beta;&Gamma; is the Stone-Cech compactification of &Gamma;. We obtain also some cancellation laws for Banach spaces in the form C(K1,X)&oplus; C(K2,Y), where K1 and K2 are metric compact Hausdorff spaces and X, Y Banach spaces satisfying appropriate conditions. We established also a quasi-dichotomy theorem envolving the C(K,X) spaces, where X is of finite cotype. Finally, we present some upper bounds of distortions of positive isomorphisms of C([0,&omega;k]) on C([0,&omega;]) and also of C([0,&omega;]) on C([0,&omega;k]), k&isin; N, k &ge; 2.

(in English): The aim of the work is to reconstruct and interpret the method of historicized analysis and its employment to examine the phenomenon of "making up people". The concept is Hacking's description for the impact scientific classifications can have on classified people. The point of departure for the examination in the work is the thesis that historicized analysis employs the elements of philosophical conceptual analysis together with historical tools philosophy of science corroborates and whose strategies are often in opposition to the analytical tradition. As a follow-up of the main thesis the work also examines whether the historicized analysis can be understood as a history of the present. Moreover, it asks questions that come up in connection with the project of "making up people" such as: "What are the conditions for a scientific category to emerge? When categories emerge do new kinds of people emerge as well? What is the specific structure that enables the mutual interaction and effect scientific categories and classified people make? One of the aims will therefore be to elucidate to what extend the historicized analysis is able to answer those questions. Last but not least the work looks into the critical implications and usefulness of the method of historicized analysis.

Cette thèse est une étude onomasiologique et sémasiologique de noms de plantes, d'animaux et de champignons dans cinq langues bantu des groupes B80 et H40. Elle débute par une description élémentaire des systèmes phonologiques et morphologiques de ces langues avant d'en faire une étude diachronique. Le dernier chapitre traite des catégorisations populaires des plantes, animaux et champignons. Les usages traditionnels des plantes, des champignons et des animaux sont donnés en annexe, ainsi qu'une vue comparative et la distribution de ces noms sur l'aire bantu. / Doctorat en Langues et lettres / info:eu-repo/semantics/nonPublished