Die Biodiversitätskrise des Anthropozäns wird vor allem durch vom Menschen bedingte Umweltveränderungen verursacht. Naturschutzgebiete sind ein globaler Eckpfeiler des Umweltschutzes und besonders wichtig für den Erhalt von Großsäugern. Fortschreitender menschlicher Einfluss sowie zunehmender Verlust und die Zerteilung von Lebensräumen innerhalb und außerhalb von Naturschutzgebieten beeinflussen deren Effektivität und Wert für den Umweltschutz stark, besonders in Zeiten sozioökonomischer und institutioneller Schocks mit reduzierten Ressourcen für den Umweltschutz. Der Zusammenbruch der Sowjetunion im Jahr 1991 war solch ein Schock und das Ziel dieser Doktorarbeit war es, besser zu verstehen, wie dieser Schock die Landnutzung, die Effektivität von Naturschutzgebieten und die Populationsdynamik von Wildtieren beeinflusst hat. Der europäische Teil Russlands bot sich deshalb als Untersuchungsgebiet an, da es eine vom Menschen stark beeinflusste Region ist, welche Lebensraum für Großsäuger aufweist sowie ein Netzwerk von Naturschutzgebieten besitzt, die über Langzeitdaten zur Biodiversität verfügen. Diese Doktorarbeit verwendete umfassende Datensätze und interdisziplinäre Ansätze, um die Veränderungen in Landnutzung, Jagddruck, Naturschutzgebieten, Lebensräumen und Populationsdynamiken von Wildtieren in post-sowjetischer Zeit zu beobachten und auszuwerten. Die Ergebnisse zeigen, dass der sozioökonomische und institutionelle Schock nach 1991 einen verringerten Landnutzungsdruck zur Folge hatte, bedingt durch die weit verbreitete Aufgabe von Landwirtschaft und generell abnehmende Raten von Waldeinschlag. Naturschutzgebiete spielten eine wichtige Rolle beim Schutz der Biodiversität und profitierten von vergrößerten Lebensräumen für Großsäuger. Wildtierpopulationsdynamiken waren in post-sowjetischer Zeit wesentlich beeinflusst von Landnutzungswandel und Jagddruck. Diese Forschungsergebnisse leisten einen wertvollen Beitrag zur Unterstützung des Biodiversitätsmonitorings. / The biodiversity crisis of the Anthropocene era is mainly caused by human-induced environmental changes such as land-use change and the overexploitation of wildlife. Protected areas are a cornerstone of the global conservation efforts and particularly important for preserving large mammals. Increasing human impact and continued loss and fragmentation of wildlife habitats inside and outside protected areas strongly affect their effectiveness and conservation value, especially during times of socio-economic and institutional shocks with reduced resources for nature conservation. The breakdown of the Soviet Union in 1991 was such a shock and the overall aim of this thesis was to contribute to a better understanding of how this shock affected land use, protected area effectiveness, and wildlife dynamics in European Russia. European Russia served as a representative area for such a study as it is a human-dominated region, which harbors large mammal species and a long-established network of scientific protected areas providing long-term biodiversity data. The overall aim of this thesis was assessed by using a broad range of data and interdisciplinary approaches to monitor and evaluate changes in land use and hunting pressure, protected areas, wildlife habitats, and species population dynamics in post-Soviet times. The results of this thesis revealed that the socio-economic and institutional shock after 1991 resulted in reduced land-use pressure due to widespread farmland abandonment and overall lowered rates of forest logging in European Russia. Protected areas played an important role in halting threats to biodiversity and benefitted from increased large mammals’ habitat within their zone of interaction. Wildlife dynamics were significantly affected by land-use change and hunting pressure in post-Soviet times. The findings of this thesis provide a valuable contribution to support biodiversity monitoring and overcome knowledge gaps on biodiversity conservation.

La variation des intensités est souvent exploitée comme une propriété importante du signal ou de l’image par les algorithmes de traitement. La grandeur permettant de représenter et de quantifier cette variation d’intensité est appelée une « mesure de changement », qui est couramment employée dans les méthodes de détection de ruptures d’un signal, dans la détection des contours d’une image, dans les modèles de segmentation basés sur les contours, et dans des méthodes de lissage d’images avec préservation de discontinuités. Dans le traitement des images et signaux biomédicaux, les mesures de changement existantes fournissent des résultats peu précis lorsque le signal ou l’image présentent un fort niveau de bruit ou un fort caractère aléatoire, ce qui conduit à des artefacts indésirables dans le résultat des méthodes basées sur la mesure de changement. D’autre part, de nouvelles techniques d'imagerie médicale produisent de nouveaux types de données dites à valeurs multiples, qui nécessitent le développement de mesures de changement adaptées. Mesurer le changement dans des données de tenseur pose alors de nouveaux problèmes. Dans ce contexte, une mesure de changement, appelée « mesure de non-stationnarité (NSM) », est améliorée et étendue pour permettre de mesurer la non-stationnarité de signaux multidimensionnels quelconques (scalaire, vectoriel, tensoriel) par rapport à un paramètre statistique, et en fait ainsi une mesure générique et robuste. Une méthode de détection de changements basée sur la NSM et une méthode de détection de contours basée sur la NSM sont respectivement proposées et appliquées aux signaux ECG et EEG, ainsi qu’a des images cardiaques pondérées en diffusion (DW). Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes de détection basées sur la NSM permettent de fournir la position précise des points de changement et des contours des structures tout en réduisant efficacement les fausses détections. Un modèle de contour actif géométrique basé sur la NSM (NSM-GAC) est proposé et appliqué pour segmenter des images échographiques de la carotide. Les résultats de segmentation montrent que le modèle NSM-GAC permet d’obtenir de meilleurs résultats comparativement aux outils existants avec moins d'itérations et de temps de calcul, et de réduire les faux contours et les ponts. Enfin, et plus important encore, une nouvelle approche de lissage préservant les caractéristiques locales, appelée filtrage adaptatif de non-stationnarité (NAF), est proposée et appliquée pour améliorer les images DW cardiaques. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée peut atteindre un meilleur compromis entre le lissage des régions homogènes et la préservation des caractéristiques désirées telles que les bords ou frontières, ce qui conduit à des champs de tenseurs plus homogènes et par conséquent à des fibres cardiaques reconstruites plus cohérentes. / The intensity variation is often used in signal or image processing algorithms after being quantified by a measurement method. The method for measuring and quantifying the intensity variation is called a « change measure », which is commonly used in methods for signal change detection, image edge detection, edge-based segmentation models, feature-preserving smoothing, etc. In these methods, the « change measure » plays such an important role that their performances are greatly affected by the result of the measurement of changes. The existing « change measures » may provide inaccurate information on changes, while processing biomedical images or signals, due to the high noise level or the strong randomness of the signals. This leads to various undesirable phenomena in the results of such methods. On the other hand, new medical imaging techniques bring out new data types and require new change measures. How to robustly measure changes in theos tensor-valued data becomes a new problem in image and signal processing. In this context, a « change measure », called the Non-Stationarity Measure (NSM), is improved and extended to become a general and robust « change measure » able to quantify changes existing in multidimensional data of different types, regarding different statistical parameters. A NSM-based change detection method and a NSM-based edge detection method are proposed and respectively applied to detect changes in ECG and EEG signals, and to detect edges in the cardiac diffusion weighted (DW) images. Experimental results show that the NSM-based detection methods can provide more accurate positions of change points and edges and can effectively reduce false detections. A NSM-based geometric active contour (NSM-GAC) model is proposed and applied to segment the ultrasound images of the carotid. Experimental results show that the NSM-GAC model provides better segmentation results with less iterations that comparative methods and can reduce false contours and leakages. Last and more important, a new feature-preserving smoothing approach called « Nonstationarity adaptive filtering (NAF) » is proposed and applied to enhance human cardiac DW images. Experimental results show that the proposed method achieves a better compromise between the smoothness of the homogeneous regions and the preservation of desirable features such as boundaries, thus leading to homogeneously consistent tensor fields and consequently a more reconstruction of the coherent fibers.

Intra-archipelago waterways, including tidal strait networks, present a complex set of barriers to, and conduits for sediment transport between marine basins. Tidal straits may also be the least well understood tide-dominated sedimentary environment. To address these issues, currents, sediment transport pathways, and seabed sedimentology & geomorphology were studied in the central Salish Sea (Gulf and San Juan Islands region) of British Columbia, Canada and Washington State, USA. A variety of data types were integrated: 3D & 2D tidal models, multibeam bathymetry & backscatter, seabed video, grab samples, cores and seismic reflection. This dissertation included the first regional sediment transport modelling study of the central Salish Sea. Lagrangian particle dispersal simulations were driven by 2D tidal hydrodynamics (~59-days). It was found that flood-tide dominance through narrow intra-archipelago connecting straits resulted in the transfer of sediment into the inland Strait of Georgia, an apparent sediment sink. The formative/maintenance processes at a variety of seabed landforms, including a banner bank with giant dunes, were explained with modelled tides and sediment transport. Deglacial history and modern lateral sedimentological and morphological transitions were also considered. Based on this modern environment, adjustments to the tidal strait facies model were identified. In addition, erosion and deposition patterns across the banner bank (dune complex) were monitored with 8-repeat multibeam sonar surveys (~10 years). With these data, spatially variable bathymetric change detection techniques were explored: A) a cell-by-cell probabilistic depth uncertainty-based threshold (t-test); and B) coherent clusters of change pixels identified with the local Moran's Ii spatial autocorrelation statistic. Uncertainty about volumetric change is a considerable challenge in seabed change research, compared to terrestrial studies. Consideration of volumetric change confidence intervals tempers interpretations and communicates metadata. Techniques A & B may both be used to restrict volumetric change calculations in area, to exclude low relative bathymetric change signal areas. / Graduate / 2018-12-07

[EN] Nowadays, biomedical research and decision making depend to a great extent on the data stored in information systems. As a consequence, a lack of data quality (DQ) may lead to suboptimal decisions, or hinder the derived research processes and outcomes. This thesis aims to the research and development of methods for assessing two DQ problems of special importance in Big Data and large-scale repositories, based on multi-institutional, cross-border infrastructures, and acquired during long periods of time: the variability of data probability distributions (PDFs) among different data sources-multi-source variability-and the variability of data PDFs over time-temporal variability. Variability in PDFs may be caused by differences in data acquisition methods, protocols or health care policies; systematic or random errors during data input and management; demographic differences in populations; or even falsified data. To date, these issues have received little attention as DQ problems nor count with adequate assessment methods. The developed methods aim to measure, detect and characterize variability dealing with multi-type, multivariate, multi-modal data, and not affected by large sample sizes. To this end, we defined an Information Theory and Geometry probabilistic framework based on the inference of non-parametric statistical manifolds from the normalized distances of PDFs among data sources and over time. Based on this, a number of contributions have been generated. For the multi-source variability assessment we have designed two metrics: the Global Probabilistic Deviation, which measures the degree of global variability among the PDFs of multiple sources-equivalent to the standard deviation among PDFs; and the Source Probabilistic Outlyingness, which measures the dissimilarity of the PDF of a single data source to a global latent average. They are based on the construction of a simplex geometrical figure (the maximum-dimensional statistical manifold) using the distances among sources, and complemented by the Multi-Source Variability plot, an exploratory visualization of that simplex which permits detecting grouping patterns among sources. The temporal variability method provides two main tools: the Information Geometric Temporal plot, an exploratory visualization of the temporal evolution of PDFs based on the projection of the statistical manifold from temporal batches; and the PDF Statistical Process Control, a monitoring and automatic change detection algorithm for PDFs. The methods have been applied to repositories in real case studies, including the Public Health Mortality and Cancer Registries of the Region of Valencia, Spain; the UCI Heart Disease; the United States NHDS; and Spanish Breast Cancer and an In-Vitro Fertilization datasets. The methods permitted discovering several findings such as partitions of the repositories in probabilistically separated temporal subgroups, punctual temporal anomalies due to anomalous data, and outlying and clustered data sources due to differences in populations or in practices. A software toolbox including the methods and the automated generation of DQ reports was developed. Finally, we defined the theoretical basis of a biomedical DQ evaluation framework, which have been used in the construction of quality assured infant feeding repositories, in the contextualization of data for their reuse in Clinical Decision Support Systems using an HL7-CDA wrapper; and in an on-line service for the DQ evaluation and rating of biomedical data repositories. The results of this thesis have been published in eight scientific contributions, including top-ranked journals and conferences. One of the journal publications was selected by the IMIA as one of the best of Health Information Systems in 2013. Additionally, the results have contributed to several research projects, and have leaded the way to the industrialization of the developed methods and approaches for the audit and control of biomedical DQ. / [ES] Actualmente, la investigación biomédica y toma de decisiones dependen en gran medida de los datos almacenados en los sistemas de información. En consecuencia, una falta de calidad de datos (CD) puede dar lugar a decisiones sub-óptimas o dificultar los procesos y resultados de las investigaciones derivadas. Esta tesis tiene como propósito la investigación y desarrollo de métodos para evaluar dos problemas especialmente importantes en repositorios de datos masivos (Big Data), basados en infraestructuras multi-céntricas, adquiridos durante largos periodos de tiempo: la variabilidad de las distribuciones de probabilidad (DPs) de los datos entre diferentes fuentes o sitios-variabilidad multi-fuente-y la variabilidad de las distribuciones de probabilidad de los datos a lo largo del tiempo-variabilidad temporal. La variabilidad en DPs puede estar causada por diferencias en los métodos de adquisición, protocolos o políticas de atención; errores sistemáticos o aleatorios en la entrada o gestión de datos; diferencias demográficas en poblaciones; o incluso por datos falsificados. Esta tesis aporta métodos para detectar, medir y caracterizar dicha variabilidad, tratando con datos multi-tipo, multivariantes y multi-modales, y sin ser afectados por tamaños muestrales grandes. Para ello, hemos definido un marco de Teoría y Geometría de la Información basado en la inferencia de variedades de Riemann no-paramétricas a partir de distancias normalizadas entre las PDs de varias fuentes de datos o a lo largo del tiempo. En consecuencia, se han aportado las siguientes contribuciones: Para evaluar la variabilidad multi-fuente se han definido dos métricas: la Global Probabilistic Deviation, la cual mide la variabilidad global entre las PDs de varias fuentes-equivalente a la desviación estándar entre PDs; y la Source Probabilistic Outlyingness, la cual mide la disimilaridad entre la DP de una fuente y un promedio global latente. Éstas se basan en un simplex construido mediante las distancias entre las PDs de las fuentes. En base a éste, se ha definido el Multi-Source Variability plot, visualización que permite detectar patrones de agrupamiento entre fuentes. El método de variabilidad temporal proporciona dos herramientas: el Information Geometric Temporal plot, visualización exploratoria de la evolución temporal de las PDs basada en la la variedad estadística de los lotes temporales; y el Control de Procesos Estadístico de PDs, algoritmo para la monitorización y detección automática de cambios en PDs. Los métodos han sido aplicados a casos de estudio reales, incluyendo: los Registros de Salud Pública de Mortalidad y Cáncer de la Comunidad Valenciana; los repositorios de enfermedades del corazón de UCI y NHDS de los Estados Unidos; y repositorios españoles de Cáncer de Mama y Fecundación In-Vitro. Los métodos detectaron hallazgos como particiones de repositorios en subgrupos probabilísticos temporales, anomalías temporales puntuales, y fuentes de datos agrupadas por diferencias en poblaciones y en prácticas. Se han desarrollado herramientas software incluyendo los métodos y la generación automática de informes. Finalmente, se ha definido la base teórica de un marco de CD biomédicos, el cual ha sido utilizado en la construcción de repositorios de calidad para la alimentación del lactante, en la contextualización de datos para el reuso en Sistemas de Ayuda a la Decisión Médica usando un wrapper HL7-CDA, y en un servicio on-line para la evaluación y clasificación de la CD de repositorios biomédicos. Los resultados de esta tesis han sido publicados en ocho contribuciones científicas (revistas indexadas y artículos en congresos), una de ellas seleccionada por la IMIA como una de las mejores publicaciones en Sistemas de Información de Salud en 2013. Los resultados han contribuido en varios proyectos de investigación, y facilitado los primeros pasos hacia la industrialización de las tecnologías / [CA] Actualment, la investigació biomèdica i presa de decisions depenen en gran mesura de les dades emmagatzemades en els sistemes d'informació. En conseqüència, una manca en la qualitat de les dades (QD) pot donar lloc a decisions sub-òptimes o dificultar els processos i resultats de les investigacions derivades. Aquesta tesi té com a propòsit la investigació i desenvolupament de mètodes per avaluar dos problemes especialment importants en repositoris de dades massius (Big Data) basats en infraestructures multi-institucionals o transfrontereres, adquirits durant llargs períodes de temps: la variabilitat de les distribucions de probabilitat (DPs) de les dades entre diferents fonts o llocs-variabilitat multi-font-i la variabilitat de les distribucions de probabilitat de les dades al llarg del temps-variabilitat temporal. La variabilitat en DPs pot estar causada per diferències en els mètodes d'adquisició, protocols o polítiques d'atenció; errors sistemàtics o aleatoris durant l'entrada o gestió de dades; diferències demogràfiques en les poblacions; o fins i tot per dades falsificades. Aquesta tesi aporta mètodes per detectar, mesurar i caracteritzar aquesta variabilitat, tractant amb dades multi-tipus, multivariants i multi-modals, i no sent afectats per mides mostrals grans. Per a això, hem definit un marc de Teoria i Geometria de la Informació basat en la inferència de varietats de Riemann no-paramètriques a partir de distàncies normalitzades entre les DPs de diverses fonts de dades o al llarg del temps. En conseqüència s'han aportat les següents contribucions: Per avaluar la variabilitat multi-font s'han definit dos mètriques: la Global Probabilistic Deviation, la qual mesura la variabilitat global entre les DPs de les diferents fonts-equivalent a la desviació estàndard entre DPs; i la Source Probabilistic Outlyingness, la qual mesura la dissimilaritat entre la DP d'una font de dades donada i una mitjana global latent. Aquestes estan basades en la construcció d'un simplex mitjançant les distàncies en les DPs entre fonts. Basat en aquest, s'ha definit el Multi-Source Variability plot, una visualització que permet detectar patrons d'agrupament entre fonts. El mètode de variabilitat temporal proporciona dues eines: l'Information Geometric Temporal plot, visualització exploratòria de l'evolució temporal de les distribucions de dades basada en la varietat estadística dels lots temporals; i el Statistical Process Control de DPs, algoritme per al monitoratge i detecció automàtica de canvis en les DPs de dades. Els mètodes han estat aplicats en repositoris de casos d'estudi reals, incloent: els Registres de Salut Pública de Mortalitat i Càncer de la Comunitat Valenciana; els repositoris de malalties del cor de UCI i NHDS dels Estats Units; i repositoris espanyols de Càncer de Mama i Fecundació In-Vitro. Els mètodes han detectat troballes com particions dels repositoris en subgrups probabilístics temporals, anomalies temporals puntuals, i fonts de dades anòmales i agrupades a causa de diferències en poblacions i en les pràctiques. S'han desenvolupat eines programari incloent els mètodes i la generació automàtica d'informes. Finalment, s'ha definit la base teòrica d'un marc de QD biomèdiques, el qual ha estat utilitzat en la construcció de repositoris de qualitat per l'alimentació del lactant, la contextualització de dades per a la reutilització en Sistemes d'Ajuda a la Decisió Mèdica usant un wrapper HL7-CDA, i en un servei on-line per a l'avaluació i classificació de la QD de repositoris biomèdics. Els resultats d'aquesta tesi han estat publicats en vuit contribucions científiques (revistes indexades i en articles en congressos), una de elles seleccionada per la IMIA com una de les millors publicacions en Sistemes d'Informació de Salut en 2013. Els resultats han contribuït en diversos projectes d'investigació, i han facilitat la industrialització de les tecnologies d / Sáez Silvestre, C. (2016). Probabilistic methods for multi-source and temporal biomedical data quality assessment [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62188 / Premiado