المكاسب:
- القدرة على البحث عن الحالات الشاذة في بيانات الأقمار الصناعية والتصوير الجوي وبيانات LiDAR باستخدام الذكاء الاصطناعي وتقييم كل علامة كمرشح يتطلب تأكيد التضاريس
- فهم الاعتماد الموسمي والمشروط لآثار النبات والتربة والظل وكيفية التخلص من الإيجابيات الكاذبة الطبيعية/الحديثة.
- القدرة على تطبيق لماذا يجب حماية مواقع المواقع الحساسة من النهب وعدم وضوح البث
من أكثر التطورات إثارة في علم الآثار هو القدرة على رؤية الآثار تحت الأرض وعلى السطح دون الحفر في الأرض. يعد الاستشعار عن بعد (طريقة فحص منطقة ما بواسطة صور الأقمار الصناعية أو الطائرات أو الطائرات بدون طيار دون لمسها فعليًا) أقوى أداة لمسح مساحات واسعة واكتشاف المواقع المحتملة (الأماكن التي تحتوي على بقايا أثرية). في هذه الوحدة، سنتعلم كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الشذوذات (المسارات التي تختلف عن المناطق المحيطة بها، والتي قد تكون من صنع الإنسان) في صور الأقمار الصناعية والصور الجوية وبيانات LiDAR، ولكن لماذا يجب تأكيد كل علامة في الميدان.
المبدأ الأساسي: الذكاء الاصطناعي هو مساعد المسح والإشارة الذي يقول "انظر هنا" في منطقة واسعة؛ يتم اتخاذ قرار "هذا موقع حقًا" من قبل مراقبة الأرض والخبير. في الاستشعار عن بعد، كل نقطة تم تحديدها بواسطة الذكاء الاصطناعي هي فرضية وليست اكتشافًا.
أنواع الاستشعار عن بعد
التصوير الفضائي والجوي. تؤدي الهياكل المدفونة إلى نمو متفاوت للتربة والغطاء النباتي فوقها. يكون المحصول الموجود على الحائط أضعف، ويكون أكثر كثافة على الخندق؛ وتسمى هذه علامات المحاصيل. ويسلط مؤشر NDVI (وهو المؤشر الذي يقيس صحة الغطاء النباتي؛ فهو يقيس حيوية النبات باستخدام ضوء الأشعة تحت الحمراء) الضوء على هذه الاختلافات. يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح هذه الاختلافات الدقيقة في الصور الكبيرة بشكل أسرع من الإنسان.
ليدار. تعد تقنية LiDAR (اكتشاف الضوء والمدى - التكنولوجيا التي تنشئ خريطة ارتفاع ثلاثية الأبعاد دقيقة للغاية للسطح عن طريق إطلاق الليزر من الطائرة إلى الأرض وقياس وقت العودة) هي الأداة الأكثر ثورية. وميزته أن الليزر يستطيع الوصول إلى الأرض من خلال الأشجار؛ وهكذا يتم الكشف عن التلال والمدرجات والطرق وأساسات البناء تحت الغابة عندما يتم "تقشير" الغطاء النباتي رقميًا. يحدد الذكاء الاصطناعي المطبات والحفر والأشكال الهندسية الناعمة في بيانات الارتفاع هذه.
الجيوفيزياء (التكميلية). طرق مثل رادار اختراق الأرض (GPR) والمسح المغناطيسي يمكن رؤيتها أسفل السطح مباشرةً؛ ويساعد الذكاء الاصطناعي في البحث عن الأنماط الشاذة في هذه البيانات أيضًا.
خطوات الكشف عن الموقع بالذكاء الاصطناعي
- إعداد البيانات. يتم تركيب الصور على نظام الإحداثيات (الإسناد الجغرافي)، ويتم تصحيح الظل والتباين. في LiDAR، يتم تصفية الغطاء النباتي ويتم إنتاج "نموذج الأرض العارية".
- مسح الشذوذ. يحدد الذكاء الاصطناعي الأشكال الهندسية الناعمة التي قد تكون من صنع الإنسان (تلة دائرية، هيكل مستطيل، خندق/طريق خطي).
- القضاء. معظم العلامات طبيعية (جيولوجية، زراعية، حديثة). يقوم الخبير بإزالة تلك التي تعتبر طبيعية وحديثة بشكل واضح.
- تحديد الأولويات. يتم تحديد أولويات النقاط المرشحة المتبقية حسب السياق وتوزيع الموقع المعروف.
- تأكيد الأرض. يتم فحص نقاط الأولوية في الموقع عن طريق المسح السطحي والحفر إذا لزم الأمر. لا يتم إعلان أي نقطة "الجلوس" دون تأكيد.
نصيحة: انظر دائمًا إلى علامات الذكاء الاصطناعي على أنها "قائمة من المرشحين ذوي المعدل الإيجابي الكاذب المرتفع". الهدف هو تضييق نطاق الأماكن التي يجب زيارتها في الميدان بذكاء؛ عدم الإعلان عن الاكتشاف. يعد تخفيض 200 نقطة أرض إلى 30 في الموسم مكسبًا كبيرًا.
الموقع الحساس: الخصوصية الحرجة
إن أخطر مشكلة أخلاقية وأمنية في الكشف عن الموقع هي سرية الموقع. تعد الإحداثيات الدقيقة لموقع غير محمي تم تحديده حديثًا هدفًا مباشرًا للباحثين عن الكنوز غير القانونية. لذلك:
- لا تدخل إلى مركبات الذكاء الاصطناعي العامة التي لم يتم تأكيد إحداثياتها الدقيقة.
- قم بطمس موقع المواقع الحساسة في عمليات البث والعروض التقديمية (أعط مساحة عامة، بدون نظام تحديد المواقع العالمي).
- الاحتفاظ بالبيانات في النظام الآمن للمؤسسة وتقييد الوصول إليها.
تنبيه: لصق إحداثيات موقع ما في خدمة عامة مع قول "سأقوم فقط برسم خريطة" قد يترك هذا الموقع مفتوحًا للنهب. تعد بيانات الموقع أحد الأصول التي يجب حمايتها بقدر حماية الاكتشاف نفسه.
ثلاث حالات صغيرة
الحالة 1 - أدى الفحص إلى تضييق المنطقة. مشروع مسح يقوم بمسح مساحة 500 كيلومتر مربع. حدد تحليل LiDAR المدعوم بالذكاء الاصطناعي 120 تلة محتملة تحت الغابة. بعد استبعاد الخبراء، تبقى 38 نقطة ذات أولوية؛ تم العثور على 11 منها لتكون هياكل أثرية حقيقية في الميدان. قام الذكاء الاصطناعي بتكثيف أشهر من البحث الأعمى في موسم مستهدف.
الحالة الثانية: كان الدرس هو الإيجابية الكاذبة. وبينما كان الفريق يستعد بحماس لإعلان ندبة دائرية ناعمة تم تمييزها بواسطة الذكاء الاصطناعي على أنها "تلة"، أظهر الجيولوجي الخبير أنها كانت منخفضًا طبيعيًا (دولين). قد يكون البيان الذي يتم الإدلاء به دون تأكيد الأرض بمثابة خسارة للسمعة. الدرس المستفاد: الذكاء الاصطناعي يرى الهندسة، وليس تفسير الأصل.
الحالة 3 - تم منع تسرب الموقع. يقوم الطالب بتحميل الصورة التي تحتوي على إحداثيات موقع تم العثور عليه حديثًا إلى أداة عامة. توقف المستشار؛ وكانت المنطقة لا تزال غير محمية. تمت معالجة الصورة مع إزالة معلومات الإحداثيات وفي النظام الآمن فقط.
أربعة قوالب قابلة للنسخ
1) إطار مسح الشذوذ:
دورك: مساعد تحليل الاستشعار عن بعد. سأقدم لك صورة/بيانات ارتفاع للأرض العارية (مشتقة من LiDAR). تحديد الأشكال الهندسية الناعمة (دائرية، مستطيلة، خطية) التي قد تكون من صنع الإنسان؛ لكل منها، اكتب موقعها وشكلها وسبب أهميتها. لكل علامة، أشر أيضًا إلى إمكانية وجود تفسير طبيعي/حديث. لا تعلن "الجلوس" نهائيًا.
2) الإزالة الإيجابية الكاذبة:
فيما يلي قائمة بالنقاط المرشحة التي حددها الذكاء الاصطناعي. اذكر لكل منها التفسيرات الطبيعية والحديثة (التكوين الجيولوجي، الأثر الزراعي، الطريق، أساسات البناء) التي يمكنني حذفها قبل التحقق من التضاريس. قم بإدراج المرشحين "الغامضين حقًا" المتبقين بشكل منفصل.
3) خطة السيطرة على الأراضي:
أفضل المواقع المرشحة لدي هي: [قائمة]. لكل نقطة، تظهر قائمة مرجعية تحتوي على المؤشرات التي يجب أن أبحث عنها عند التأكيد ميدانيًا (النتائج السطحية، التضاريس، لون التربة، كثافة الحجر) وقواعد المجال الآمن/الأخلاقي (الإذن، سرية الموقع).
4) عدم وضوح موقع البث:
عند إعداد معلومات الموقع التالية لمنشور/عرض تقديمي، اقترح كيف يمكنني وصفها دون الكشف عن الموقع الدقيق: قم بإدراج مستوى التعميم (المقاطعة/المنطقة)، وما هي المعلومات التي يجب حذفها. الهدف: توازن الشفافية العلمية والحماية من التلف.
موجه ضعيف / موجه قوي
حث ضعيف:
هل يوجد موقع أثري في هذه الصورة الفضائية؟ إعطاء إحداثياتها.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعلن عن الأثر الطبيعي بأنه "استقرار" ويتناسب مع إحداثيات موثوقة؛ وهذا أمر خطير من الناحيتين العلمية والأمنية.
مطالبة قوية:
دورك: مساعد الاستشعار عن بعد. حدد العلامات الهندسية الناعمة التي قد تكون من صنع الإنسان في هذه الصورة. لكل أثر: (أ) شكله، (ب) سبب أهميته، (ج) تفسير بديل طبيعي/حديث. هؤلاء هم المرشحون الذين يجب فحصهم على أرض الملعب فقط؛ لا تعلن "الجلوس". توليد الإحداثيات الدقيقة، ووصف الموقع النسبي.
الفرق: الأول يجعل الاكتشاف معلنًا؛ ينتج الأخير قائمة آمنة بالمرشحين ليتم التحقق منهم.
أنواع الصور والتأثيرات الموسمية
في الاستشعار عن بعد، لا تعمل الصورة "دائمًا"؛ يتطلب الأمر الحالة المناسبة لرؤية المسار الصحيح. تظهر علامات المحاصيل بشكل أفضل خلال فترات الجفاف عندما يكون المحصول تحت ضغط مائي: التربة فوق الجدار المدفون تحتفظ بكمية أقل من الماء، لذلك يتحول المحصول هناك إلى اللون الأصفر مبكرًا ويظهر كخط من الأعلى. وفي صورة ربيعية رطبة، قد لا يظهر نفس الأثر على الإطلاق. تظهر علامات التربة عند ظهور تربة ذات ألوان مختلفة على السطح بعد حرث الحقل. ومن ناحية أخرى، تكشف علامات الظل عن المطبات الخفيفة والحفر ذات الظلال الطويلة في الشمس المنخفضة، في الصباح أو في المساء. لذلك، من الضروري تقييم منطقة ما ليس بصورة واحدة، بل بعدة صور في فصول وأزمنة مختلفة؛ يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع هذه المقارنة المتعددة الأوقات.
تتمثل ميزة LiDAR في أنه يتغلب إلى حد كبير على هذا الاعتماد على الحالة: نظرًا لأنه يقيس التضاريس السطحية بشكل مباشر، فهو أقل اعتمادًا على موسم الغطاء النباتي ويمكنه رؤية الغابة تحت سطح الأرض. ومع ذلك، عند إنتاج "نموذج الأرض العارية" بتقنية LiDAR، إذا كان مرشح النبات عدوانيًا للغاية، فيمكنه مسح المطبات الحقيقية، وإذا كان ناعمًا للغاية، فيمكن أن يخطئ بين الأشجار والهياكل؛ تتطلب قرارات التصفية هذه إشرافًا متخصصًا.
نصيحة: عند تقييم منطقة ما، اسأل "في أي موسم وفي أي وقت وبأي طريقة؟" اطرح السؤال دائمًا. إذا لم يكن هناك أثر في صورة واحدة، فهذا لا يعني أنه لا يوجد موقع؛ ربما كنت تنظر إليها في حالة خاطئة.
جدول مقارنة الطرق
الطريقة
ما يرى
مساهمة الذكاء الاصطناعي
الحدود
التصوير الفضائي/الجوي
آثار النبات/التربة
مسح منطقة واسعة
الموسم، القرار
NDVI
اختلاف قوة النبات
تسليط الضوء على الندبة
يخلط بين الاختلافات الطبيعية
ليدار
تضاريس السطح
هندسة الغابات
أخطاء مرشح النبات
الجيوفيزياء (GPR/المغناطيسية)
هيكل تحت السطح
نمط الشذوذ
المحلية، بطيئة
الأخطاء الشائعة
- الخلط بين الشذوذ والاكتشاف. العلامة مرشحة؛ بدون تأكيد الأرض فهو ليس موقعًا.
- عدم إزالة الآثار الطبيعية/الحديثة. كثيرًا ما تظهر الدولينات والندبات الزراعية والأنابيب على أنها "هياكل".
- إعطاء الإحداثيات الدقيقة للمركبة المفتوحة. خطر النهب. الموقع هو أحد الأصول التي يجب حمايتها.
- الاعتماد على صورة واحدة. التفسير غير مكتمل بدون اختلاف الفصول والأساليب والتضاريس.
- نسيان المعدل الإيجابي الكاذب. معظم العلامات تأتي فارغة. وهذا أمر طبيعي، والغرض يضيق.
باختصار
في مجال الاستشعار عن بعد، يوفر الذكاء الاصطناعي وقتًا هائلاً في مسح مساحات كبيرة وتحديد المواقع المحتملة. لكن كل إشارة هي فرضية يجب التأكد منها ميدانياً؛ ويتم إزالة الآثار الطبيعية والحديثة بعناية؛ والأهم من ذلك، أن المواقع الحساسة محمية من النهب. يقول الذكاء الاصطناعي "انظر هنا"؛ الأرض والخبير يقرران ما إذا كان "هذا المكان محميًا".
مهمة التطبيق
اختر صورة LiDAR أو صورة قمر صناعي متاحة للوصول المفتوح (من منطقتك أو من مجموعة بيانات نموذجية). اطلب من الذكاء الاصطناعي وضع علامة على الأشكال الهندسية المحتملة باستخدام قالب "مسح الشذوذ"، ثم قم بإزالة التفسيرات الطبيعية/الحديثة باستخدام قالب "الإزالة الإيجابية الكاذبة". قم بصياغة خطة للتحكم في الأراضي للمرشحين المتبقين وقم بإدراج مذكرة سرية للموقع.
قائمة مرجعية
- [ ] لقد اعتبرت إشارات الذكاء الاصطناعي "مرشحة"، وليست اكتشافات.
- [ ] حاولت إزالة الآثار الطبيعية والحديثة.
- [ ] لقد خططت لتأكيد الأرض للمرشحين ذوي الأولوية.
- [ ] تركت المواقع الحساسة خارج السيارة المفتوحة وقمت بطمسها في البث.
- [ ] أخذت في الاعتبار أن نسبة الإيجابية الكاذبة قد تكون عالية.