Nyereség:
- Képes a műhold-, légi- és LiDAR-adatok anomáliáinak keresésére mesterséges intelligenciával, és minden jelet a domborzat megerősítését igénylő jelöltként értékelni
- A növény-, talaj- és árnyéknyomok szezonális és feltételes függésének megértése, valamint a természetes/modern téves pozitívumok kiküszöbölésének módja.
- Alkalmazási képesség, hogy miért kell az érzékeny helyszíneket védeni a kifosztás és az elmosódott adás ellen
A régészet egyik legizgalmasabb fejleménye az a képesség, hogy nyomokat látunk a föld alatt és a felszínen anélkül, hogy a földbe ásnánk. A távérzékelés (olyan módszer, amellyel egy területet műhold-, repülőgép- vagy drónképekkel vizsgálnak anélkül, hogy fizikailag érintenénk) a leghatékonyabb eszköz a nagy területek átvizsgálására és a lehetséges lelőhelyek (régészeti maradványokat tartalmazó helyek) felderítésére. Ebben az egységben megtanuljuk, hogyan jelöli meg az AI a műholdfelvételeken, légifelvételeken és LiDAR-adatokon az anomáliákat (a környezetétől eltérő nyomokat, amelyek esetleg ember alkották), de miért kell minden jelölést a terepen megerősíteni.
Alapelv: A mesterséges intelligencia egy szkennelő és mutató asszisztens, amely nagy területen azt mondja, hogy "nézd ide"; "Ez tényleg egy helyszín" döntést a földhivatal és a szakértő hozza meg. A távérzékelésben minden mesterséges intelligencia által megjelölt pont hipotézis, nem felfedezés.
A távérzékelés típusai
Műholdas és légi fotózás. Az eltemetett szerkezetek a talaj és a felettük lévő növényzet eltérő növekedéséhez vezetnek. Falon gyengébb a termés, árkon bokrosabb; Ezeket vágójeleknek nevezzük. Az NDVI (a növényzet egészségét mérő index; infravörös fény segítségével számszerűsíti a növények vitalitását) rávilágít ezekre a különbségekre. Az AI gyorsabban szkenneli ezeket a finom különbségeket nagy képeken, mint egy ember.
LiDAR. A LiDAR (Light Detection and Ranging – technológia, amely nagyon pontos 3D-s magassági térképet készít a felszínről egy repülőgépről a földre lézerrel, és megméri a visszatérési időt) a legforradalmibb eszköz. Jellemzője, hogy a lézer a fákon keresztül is elérheti a talajt; Így az erdő alatti halmok, teraszok, utak és épületalapok feltárulnak a növényzet számszerű "hámozása" során. A mesterséges intelligencia domborulatokat, gödröket és sima geometriai alakzatokat jelöl meg ezekben a magassági adatokban.
Geofizika (kiegészítő). Az olyan módszerek, mint a földradar (GPR) és a mágneses felmérés, közvetlenül a felszín alatt láthatók; A mesterséges intelligencia ezekben az adatokban is segít az anomália minták felkutatásában.
Helyészlelési lépések mesterséges intelligencia segítségével
- Adatok előkészítése. A képeket a koordinátarendszerbe illesztjük (georeferálás), az árnyékot és a kontrasztot korrigáljuk. A LiDAR-ban a növényzetet kiszűrik, és egy "csupasz talajmodell" készül.
- Anomália szkennelés. A mesterséges intelligencia sima geometriákat jelöl, amelyek mesterségesek lehetnek (kör alakú halom, téglalap alakú szerkezet, vonalas árok/út).
- Felszámolás. A jelek többsége természetes (geológiai, mezőgazdasági, modern). A szakember kiküszöböli azokat, amelyek egyértelműen természetesek és modernek.
- Prioritás. A fennmaradó jelölt pontokat a kontextus és az ismert helyeloszlás határozza meg.
- A föld megerősítése. Az elsőbbségi pontokat a helyszínen felszíni felméréssel, szükség esetén fúrással ellenőrzik. Egyetlen pont sem lesz „ül” megerősítés nélkül.
Tipp: A mesterséges intelligencia jeleit mindig úgy tekintse, mint „a jelöltek listája magas hamis pozitív aránnyal”. A cél az, hogy intelligensen leszűkítsék a terepen a látogatható helyeket; hogy ne jelentse be a felfedezést. Ha egy szezonban 200 földpontot 30-ra csökkentünk, az nagy nyereség.
Érzékeny hely: kritikus adatvédelem
A helyészlelés legsúlyosabb etikai és biztonsági kérdése a hely titkossága. Egy újonnan azonosított, nem védett helyszín pontos koordinátái az illegális ásók és kincskeresők közvetlen célpontjai. Ezért:
- Ne lépjen be olyan nyilvános mesterséges intelligencia járművekbe, amelyek pontos koordinátáit nem erősítették meg.
- Homályosítsa el az érzékeny helyek helyét a közvetítésekben és prezentációkban (adjon általános területet, GPS nélkül).
- Tartsa az adatokat a szervezet biztonságos rendszerében, és korlátozza a hozzáférést.
Figyelem: Ha egy webhely koordinátáit beilleszti egy közszolgáltatásba, és azt mondja, hogy "Csak térképet készítek", akkor a webhely nyitva maradhat a kifosztás számára. A helyadatok olyan eszközök, amelyeket ugyanúgy védeni kell, mint magát a leletet.
három mini tok
1. eset – A vizsgálat szűkítette a területet. Egy felmérési projekt 500 km² területet mérne fel. A mesterséges intelligencia által működtetett LiDAR elemzés 120 lehetséges halmot jelölt meg az erdő alatt. A szakértői kiesés után 38 kiemelt hely maradt; Ezek közül 11 valódi régészeti építménynek bizonyult a terepen. A mesterséges intelligencia hónapokig tartó vakkutatást sűrített egy célzott évszakba.
2. eset – Hamis pozitív volt a tanulság. Miközben egy csapat izgatottan készült egy mesterséges intelligencia által jelölt sima kör alakú heg „halommá” nyilvánítására, a szakértő geológus kimutatta, hogy ez egy természetes mélyedés (dolin). A föld megerősítése nélkül tett nyilatkozat a hírnév elvesztését okozhatja. Tanulság: A mesterséges intelligencia a geometriát látja, nem az eredet értelmezését.
3. eset – Helyszivárgás megakadályozva. Egy diák feltölti egy nyilvános eszközbe azt a képet, amely egy újonnan talált helyszín koordinátáit tartalmazza. A tanácsadó megállt; a terület még védtelen volt. A kép feldolgozása a koordinátaadatok eltávolításával és csak a biztonságos rendszerben történt.
Négy másolható sablon
1) Anomália szkennelési keret:
Az Ön szerepe: távérzékelési elemző asszisztens. Adok egy csupasz talajú (LiDAR eredetű) magassági képet/adatot. Jelölje meg a sima geometriákat (kör alakú, téglalap alakú, lineáris), amelyek mesterségesek lehetnek; Mindegyikhez írja le a helyét, formátumát és azt, hogy miért figyelemre méltó. Minden jelnél jelezze a természetes/modern magyarázat lehetőségét is. Ne nyilvánítson végleges „üljön”.
2) Hamis pozitív elimináció:
Az alábbiakban az AI által megjelölt jelölt pontok listája található. Mindegyikhez sorolja fel azokat a természeti és mai magyarázatokat (geológiai képződmény, mezőgazdasági nyom, út, épületalap), amelyeket a terepellenőrzés ELŐTT ki tudok küszöbölni. Sorolja fel külön a fennmaradó "igazán homályos" jelölteket.
3) Földszabályozási terv:
A legjobb jelölt helyeim: [lista]. Minden ponthoz megjelenik egy ellenőrző lista, amely tartalmazza azokat a mutatókat, amelyeket a terepen történő megerősítéskor keresnem kell (felszíni leletek, domborzat, talajszín, kősűrűség) és a biztonságos/etikus terepi szabályokat (engedély, hely titkossága).
4) Hely elmosása a közvetítéshez:
Amikor egy publikációhoz/prezentációhoz készíti az alábbi helyszíni információkat, javasolja, hogyan írhatnám le a pontos hely felfedése nélkül: sorolja fel, milyen szintű általánosítást (tartomány/régió), milyen információkat érdemes elhagyni. A cél: a tudományos átláthatóság és a romlás elleni védelem egyensúlya.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Van-e régészeti lelőhely ezen a műholdképen? Adja meg a koordinátáit.
A mesterséges intelligencia egy természetes nyomvonalat „ül”-nek nyilváníthat, és egy biztos koordinátát illeszthet; Ez tudományos és biztonsági szempontból is veszélyes.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön szerepe: távérzékelési asszisztens. Jelölje meg ezen a képen azokat a sima geometriai jeleket, amelyek ESETLEG mesterségesek lehetnek. Minden nyomnál: (a) alakja, (b) miért figyelemre méltó, (c) természetes/modern alternatív magyarázat. Ezeket a jelölteket csak A TERÜLETEN kell ellenőrizni; ne nyilatkozzon "ül". Pontos koordináták generálása, relatív helyzet leírása.
Különbség: az első nyilvánítja a felfedezést; ez utóbbi elkészíti az ellenőrizendő jelöltek biztonságos listáját.
Képtípusok és szezonális hatások
Távérzékelésben a kép nem "mindig" működik; Megfelelő állapot kell ahhoz, hogy a helyes nyomot lássuk. A vetésnyomok legjobban a száraz időszakokban jelennek meg, amikor a termés vízterhelésnek van kitéve: a betemetett fal feletti talaj kevesebb vizet tart vissza, így a termés ott korán besárgul, felülről vonalként jelenik meg. Párás tavaszi képen előfordulhat, hogy egyáltalán nem jelenik meg ugyanaz a nyom. A talajnyomok akkor jelennek meg, ha a szántás után különböző színű talaj kerül a felszínre. Az árnyéknyomok viszont könnyű dudorokat és kátyúkat tárnak fel hosszú árnyékokkal alacsony napsütésben reggel vagy este. Ezért egy területet nem egy képpel kell értékelni, hanem sok képpel, különböző évszakokban és időpontokban; Az AI felgyorsítja ezt a többszörös összehasonlítást.
A LiDAR előnye, hogy nagymértékben legyőzi ezt az állapotfüggőséget: mivel közvetlenül méri a felszíni domborzatot, kevésbé függ a vegetáció évszakától, és látja az erdő aljzatát. Azonban a LiDAR-ban "csupasz talajmodell" készítésekor, ha a növényszűrő túl agresszív, eltünteti a valódi dudorokat, és ha túl puha, összetévesztheti a fákat szerkezetekkel; Ezek a szűrési döntések szakértői felügyeletet igényelnek.
Tipp: Egy terület értékelésekor kérdezze meg, hogy "mely évszakban, mikor és milyen módszerrel?" Mindig tedd fel a kérdést. Ha egyetlen képen nincs nyom, az nem jelenti azt, hogy nincs oldal; Lehet, hogy rossz állapotban nézed.
Módszer-összehasonlító táblázat
módszer
amit lát
Az AI hozzájárulása
határ
Műholdas/légi fotózás
Növényi/talajnyomok
Nagy területű szkennelés
évad, felbontás
NDVI
A növényi életerő különbség
Hegkiemelés
Összezavarja a természetes különbségeket
LiDAR
felszíni topográfia
erdőaljnövényzet geometriája
Növényszűrő hibák
Geofizika (GPR/mágneses)
felszín alatti szerkezet
Anomália minta
helyi, lassú
Gyakori hibák
- Az anomáliát felfedezéssel összetéveszteni. A jel jelölt; A telek megerősítése nélkül ez nem webhely.
- Nem szünteti meg a természetes/modern nyomokat. Dolinok, mezőgazdasági hegek és csövek gyakran „szerkezetként” jelennek meg.
- A nyitott jármű pontos koordinátáinak megadása. Kifosztás veszélye; A hely olyan érték, amelyet meg kell védeni.
- Egyetlen képre támaszkodva. Az értelmezés hiányos a különböző évszakok, eltérő módszerek és terepviszonyok nélkül.
- A hamis pozitív arány elfelejtése. A legtöbb tábla üresen jelenik meg; Ez normális, a cél szűkül.
Összefoglalva
A távérzékelés során a mesterséges intelligencia óriási időt takarít meg a nagy területek átvizsgálása és a lehetséges helyek megjelölése során. De minden jel egy hipotézis, amelyet a terepen kell megerősíteni; a természetes és modern nyomokat gondosan eltávolítják; és ami a legfontosabb, az érzékeny helyek védve vannak a kifosztástól. Az AI azt mondja, hogy „nézz ide”; A föld és a szakértő dönti el, hogy „védett-e ez a hely”.
Pályázati feladat
Válasszon egy nyílt hozzáférésű LiDAR- vagy műholdképet (a saját régiójából vagy egy mintaadatkészletből). Jelölje meg az AI lehetséges geometriáit az „Anomália szkennelés” sablonnal, majd szüntesse meg a természetes/modern magyarázatokat a „False pozitív elimination” sablonnal. Készítsen földszabályozási tervet a fennmaradó jelöltek számára, és mellékelje a hely bizalmassági megjegyzését.
ellenőrző lista
- [ ] A mesterséges intelligencia jeleit "jelöltnek" tartottam, nem felfedezésnek.
- [ ] Igyekeztem eltüntetni a természetes és modern nyomokat.
- [ ] Területmegerősítést terveztem a kiemelt jelöltek számára.
- [ ] Az érzékeny helyeket kihagytam a nyitott járműből, és elmostam őket az adásban.
- [ ] Figyelembe vettem, hogy a hamis pozitív arány magas lehet.