Lợi nhuận:
- Khả năng quét các điểm bất thường trong vệ tinh, chụp ảnh trên không và dữ liệu LiDAR bằng trí tuệ nhân tạo và đánh giá từng dấu hiệu như một ứng cử viên cần xác nhận địa hình
- Hiểu sự phụ thuộc theo mùa và có điều kiện của dấu vết thực vật, đất và bóng tối cũng như cách loại bỏ các kết quả dương tính giả tự nhiên/hiện đại.
- Khả năng áp dụng lý do tại sao các vị trí nhạy cảm cần được bảo vệ khỏi nạn cướp bóc và làm mờ khi phát sóng
Một trong những bước phát triển thú vị nhất của khảo cổ học là khả năng nhìn thấy dấu vết dưới lòng đất và trên bề mặt mà không cần đào sâu xuống đất. Viễn thám (phương pháp kiểm tra một khu vực bằng hình ảnh vệ tinh, máy bay hoặc máy bay không người lái mà không cần chạm vào nó) là công cụ mạnh mẽ nhất để quét các khu vực rộng lớn và phát hiện các địa điểm có thể (những nơi chứa di tích khảo cổ). Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI đánh dấu các điểm bất thường (các dấu vết khác với môi trường xung quanh, có thể do con người tạo ra) trong hình ảnh vệ tinh, ảnh chụp từ trên không và dữ liệu LiDAR, nhưng tại sao mỗi dấu vết phải được xác nhận tại hiện trường.
Nguyên tắc cơ bản: AI là một trợ lý quét và trỏ có chức năng nói “nhìn đây” trên một phạm vi rộng; Quyết định “Đây thực sự là một địa điểm” được đưa ra bởi cơ quan quản lý đất đai và chuyên gia. Trong viễn thám, mỗi điểm được AI đánh dấu đều là một giả thuyết chứ không phải là một khám phá.
Các loại viễn thám
Chụp ảnh vệ tinh và trên không. Các cấu trúc bị chôn vùi dẫn đến sự phát triển khác nhau của đất và thảm thực vật bên trên chúng. Cây trồng trên tường yếu hơn, trên mương rậm rạp hơn; Chúng được gọi là dấu cắt. NDVI (chỉ số đo lường sức khỏe của thực vật; định lượng sức sống của thực vật bằng ánh sáng hồng ngoại) nêu bật những khác biệt này. AI quét những khác biệt nhỏ này trong hình ảnh lớn nhanh hơn con người.
LiDAR. LiDAR (Phát hiện ánh sáng và phạm vi - công nghệ tạo ra bản đồ độ cao 3D rất chính xác của bề mặt bằng cách bắn tia laser từ máy bay xuống mặt đất và đo thời gian quay trở lại) là công cụ mang tính cách mạng nhất. Đặc điểm của nó là tia laser có thể chạm tới mặt đất xuyên qua cây cối; Như vậy, những ụ đất, ruộng bậc thang, đường đi, nền móng công trình dưới rừng lộ rõ khi thảm thực vật bị “bóc vỏ” về số lượng. AI đánh dấu các điểm lồi, lõm và các hình dạng hình học mượt mà trong dữ liệu độ cao này.
Địa vật lý (bổ sung). Các phương pháp như radar xuyên đất (GPR) và khảo sát từ tính có thể nhìn thấy ngay bên dưới bề mặt; AI cũng giúp tìm kiếm các mẫu bất thường trong dữ liệu này.
Các bước phát hiện trang web với AI
- Chuẩn bị dữ liệu. Hình ảnh được gắn vào hệ tọa độ (tham chiếu địa lý), bóng và độ tương phản được hiệu chỉnh. Trong LiDAR, thảm thực vật được lọc ra và tạo ra "mô hình mặt đất trống".
- Quét bất thường. AI đánh dấu các hình học nhẵn có thể do con người tạo ra (gò tròn, cấu trúc hình chữ nhật, mương/đường tuyến tính).
- Loại bỏ. Hầu hết các dấu hiệu đều mang tính tự nhiên (địa chất, nông nghiệp, hiện đại). Chuyên gia loại bỏ những thứ rõ ràng là tự nhiên và hiện đại.
- Ưu tiên. Các điểm ứng viên còn lại được ưu tiên theo bối cảnh và phân bố địa điểm đã biết.
- Xác nhận đất. Các điểm ưu tiên được kiểm tra tại chỗ bằng cách khảo sát bề mặt và khoan nếu cần thiết. Không có điểm nào được tuyên bố là "ngồi" mà không có xác nhận.
Mẹo: Luôn xem các dấu hiệu của AI là “danh sách các ứng cử viên có tỷ lệ dương tính giả cao”. Mục đích là thu hẹp một cách thông minh các địa điểm tham quan trên thực địa; không công bố phát hiện này. Giảm 200 điểm đất xuống còn 30 trong một mùa là một lợi ích lớn.
Vị trí nhạy cảm: quyền riêng tư quan trọng
Vấn đề đạo đức và an ninh nghiêm trọng nhất trong việc phát hiện địa điểm là tính bảo mật của vị trí. Tọa độ chính xác của một địa điểm mới được xác định, không được bảo vệ là mục tiêu trực tiếp của những kẻ đào trái phép và tìm kiếm kho báu. Vì vậy:
- Không đi vào các phương tiện AI công cộng chưa xác định được tọa độ chính xác.
- Làm mờ vị trí các địa điểm nhạy cảm trong các chương trình phát sóng và thuyết trình (cho vùng chung, không có GPS).
- Giữ dữ liệu trong hệ thống bảo mật của tổ chức và hạn chế quyền truy cập.
Lưu ý: Việc dán tọa độ của một địa điểm vào một dịch vụ công cộng có nội dung "Tôi sắp vẽ bản đồ" có thể khiến trang web đó có nguy cơ bị cướp bóc. Dữ liệu vị trí là một tài sản phải được bảo vệ nhiều như chính dữ liệu được tìm thấy.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Quá trình quét đã thu hẹp khu vực. Một dự án khảo sát sẽ khảo sát diện tích 500 km2. Phân tích LiDAR do AI cung cấp đã đánh dấu 120 gò đất có thể có trong rừng. Sau khi loại bỏ chuyên gia, vẫn còn 38 điểm ưu tiên; 11 trong số này được phát hiện là những công trình khảo cổ thực sự trên thực địa. AI đã cô đọng những tháng tìm kiếm mù quáng vào một mùa mục tiêu.
Trường hợp 2 - Dương tính giả là bài học. Trong khi một đội đang hào hứng chuẩn bị tuyên bố vết sẹo tròn nhẵn được AI đánh dấu là "gò đất" thì chuyên gia địa chất đã chỉ ra rằng đó là một vết lõm tự nhiên (dolin). Một tuyên bố được đưa ra mà không có xác nhận đất đai có thể gây tổn hại đến danh tiếng. Bài học: AI nhìn thấy hình học chứ không phải giải thích nguồn gốc.
Trường hợp 3 - Ngăn chặn rò rỉ vị trí. Một học sinh sẽ tải hình ảnh chứa tọa độ của một địa điểm mới được tìm thấy lên một công cụ công cộng. Người cố vấn dừng lại; khu vực này vẫn chưa được bảo vệ. Hình ảnh đã được xử lý với thông tin tọa độ đã bị xóa và chỉ có trong hệ thống bảo mật.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Khung quét bất thường:
Vai trò của bạn: trợ lý phân tích viễn thám. Tôi sẽ cung cấp cho bạn hình ảnh/dữ liệu độ cao trên mặt đất (có nguồn gốc từ LiDAR). Đánh dấu các hình học nhẵn (hình tròn, hình chữ nhật, tuyến tính) CÓ THỂ do con người tạo ra; Đối với mỗi mục, hãy viết ra vị trí, định dạng của nó và lý do tại sao nó đáng chú ý. Đối với mỗi cung, hãy chỉ ra khả năng giải thích một cách tự nhiên/hiện đại. Đừng tuyên bố "ngồi" dứt khoát.
2) Loại trừ dương tính giả:
Dưới đây là danh sách điểm dự tuyển mà AI đã đánh dấu. Với mỗi mục, hãy liệt kê những giải thích tự nhiên và hiện đại (sự hình thành địa chất, dấu vết nông nghiệp, đường sá, nền móng công trình) mà tôi có thể loại bỏ TRƯỚC KHI kiểm tra địa hình. Liệt kê riêng các ứng viên "thực sự mơ hồ" còn lại.
3) Kế hoạch kiểm soát đất đai:
Vị trí ứng cử viên hàng đầu của tôi là: [danh sách]. Đối với mỗi điểm, một danh sách kiểm tra sẽ xuất hiện chứa các chỉ số mà tôi nên tìm khi xác nhận tại hiện trường (phát hiện bề mặt, địa hình, màu đất, mật độ đá) và các quy tắc về an toàn/đạo đức tại hiện trường (sự cho phép, bảo mật địa điểm).
4) Làm mờ vị trí khi phát sóng:
Khi chuẩn bị thông tin trang web sau đây cho một ấn phẩm/trình bày, hãy gợi ý cách tôi có thể mô tả nó mà KHÔNG tiết lộ vị trí chính xác: liệt kê mức độ khái quát hóa (tỉnh/khu vực), thông tin nào nên bỏ qua. Mục tiêu: cân bằng giữa tính minh bạch khoa học và bảo vệ chống hư hỏng.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Có địa điểm khảo cổ nào trong ảnh vệ tinh này không? Cho tọa độ của nó.
AI có thể khai báo một dấu vết tự nhiên là “ngồi” và khớp với tọa độ tự tin; Điều này nguy hiểm từ cả góc độ khoa học và an ninh.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý viễn thám. Đánh dấu các dấu hình học mượt mà CÓ THỂ do con người tạo ra trong hình ảnh này. Đối với mỗi dấu vết: (a) hình dạng của nó, (b) tại sao nó đáng chú ý, (c) lời giải thích thay thế tự nhiên/hiện đại. Đây là những ứng cử viên chỉ được kiểm tra TRÊN SĨ; không tuyên bố "ngồi". Tạo tọa độ chính xác, mô tả vị trí tương đối.
Sự khác biệt: sự khám phá đầu tiên được tuyên bố; cái sau tạo ra một danh sách an toàn các ứng cử viên sẽ được xác minh.
Các loại hình ảnh và hiệu ứng theo mùa
Trong viễn thám, hình ảnh không phải "luôn luôn" hoạt động; Cần có điều kiện phù hợp để nhìn thấy đúng hướng. Các vết cắt xuất hiện rõ nhất trong thời kỳ khô hạn khi cây trồng bị căng thẳng về nước: đất phía trên bức tường chôn giữ ít nước hơn, do đó cây trồng ở đó chuyển sang màu vàng sớm và xuất hiện dưới dạng một đường từ trên xuống. Trong một hình ảnh mùa xuân ẩm ướt, dấu vết tương tự có thể không xuất hiện chút nào. Vết đất xuất hiện khi đất có màu khác nhau nổi lên trên bề mặt sau khi cày ruộng. Mặt khác, các vết bóng để lộ những vết lồi lõm và ổ gà có bóng dài dưới ánh nắng yếu, vào buổi sáng hoặc buổi tối. Vì vậy, cần đánh giá một khu vực không phải bằng một hình ảnh duy nhất mà bằng nhiều hình ảnh ở các mùa, thời điểm khác nhau; AI tăng tốc việc so sánh nhiều lần này.
Ưu điểm của LiDAR là nó khắc phục được phần lớn sự phụ thuộc vào điều kiện này: vì nó đo trực tiếp địa hình bề mặt nên ít phụ thuộc vào mùa thực vật và có thể nhìn thấy tầng dưới tán rừng. Tuy nhiên, khi sản xuất một "mô hình mặt đất trống" trong LiDAR, nếu bộ lọc thực vật quá mạnh, nó có thể xóa đi những va chạm thực sự, còn nếu quá mềm, nó có thể nhầm cây với các công trình kiến trúc; Những quyết định lọc này cần có sự giám sát của chuyên gia.
Mẹo: Khi đánh giá một khu vực, hãy hỏi "vào mùa nào, vào thời điểm nào và bằng phương pháp nào?" Luôn đặt câu hỏi. Nếu không có dấu vết nào trong một hình ảnh, điều đó không có nghĩa là không có địa điểm; Có lẽ bạn đang nhìn nó trong tình trạng sai.
Bảng so sánh phương pháp
phương pháp
những gì nhìn thấy
Đóng góp của AI
biên giới
Chụp ảnh vệ tinh/trên không
Dấu vết thực vật/đất
Quét diện rộng
mùa giải, độ phân giải
NDVI
Sự khác biệt về sức sống của cây
Làm nổi bật vết sẹo
Nhầm lẫn sự khác biệt tự nhiên
LiDAR
địa hình bề mặt
hình học dưới tán rừng
Lỗi bộ lọc thực vật
Địa vật lý (GPR/từ trường)
cấu trúc dưới bề mặt
Mẫu bất thường
cục bộ, chậm
Những lỗi thường gặp
- Nhầm một điều bất thường với một khám phá. Dấu hiệu là một ứng cử viên; Nếu không có xác nhận đất thì nó không phải là một địa điểm.
- Không loại bỏ dấu vết tự nhiên/hiện đại. Dolins, vết sẹo nông nghiệp và đường ống thường xuyên xuất hiện dưới dạng "cấu trúc".
- Đưa ra tọa độ chính xác cho xe đang mở. Nguy cơ cướp bóc; Vị trí là tài sản cần được bảo vệ.
- Dựa vào một hình ảnh duy nhất. Việc giải thích sẽ không đầy đủ nếu không có các mùa khác nhau, các phương pháp và địa hình khác nhau.
- Quên tỷ lệ dương tính giả. Hầu hết các biển báo đều trống rỗng; Điều này là bình thường, mục đích đang bị thu hẹp.
Tóm lại
Trong viễn thám, AI tiết kiệm rất nhiều thời gian trong việc quét các khu vực rộng lớn và đánh dấu các địa điểm khả thi. Nhưng mọi dấu hiệu đều là một giả thuyết phải được xác nhận trên thực tế; dấu vết tự nhiên, hiện đại được loại bỏ cẩn thận; và quan trọng nhất là các vị trí nhạy cảm được bảo vệ khỏi bị cướp bóc. AI nói “nhìn đây”; Đất và chuyên gia quyết định xem “nơi này có được bảo vệ” hay không.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn hình ảnh vệ tinh hoặc LiDAR truy cập mở (từ khu vực của bạn hoặc từ tập dữ liệu mẫu). Gắn cờ AI cho các hình học có thể có bằng mẫu “Quét bất thường”, sau đó loại bỏ các giải thích tự nhiên/hiện đại bằng mẫu “Loại bỏ dương tính giả”. Soạn thảo kế hoạch kiểm soát đất đai cho các ứng cử viên còn lại và kèm theo ghi chú bảo mật địa điểm.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi coi tín hiệu AI là "ứng cử viên" chứ không phải khám phá.
- [ ] Tôi đã cố gắng loại bỏ những dấu vết tự nhiên và hiện đại.
- [ ] Tôi đã lên kế hoạch xác nhận đất cho các ứng viên ưu tiên.
- [ ] Tôi để những vị trí nhạy cảm ra khỏi xe đang mở và làm mờ chúng trong chương trình phát sóng.
- [ ] Tôi đã tính đến việc tỷ lệ dương tính giả có thể cao.