Συζήτηση βοήθειας:Περιεχόμενα

Από RemoteSensing Wiki

(Διαφορές μεταξύ αναθεωρήσεων)
Μετάβαση σε: πλοήγηση, αναζήτηση
(Νέα σελίδα με '"Supporting Global Environmental Change Research: A Review of Trends and Knowledge Gaps in Urban Remote Sensing" Το άρθρο των Elizabeth A. Wentz, Sharolyn And...')
 
(6 ενδιάμεσες αναθεωρήσεις δεν εμφανίζονται.)
Γραμμή 1: Γραμμή 1:
-
"Supporting Global Environmental Change Research: A Review of Trends and Knowledge Gaps in Urban Remote Sensing"  
+
"A Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research"  
-
Το άρθρο των Elizabeth A. Wentz, Sharolyn Anderson, Michail Fragkias, Maik Netzband, Victor Mesev, Soe W. Myint, Dale Quattrochi, Atiqur Rahman και Karen C. Seto, που δημοσιεύτηκε στο Remote Sensing το 2014, εξετάζει τη χρήση τηλεπισκόπησης (remote sensing) στην έρευνα των παγκόσμιων περιβαλλοντικών αλλαγών, εστιάζοντας στον αστικό χώρο. Η μελέτη παρέχει μια συνολική ανασκόπηση των σύγχρονων τεχνολογιών τηλεπισκόπησης που χρησιμοποιούνται για την κατανόηση του αντίκτυπου της αστικοποίησης στις περιβαλλοντικές μεταβολές, υποστηρίζοντας τη χάραξη πολιτικής και την επιστημονική έρευνα.
+
Το άρθρο των Argyro Argyrou και Athos Agapiou, που δημοσιεύτηκε στο Remote Sensing (2022, 14, 6000), εξετάζει τη συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της τηλεπισκόπησης (RS) στην αρχαιολογική έρευνα. Η μελέτη αναλύει τις τεχνολογικές εξελίξεις στη συλλογή, χαρτογράφηση και ανάλυση αρχαιολογικών δεδομένων, εστιάζοντας στη χρήση δορυφορικών, αερομεταφερόμενων και επίγειων αισθητήρων, UAVs (drones), LiDAR, και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL).
 +
Η έρευνα αναγνωρίζει ότι η αρχαιολογική τηλεπισκόπηση έχει εξελιχθεί ραγδαία την τελευταία δεκαετία, οδηγώντας σε αυτοματοποιημένες μεθόδους ανίχνευσης αρχαιολογικών θέσεων μέσω AI. Ωστόσο, ένα βασικό ερώτημα που παραμένει ανοιχτό είναι το πόσο αποτελεσματικές είναι αυτές οι τεχνικές και πώς μπορούν να βελτιωθούν περαιτέρω.
-
Μεθοδολογία και Προσέγγιση της Έρευνας
 
-
Οι συγγραφείς εξετάζουν πώς οι τεχνικές τηλεπισκόπησης συμβάλλουν στη συλλογή γεωχωρικών δεδομένων υψηλής ανάλυσης για την κατανόηση των βιοφυσικών, κοινωνικών και οικονομικών πτυχών των αστικών περιοχών. Το άρθρο βασίζεται σε τρεις βασικούς άξονες ανάλυσης:
+
1. Εισαγωγή – Ο Ρόλος της Τηλεπισκόπησης στην Αρχαιολογία
-
Χαρτογράφηση (Mapping): Καταγραφή του αστικού περιβάλλοντος μέσω τηλεπισκοπικών δεδομένων.
+
Η αρχαιολογία χρησιμοποιεί παραδοσιακά επιτόπιες μεθόδους, όπως πεζοπορικές ανασκαφές (field surveys), ιστορικούς χάρτες και τυχαία ευρήματα. Ωστόσο, η τηλεπισκόπηση (Remote Sensing - RS) επιτρέπει την ανακάλυψη αρχαιολογικών θέσεων χωρίς ανασκαφές, χρησιμοποιώντας:
-
Δείκτες (Indices): Χρήση τηλεπισκοπικών τεχνικών για τη δημιουργία δεικτών περιβαλλοντικών και κοινωνικών μεταβλητών.
+
-
Μοντελοποίηση (Modeling): Χρήση χαρτογραφικών και τηλεπισκοπικών δεδομένων ως είσοδοι σε μοντέλα πρόβλεψης για τις περιβαλλοντικές αλλαγές.
+
-
Η μελέτη υποστηρίζει ότι η τηλεπισκόπηση επιτρέπει μια χωρική και συνοπτική ανάλυση που δεν είναι εφικτή με τις παραδοσιακές μεθόδους καταγραφής δεδομένων, όπως οι πληθυσμιακές απογραφές και οι επιτόπιες έρευνες.
+
-
Βασικά Ευρήματα και Θεματικές Ενότητες
+
Δορυφορικές εικόνες (π.χ. Landsat, Sentinel).
 +
Αεροφωτογραφίες και UAVs (Drones).
 +
Υπέρυθρη και πολυφασματική ανάλυση για τον εντοπισμό δομών κάτω από την επιφάνεια.
 +
LiDAR και ραντάρ συνθετικού ανοίγματος (SAR) για χαρτογράφηση θαμμένων καταλοίπων.
 +
Η αύξηση της διαθεσιμότητας ελεύθερων δορυφορικών δεδομένων έχει ενισχύσει τη χρήση της τηλεπισκόπησης στην αρχαιολογική έρευνα.
-
1. Χαρτογράφηση Αστικών Περιοχών
 
-
Η τηλεπισκόπηση χρησιμοποιείται για την καταγραφή κρίσιμων περιβαλλοντικών μεταβλητών, όπως:
+
2. Ανάπτυξη της Αρχαιολογικής Τηλεπισκόπησης
-
Αστική επέκταση: Χρήση δεδομένων από δορυφόρους, όπως Landsat, IKONOS, SPOT και Synthetic Aperture Radar (SAR), για την αναγνώριση των ορίων των πόλεων και των προαστίων.
+
2.1 Συστηματικές Έρευνες Επιφάνειας
-
Αλλαγές στη χρήση γης: Ανάλυση της μετατροπής φυσικών περιοχών σε αστικά περιβάλλοντα.
+
-
Πληθυσμιακή κατανομή: Συσχετισμός δορυφορικών δεδομένων με δημογραφικά στοιχεία.
+
-
Ατμοσφαιρικοί ρύποι και ποιότητα αέρα: Χρήση δεδομένων από MODIS και MOPITT για τη χαρτογράφηση της συγκέντρωσης ρύπων, όπως CO και NO₂.
+
-
2. Δείκτες Αστικού Περιβάλλοντος
+
Η επιφανειακή αρχαιολογική έρευνα αποτελεί βασικό εργαλείο για την ταυτοποίηση νέων και γνωστών αρχαιολογικών θέσεων. Ωστόσο, έχει περιορισμούς:
-
Οι συγγραφείς εξετάζουν τη χρήση τηλεπισκοπικών δεικτών που επιτρέπουν τη σύγκριση του αστικού περιβάλλοντος σε διαφορετικές περιοχές και χρονικές περιόδους:
+
Υψηλό κόστος και χρονοβόρες διαδικασίες.
 +
Περιβαλλοντικοί και ανθρωπογενείς παράγοντες που επηρεάζουν την ορατότητα (βλάστηση, διάβρωση, κτίρια).
 +
Υποκειμενικότητα στην ανάλυση των ευρημάτων.
 +
Η τηλεπισκόπηση και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να συμπληρώσουν και να βελτιώσουν την επιφανειακή έρευνα μέσω αυτοματοποιημένων αναλύσεων και ταξινόμησης δεδομένων.
-
Βιοφυσικοί δείκτες:
+
2.2 Εξέλιξη των Τηλεπισκοπικών Τεχνικών
-
Δείκτης Βλάστησης NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Εκτίμηση της φυτικής κάλυψης και της σχέσης της με την ποιότητα ζωής.
+
-
Δείκτης Αστικού Δομημένου Περιβάλλοντος (NDBI - Normalized Difference Built-up Index): Αποτύπωση της αστικής ανάπτυξης.
+
-
Δείκτης Διαφοράς Νερού (NDWI - Normalized Difference Water Index): Χρήση για τη μέτρηση της διαθέσιμης υγρασίας σε αστικές περιοχές.
+
-
Κοινωνικοοικονομικοί δείκτες:
+
-
Συσχετισμός δορυφορικών δεδομένων με οικονομικούς δείκτες, όπως το ΑΕΠ (GDP) μέσω των δορυφορικών δεδομένων νυχτερινού φωτισμού (DMSP-OLS Nighttime Lights).
+
-
Χρήση δεδομένων τηλεπισκόπησης για την ανάλυση αστικής φτώχειας και ανισοτήτων.
+
-
3. Μοντελοποίηση Περιβαλλοντικών και Κοινωνικών Διαδικασιών
+
Από τη δεκαετία του 1970, με την εκτόξευση του Landsat 1 (1972), έως και το σύγχρονο IKONOS (1999) και Sentinel-2 (2015), η ανάλυση των δορυφορικών εικόνων έχει βελτιωθεί σημαντικά, επιτρέποντας την ακριβέστερη χαρτογράφηση αρχαιολογικών θέσεων. Η χρήση θερμικών, πολυφασματικών και ρανταρικών δεδομένων έχει οδηγήσει σε νέες ανακαλύψεις αρχαιολογικών τοπίων.
-
Οι συγγραφείς εξετάζουν τη χρήση των τηλεπισκοπικών δεδομένων για τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων που σχετίζονται με:
 
-
Το αστικό κλίμα και το φαινόμενο της θερμικής νησίδας (Urban Heat Island - UHI):
+
3. Η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Αρχαιολογική Τηλεπισκόπηση
-
Χρήση θερμικών εικόνων από Landsat, MODIS και ASTER για τη μέτρηση των διαφορών θερμοκρασίας στις αστικές περιοχές.
+
-
Την αστική υδρολογία και την ποιότητα του νερού:
+
-
Ανάλυση των αλλαγών στην απορροή των υδάτων λόγω της αύξησης των αδιαπέρατων επιφανειών (άσφαλτος, σκυρόδεμα).
+
-
Την προσομοίωση της αστικής επέκτασης:
+
-
Ενσωμάτωση τηλεπισκοπικών δεδομένων σε μοντέλα αστικής ανάπτυξης.
+
-
Τη μοντελοποίηση των κοινωνικοοικονομικών συνθηκών:
+
-
Χρήση τηλεπισκοπικών δεδομένων για την πρόβλεψη των επιπτώσεων της αστικοποίησης στη δημόσια υγεία, την ποιότητα ζωής και τις περιβαλλοντικές ανισότητες.
+
-
Γνώση που Λείπει και Προτάσεις για Μελλοντική Έρευνα
+
-
Οι συγγραφείς τονίζουν ότι, παρά τις προόδους στην τηλεπισκόπηση, υπάρχουν ακόμη κενά γνώσης που πρέπει να καλυφθούν:
+
Η AI εφαρμόζεται στην ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL) για:
-
Αντιστοίχιση τηλεπισκοπικών δεδομένων με κοινωνικοοικονομικές μεταβλητές: Υπάρχουν προκλήσεις στη σύνδεση των δορυφορικών δεδομένων με πληθυσμιακές και οικονομικές στατιστικές.
+
Αυτόματη αναγνώριση αρχαιολογικών δομών από δορυφορικές εικόνες.
-
Περιορισμοί ανάλυσης δεδομένων: Παρότι υπάρχουν δορυφορικές εικόνες υψηλής ανάλυσης, η διαχείριση και η ανάλυσή τους απαιτούν εξειδικευμένους αλγόριθμους και τεχνολογίες.
+
Ταξινόμηση δεδομένων εδάφους μέσω αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων.
-
Ανάγκη για καλύτερη ενοποίηση δεδομένων από διαφορετικές πηγές: Χρειάζεται συνδυασμός δορυφορικών δεδομένων με δεδομένα από μέσα κοινωνικής δικτύωσης, GPS και crowd-sourced πληροφορίες για πιο ακριβή μοντέλα.
+
Ανίχνευση αλλαγών στο τοπίο (εξαφάνιση ή εμφάνιση αρχαιολογικών καταλοίπων).
-
Προκλήσεις στην πρόβλεψη της αστικής ανάπτυξης: Τα περισσότερα μοντέλα βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα και δεν λαμβάνουν υπόψη μελλοντικές τεχνολογικές ή πολιτικές αλλαγές.
+
 +
3.1 Βασικά Συστατικά της AI
-
Συμπέρασμα
+
Μηχανική Μάθηση (Machine Learning - ML): Ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων για ταξινόμηση αρχαιολογικών θέσεων.
 +
Βαθιά Μάθηση (Deep Learning - DL): Αυτόματη αναγνώριση προτύπων σε δορυφορικές και αερομεταφερόμενες εικόνες.
 +
Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks - NN): Ανάλυση δεδομένων με τεχνικές παρόμοιες με τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου.
 +
Όραση Υπολογιστών (Computer Vision): Αναγνώριση αρχαιολογικών χαρακτηριστικών σε φωτογραφίες και πολυφασματικά δεδομένα.
-
Το άρθρο υποστηρίζει ότι η τηλεπισκόπηση αποτελεί θεμελιώδες εργαλείο για την κατανόηση των παγκόσμιων περιβαλλοντικών αλλαγών, ιδιαίτερα όσον αφορά την επίδραση της αστικοποίησης στο περιβάλλον. Προτείνει τη συνδυασμένη χρήση τηλεπισκοπικών δεδομένων με κοινωνικοοικονομικά μοντέλα για μια πληρέστερη και πολυδιάστατη ανάλυση της σχέσης πόλεων και περιβάλλοντος.
 
-
Η μελλοντική έρευνα θα πρέπει να επικεντρωθεί στη βελτίωση των τεχνικών ανάλυσης δεδομένων, στην ενοποίηση πληροφοριών από διαφορετικές πηγές και στη δημιουργία ακριβέστερων μοντέλων πρόβλεψης, ώστε η επιστήμη και οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής να μπορούν να σχεδιάσουν αποτελεσματικές παρεμβάσεις για βιώσιμη αστική ανάπτυξη.
+
4. Παραδείγματα Εφαρμογών AI και RS στην Αρχαιολογία
 +
 
 +
4.1 Ανίχνευση Αρχαιολογικών Θέσεων με Δορυφορικές και UAV Εικόνες
 +
 
 +
Orengo & Garcia-Molsosa (2019): Αυτόματη ανίχνευση κεραμικών μέσω UAV και αλγορίθμων ML.
 +
Mehrnoush et al. (2020): Εφαρμογή DL για εντοπισμό qanat shafts από δορυφορικές εικόνες Cold War CORONA.
 +
Bundzel et al. (2020): Ανίχνευση αρχαιολογικών δομών των Μάγια μέσω LiDAR και Mask R-CNN.
 +
Berganzo-Besga et al. (2021): Ανίχνευση αρχαίων τάφων μέσω LiDAR και αλγορίθμων Random Forest.
 +
 
 +
4.2 Η Αυξημένη Χρήση AI στην Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων
 +
 
 +
Η AI επιτρέπει την ταχύτερη και ακριβέστερη ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων, μειώνοντας την εξάρτηση από παραδοσιακές μεθόδους. Ωστόσο, παραμένουν ανοιχτά ερωτήματα:
 +
 
 +
Η ανάγκη για εξειδικευμένη εκπαίδευση αρχαιολόγων στη χρήση AI.
 +
Η ακρίβεια των μοντέλων AI σε διαφορετικά γεωγραφικά περιβάλλοντα.
 +
Ηθικά ζητήματα σχετικά με τη χρήση αυτόνομων αλγορίθμων στην αρχαιολογία.
 +
 
 +
 
 +
5. Συμπεράσματα
 +
 
 +
Η τεχνητή νοημοσύνη και η τηλεπισκόπηση αλλάζουν ριζικά την αρχαιολογική έρευνα, επιτρέποντας την αυτοματοποιημένη ανίχνευση και ανάλυση δεδομένων.
 +
Ο συνδυασμός δορυφορικών, UAV και LiDAR δεδομένων προσφέρει νέες δυνατότητες χαρτογράφησης.
 +
Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση μπορούν να μειώσουν τον χρόνο και το κόστος των ερευνών.
 +
Οι μελλοντικές προκλήσεις περιλαμβάνουν την αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων και τη δεοντολογική χρήση της AI στην αρχαιολογία.
 +
Η συνεργασία μεταξύ αρχαιολόγων, επιστημόνων AI και ειδικών τηλεπισκόπησης είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των τεχνικών και την αξιοποίηση των νέων τεχνολογιών.

Παρούσα αναθεώρηση της 15:37, 16 Φεβρουαρίου 2025

"A Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research"


Το άρθρο των Argyro Argyrou και Athos Agapiou, που δημοσιεύτηκε στο Remote Sensing (2022, 14, 6000), εξετάζει τη συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της τηλεπισκόπησης (RS) στην αρχαιολογική έρευνα. Η μελέτη αναλύει τις τεχνολογικές εξελίξεις στη συλλογή, χαρτογράφηση και ανάλυση αρχαιολογικών δεδομένων, εστιάζοντας στη χρήση δορυφορικών, αερομεταφερόμενων και επίγειων αισθητήρων, UAVs (drones), LiDAR, και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL).

Η έρευνα αναγνωρίζει ότι η αρχαιολογική τηλεπισκόπηση έχει εξελιχθεί ραγδαία την τελευταία δεκαετία, οδηγώντας σε αυτοματοποιημένες μεθόδους ανίχνευσης αρχαιολογικών θέσεων μέσω AI. Ωστόσο, ένα βασικό ερώτημα που παραμένει ανοιχτό είναι το πόσο αποτελεσματικές είναι αυτές οι τεχνικές και πώς μπορούν να βελτιωθούν περαιτέρω.


1. Εισαγωγή – Ο Ρόλος της Τηλεπισκόπησης στην Αρχαιολογία

Η αρχαιολογία χρησιμοποιεί παραδοσιακά επιτόπιες μεθόδους, όπως πεζοπορικές ανασκαφές (field surveys), ιστορικούς χάρτες και τυχαία ευρήματα. Ωστόσο, η τηλεπισκόπηση (Remote Sensing - RS) επιτρέπει την ανακάλυψη αρχαιολογικών θέσεων χωρίς ανασκαφές, χρησιμοποιώντας:

Δορυφορικές εικόνες (π.χ. Landsat, Sentinel). Αεροφωτογραφίες και UAVs (Drones). Υπέρυθρη και πολυφασματική ανάλυση για τον εντοπισμό δομών κάτω από την επιφάνεια. LiDAR και ραντάρ συνθετικού ανοίγματος (SAR) για χαρτογράφηση θαμμένων καταλοίπων. Η αύξηση της διαθεσιμότητας ελεύθερων δορυφορικών δεδομένων έχει ενισχύσει τη χρήση της τηλεπισκόπησης στην αρχαιολογική έρευνα.


2. Ανάπτυξη της Αρχαιολογικής Τηλεπισκόπησης

2.1 Συστηματικές Έρευνες Επιφάνειας

Η επιφανειακή αρχαιολογική έρευνα αποτελεί βασικό εργαλείο για την ταυτοποίηση νέων και γνωστών αρχαιολογικών θέσεων. Ωστόσο, έχει περιορισμούς:

Υψηλό κόστος και χρονοβόρες διαδικασίες. Περιβαλλοντικοί και ανθρωπογενείς παράγοντες που επηρεάζουν την ορατότητα (βλάστηση, διάβρωση, κτίρια). Υποκειμενικότητα στην ανάλυση των ευρημάτων. Η τηλεπισκόπηση και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να συμπληρώσουν και να βελτιώσουν την επιφανειακή έρευνα μέσω αυτοματοποιημένων αναλύσεων και ταξινόμησης δεδομένων.

2.2 Εξέλιξη των Τηλεπισκοπικών Τεχνικών

Από τη δεκαετία του 1970, με την εκτόξευση του Landsat 1 (1972), έως και το σύγχρονο IKONOS (1999) και Sentinel-2 (2015), η ανάλυση των δορυφορικών εικόνων έχει βελτιωθεί σημαντικά, επιτρέποντας την ακριβέστερη χαρτογράφηση αρχαιολογικών θέσεων. Η χρήση θερμικών, πολυφασματικών και ρανταρικών δεδομένων έχει οδηγήσει σε νέες ανακαλύψεις αρχαιολογικών τοπίων.


3. Η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Αρχαιολογική Τηλεπισκόπηση

Η AI εφαρμόζεται στην ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL) για:

Αυτόματη αναγνώριση αρχαιολογικών δομών από δορυφορικές εικόνες. Ταξινόμηση δεδομένων εδάφους μέσω αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων. Ανίχνευση αλλαγών στο τοπίο (εξαφάνιση ή εμφάνιση αρχαιολογικών καταλοίπων).

3.1 Βασικά Συστατικά της AI

Μηχανική Μάθηση (Machine Learning - ML): Ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων για ταξινόμηση αρχαιολογικών θέσεων. Βαθιά Μάθηση (Deep Learning - DL): Αυτόματη αναγνώριση προτύπων σε δορυφορικές και αερομεταφερόμενες εικόνες. Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks - NN): Ανάλυση δεδομένων με τεχνικές παρόμοιες με τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Όραση Υπολογιστών (Computer Vision): Αναγνώριση αρχαιολογικών χαρακτηριστικών σε φωτογραφίες και πολυφασματικά δεδομένα.


4. Παραδείγματα Εφαρμογών AI και RS στην Αρχαιολογία

4.1 Ανίχνευση Αρχαιολογικών Θέσεων με Δορυφορικές και UAV Εικόνες

Orengo & Garcia-Molsosa (2019): Αυτόματη ανίχνευση κεραμικών μέσω UAV και αλγορίθμων ML. Mehrnoush et al. (2020): Εφαρμογή DL για εντοπισμό qanat shafts από δορυφορικές εικόνες Cold War CORONA. Bundzel et al. (2020): Ανίχνευση αρχαιολογικών δομών των Μάγια μέσω LiDAR και Mask R-CNN. Berganzo-Besga et al. (2021): Ανίχνευση αρχαίων τάφων μέσω LiDAR και αλγορίθμων Random Forest.

4.2 Η Αυξημένη Χρήση AI στην Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων

Η AI επιτρέπει την ταχύτερη και ακριβέστερη ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων, μειώνοντας την εξάρτηση από παραδοσιακές μεθόδους. Ωστόσο, παραμένουν ανοιχτά ερωτήματα:

Η ανάγκη για εξειδικευμένη εκπαίδευση αρχαιολόγων στη χρήση AI. Η ακρίβεια των μοντέλων AI σε διαφορετικά γεωγραφικά περιβάλλοντα. Ηθικά ζητήματα σχετικά με τη χρήση αυτόνομων αλγορίθμων στην αρχαιολογία.


5. Συμπεράσματα

Η τεχνητή νοημοσύνη και η τηλεπισκόπηση αλλάζουν ριζικά την αρχαιολογική έρευνα, επιτρέποντας την αυτοματοποιημένη ανίχνευση και ανάλυση δεδομένων. Ο συνδυασμός δορυφορικών, UAV και LiDAR δεδομένων προσφέρει νέες δυνατότητες χαρτογράφησης. Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση μπορούν να μειώσουν τον χρόνο και το κόστος των ερευνών. Οι μελλοντικές προκλήσεις περιλαμβάνουν την αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων και τη δεοντολογική χρήση της AI στην αρχαιολογία. Η συνεργασία μεταξύ αρχαιολόγων, επιστημόνων AI και ειδικών τηλεπισκόπησης είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των τεχνικών και την αξιοποίηση των νέων τεχνολογιών.

Ανακτήθηκε από το "http://147.102.106.44/rs/wiki/index.php/%CE%A3%CF%85%CE%B6%CE%AE%CF%84%CE%B7%CF%83%CE%B7_%CE%B2%CE%BF%CE%AE%CE%B8%CE%B5%CE%B9%CE%B1%CF%82:%CE%A0%CE%B5%CF%81%CE%B9%CE%B5%CF%87%CF%8C%CE%BC%CE%B5%CE%BD%CE%B1".
Προσωπικά εργαλεία