Συζήτηση βοήθειας:Περιεχόμενα

Από RemoteSensing Wiki

(Διαφορές μεταξύ αναθεωρήσεων)
Μετάβαση σε: πλοήγηση, αναζήτηση
 
(Μία ενδιάμεση αναθεώρηση δεν εμφανίζονται.)
Γραμμή 1: Γραμμή 1:
-
"NASA Standards for Earth Remote Sensing Data"  
+
"A Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research"  
-
Το άρθρο των Liping Di και Ben Kobler, που δημοσιεύτηκε στο International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, αναλύει τα πρότυπα που έχει αναπτύξει η NASA για την τηλεπισκόπηση της Γης, ειδικά μέσω του Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS). Η μελέτη εστιάζει στο πώς τα πρότυπα αυτά διευκολύνουν τη συλλογή, επεξεργασία, αποθήκευση και διαμοίραση δορυφορικών δεδομένων για τη μελέτη των παγκόσμιων περιβαλλοντικών αλλαγών.
+
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).
-
1. Εισαγωγή στο EOSDIS και τον ρόλο της NASA στην Τηλεπισκόπηση της Γης
+
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.
-
Η NASA, μέσω του προγράμματος Earth Observing System (EOS), έχει αναπτύξει ένα ολοκληρωμένο δίκτυο συλλογής και διαχείρισης δεδομένων τηλεπισκόπησης. Το EOSDIS αποτελεί το κεντρικό σύστημα διαχείρισης των δεδομένων αυτών και περιλαμβάνει:
 
-
Δορυφόρους και τηλεπισκοπικά εργαλεία που παρακολουθούν τη Γη.
+
1. Εισαγωγή – Ο Ρόλος της Τηλεπισκόπησης στην Αρχαιολογία
-
Πλατφόρμες αποθήκευσης και διαμοίρασης δεδομένων που εξασφαλίζουν τη μακροχρόνια διάθεση των πληροφοριών σε επιστήμονες και φορείς χάραξης πολιτικής.
+
-
Πρότυπα μορφοποίησης δεδομένων, ώστε τα στοιχεία να είναι συμβατά και προσβάσιμα από διαφορετικά συστήματα.
+
-
Το EOSDIS αναμένεται να λειτουργήσει για τουλάχιστον 15 χρόνια, παρέχοντας συνεχή ροή τηλεπισκοπικών δεδομένων για τη μελέτη γεωφυσικών και βιολογικών διαδικασιών.
+
-
2. Πρότυπα Δεδομένων στο EOSDIS
+
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:
-
2.1 Εννοιολογικά Μοντέλα Δεδομένων
+
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.
-
Η NASA έχει αναπτύξει τρία βασικά μοντέλα για την οργάνωση των δεδομένων τηλεπισκόπησης:
 
-
Grid Model (Πλέγμα): Αφορά γεωαναφερμένα δεδομένα που αποθηκεύονται σε μορφή πλέγματος (ορθογώνιες δομές).
+
2. Ανάπτυξη της Αρχαιολογικής Τηλεπισκόπησης
-
Swath Model (Λωρίδα): Εστιάζει σε δεδομένα που συλλέγονται από δορυφόρους με συνεχή σάρωση του εδάφους.
+
-
Point Model (Σημείο): Περιλαμβάνει δεδομένα που αντιστοιχούν σε μεμονωμένα γεωγραφικά σημεία.
+
-
Τα μοντέλα αυτά βοηθούν στην τυποποίηση των δεδομένων, διευκολύνοντας την επεξεργασία, την αποθήκευση και την ανάλυση μέσω συμβατών λογισμικών.
+
-
2.2 Μεταδεδομένα και Συστήματα Οργάνωσης
+
2.1 Συστηματικές Έρευνες Επιφάνειας
-
Τα δεδομένα στο EOSDIS συνοδεύονται από μεταδεδομένα (metadata), τα οποία διακρίνονται σε:
+
Η επιφανειακή αρχαιολογική έρευνα αποτελεί βασικό εργαλείο για την ταυτοποίηση νέων και γνωστών αρχαιολογικών θέσεων. Ωστόσο, έχει περιορισμούς:
-
Structure Metadata: Καθορίζουν τη σχέση των δεδομένων μεταξύ τους (π.χ., σύνδεση γεωαναφοράς με δορυφορικές εικόνες).
+
Υψηλό κόστος και χρονοβόρες διαδικασίες.
-
Product Metadata: Παρέχουν πληροφορίες για το προϊόν των δεδομένων (π.χ., αισθητήρας, ανάλυση, ημερομηνία συλλογής).
+
Περιβαλλοντικοί και ανθρωπογενείς παράγοντες που επηρεάζουν την ορατότητα (βλάστηση, διάβρωση, κτίρια).
-
Η NASA έχει δημιουργήσει δικά της πρότυπα μεταδεδομένων, τα οποία είναι συμβατά με διεθνή πρότυπα, όπως το FGDC (Federal Geographic Data Committee).
+
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.
-
2.3 Ταξινόμηση των Επεξεργασμένων Δεδομένων
+
2.2 Εξέλιξη των Τηλεπισκοπικών Τεχνικών
-
Τα τηλεπισκοπικά δεδομένα της NASA ταξινομούνται σε πέντε επίπεδα (Levels 0-4) ανάλογα με τον βαθμό επεξεργασίας:
+
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.
-
Level 0: Ανεπεξέργαστα δεδομένα απευθείας από τον αισθητήρα.
 
-
Level 1A: Χρονικά συγχρονισμένα δεδομένα με διορθώσεις.
 
-
Level 1B: Επεξεργασμένα δεδομένα με προσαρμογές αισθητήρα.
 
-
Level 2: Παράγωγες γεωφυσικές μεταβλητές.
 
-
Level 3 & 4: Δεδομένα σε κανονικοποιημένο χωροχρονικό πλέγμα και προγνωστικά μοντέλα.
 
-
Αυτή η ιεραρχία βοηθάει στην ευκολότερη οργάνωση και ανάλυση δεδομένων από διαφορετικές αποστολές.
 
-
3. Τυποποίηση των Μορφών Δεδομένων
+
3. Η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Αρχαιολογική Τηλεπισκόπηση
-
Η NASA έχει υιοθετήσει το Hierarchical Data Format (HDF) ως κύριο πρότυπο αποθήκευσης και διαμοίρασης δεδομένων. Το HDF-EOS είναι μια εξειδικευμένη εκδοχή που επιτρέπει τη διαχείριση δεδομένων των Grid, Swath και Point models.
+
Η AI εφαρμόζεται στην ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL) για:
-
Τα πλεονεκτήματα του HDF περιλαμβάνουν:
+
Αυτόματη αναγνώριση αρχαιολογικών δομών από δορυφορικές εικόνες.
 +
Ταξινόμηση δεδομένων εδάφους μέσω αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων.
 +
Ανίχνευση αλλαγών στο τοπίο (εξαφάνιση ή εμφάνιση αρχαιολογικών καταλοίπων).
-
Υποστήριξη πολλαπλών τύπων δεδομένων (εικόνες, πίνακες, ASCII).
+
3.1 Βασικά Συστατικά της AI
-
Συμβατότητα με πολλά λειτουργικά συστήματα.
+
-
Δωρεάν διαθεσιμότητα και εκτενής τεκμηρίωση.
+
-
Αποδοτική διαχείριση μεγάλου όγκου επιστημονικών δεδομένων.
+
-
Η NASA συνεχίζει να αναπτύσσει HDF-5 ως τη νέα γενιά αυτού του προτύπου, προσφέροντας ακόμα καλύτερη υποστήριξη δεδομένων μεγάλης κλίμακας.
+
-
4. Διεθνείς Συνεργασίες και Προώθηση των Προτύπων της NASA
+
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.
-
Η NASA προωθεί τη χρήση των προτύπων EOSDIS μέσω διεθνών οργανισμών όπως:
 
-
U.S. Federal Geographic Data Committee (FGDC) – Συμβολή στην ανάπτυξη των προτύπων Remote Sensing Swath Data και Geospatial Metadata.
+
4. Παραδείγματα Εφαρμογών AI και RS στην Αρχαιολογία
-
ISO Technical Committee 211 (ISO/TC211) – Ανάπτυξη παγκόσμιων προτύπων για τηλεπισκοπικά και γεωγραφικά δεδομένα.
+
 
-
Open GIS Consortium (OGC) – Προώθηση προτύπων για διαλειτουργικότητα (interoperability) μεταξύ γεωχωρικών συστημάτων.
+
4.1 Ανίχνευση Αρχαιολογικών Θέσεων με Δορυφορικές και UAV Εικόνες
-
Αυτές οι συνεργασίες εξασφαλίζουν ότι τα δεδομένα της NASA είναι συμβατά με διεθνείς προδιαγραφές και μπορούν να αξιοποιηθούν ευρύτερα από την επιστημονική κοινότητα.
+
 
 +
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
5. Συμπεράσματα
-
Η NASA έχει αναπτύξει ένα πλήρες σύστημα προτύπων για την τηλεπισκόπηση της Γης μέσω του EOSDIS, το οποίο επιτρέπει αποδοτική συλλογή, αποθήκευση και ανάλυση δεδομένων.
+
Η τεχνητή νοημοσύνη και η τηλεπισκόπηση αλλάζουν ριζικά την αρχαιολογική έρευνα, επιτρέποντας την αυτοματοποιημένη ανίχνευση και ανάλυση δεδομένων.
-
Τα τρία βασικά μοντέλα δεδομένων (Grid, Swath, Point) παρέχουν σαφή τυποποίηση, διευκολύνοντας τη χρήση τους σε επιστημονικές εφαρμογές.
+
Ο συνδυασμός δορυφορικών, UAV και LiDAR δεδομένων προσφέρει νέες δυνατότητες χαρτογράφησης.
-
Η τυποποίηση των μεταδεδομένων και η ταξινόμηση των επιπέδων επεξεργασίας των δεδομένων (Levels 0-4) εξασφαλίζουν καλύτερη διαχείριση και διαλειτουργικότητα.
+
Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση μπορούν να μειώσουν τον χρόνο και το κόστος των ερευνών.
-
Η NASA προωθεί τα πρότυπά της μέσω διεθνών οργανισμών (FGDC, ISO, OGC), διασφαλίζοντας παγκόσμια αποδοχή και χρήση των δεδομένων EOSDIS.
+
Οι μελλοντικές προκλήσεις περιλαμβάνουν την αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων και τη δεοντολογική χρήση της AI στην αρχαιολογία.
-
Το HDF-EOS αποτελεί το κύριο πρότυπο αποθήκευσης δεδομένων τηλεπισκόπησης, επιτρέποντας εύκολη πρόσβαση και ανάλυση από επιστήμονες και φορείς χάραξης πολιτικής.
+
Η συνεργασία μεταξύ αρχαιολόγων, επιστημόνων AI και ειδικών τηλεπισκόπησης είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των τεχνικών και την αξιοποίηση των νέων τεχνολογιών.
-
Η έρευνα υπογραμμίζει ότι η NASA έχει παίξει ηγετικό ρόλο στη δημιουργία προτύπων για την τηλεπισκόπηση της Γης, παρέχοντας ένα ισχυρό πλαίσιο για τη μελέτη των περιβαλλοντικών αλλαγών σε παγκόσμια κλίμακα.
+

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