Συζήτηση βοήθειας:Περιεχόμενα

Από RemoteSensing Wiki

(Διαφορές μεταξύ αναθεωρήσεων)
Μετάβαση σε: πλοήγηση, αναζήτηση
 
Γραμμή 1: Γραμμή 1:
-
"The Potential of Multi-Sensor Remote Sensing Mineral Exploration: Examples from Southern Africa"  
+
"A Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research"  
-
Το άρθρο των R. Booysen, R. Gloaguen, S. Lorenz, R. Zimmermann, L. Andreani και P. A. M. Nex, που παρουσιάστηκε στο IGARSS 2019, εξετάζει τη χρήση πολυαισθητήριας τηλεπισκόπησης (multi-sensor remote sensing) για την εξερεύνηση μεταλλευμάτων σε απομακρυσμένες και δυσπρόσιτες περιοχές της Νότιας Αφρικής. Οι συγγραφείς προτείνουν νέες μεθοδολογίες εξερεύνησης κρίσιμων ορυκτών πόρων, αξιοποιώντας δορυφορικά, εναέρια, UAV (drones) και επίγεια δεδομένα.
+
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 επικεντρώνεται σε REEs (Σπάνιες Γαίες), κασσίτερο (Sn) και ψευδάργυρο (Zn), λόγω της σημασίας τους για την τεχνολογική βιομηχανία (π.χ. ηλεκτρονικές συσκευές, τουρμπίνες, φωτοβολταϊκά συστήματα). Οι συγγραφείς υποστηρίζουν ότι η χρήση πολυφασματικής και υπερφασματικής τηλεπισκόπησης αντιμετωπίζει τις προκλήσεις των παραδοσιακών γεωλογικών ερευνών, όπως η δυσκολία πρόσβασης, το υψηλό κόστος και οι κοινωνικές αντιδράσεις.
+
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 – Η Ανάγκη για Νέες Μεθόδους Μεταλλευτικής Εξερεύνησης
+
1. Εισαγωγή – Ο Ρόλος της Τηλεπισκόπησης στην Αρχαιολογία
-
Η αυξανόμενη ζήτηση για κρίσιμα ορυκτά υλικά (π.χ. REEs, Sn, Zn) απαιτεί καινοτόμες προσεγγίσεις για τον εντοπισμό και την εξόρυξή τους. Οι παραδοσιακές μέθοδοι βασίζονται σε εκτεταμένες γεωλογικές εργασίες πεδίου και γεωφυσικές μετρήσεις, αλλά συχνά:
+
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:
-
Είναι χρονοβόρες και δαπανηρές.
+
Δορυφορικές εικόνες (π.χ. Landsat, Sentinel).
-
Περιορίζονται από τοπικούς κοινωνικούς και περιβαλλοντικούς κανονισμούς.
+
Αεροφωτογραφίες και UAVs (Drones).
-
Αντιμετωπίζουν προβλήματα πρόσβασης σε απομακρυσμένες περιοχές.
+
Υπέρυθρη και πολυφασματική ανάλυση για τον εντοπισμό δομών κάτω από την επιφάνεια.
-
Οι συγγραφείς προτείνουν πολυαισθητήρια τηλεπισκόπηση, που συνδυάζει διαφορετικές τεχνολογίες παρατήρησης της Γης για μη επεμβατική και αποδοτικότερη εξερεύνηση.
+
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. Μεθοδολογία – Πολυαισθητήρια Τηλεπισκόπηση
+
2. Ανάπτυξη της Αρχαιολογικής Τηλεπισκόπησης
-
Οι ερευνητές προτείνουν ένα πολυεπίπεδο σύστημα συλλογής δεδομένων, που βασίζεται στη μετάβαση από χαμηλή σε υψηλή ανάλυση:
+
2.1 Συστηματικές Έρευνες Επιφάνειας
-
Δορυφορικά δεδομένα (χαμηλή ανάλυση) – αρχικός εντοπισμός πιθανών μεταλλευτικών ζωνών.
+
Η επιφανειακή αρχαιολογική έρευνα αποτελεί βασικό εργαλείο για την ταυτοποίηση νέων και γνωστών αρχαιολογικών θέσεων. Ωστόσο, έχει περιορισμούς:
-
Αερομεταφερόμενα δεδομένα (μέση ανάλυση) – λεπτομερής χαρτογράφηση πιθανών κοιτασμάτων.
+
-
UAV (drones) (υψηλή ανάλυση) – λεπτομερής χαρτογράφηση μικρής κλίμακας.
+
-
Επίγειες μετρήσεις – επιβεβαίωση των αποτελεσμάτων μέσω γεωλογικών δειγματοληψιών.
+
-
Η συγκεκριμένη προσέγγιση μειώνει το κόστος των ερευνών και βελτιώνει την ακρίβεια των χαρτογραφήσεων.
+
-
2.1 Αισθητήρες και Πλατφόρμες
+
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.
-
Οι ερευνητές χρησιμοποίησαν διαφορετικές πλατφόρμες και αισθητήρες:
+
2.2 Εξέλιξη των Τηλεπισκοπικών Τεχνικών
-
Δορυφορικοί αισθητήρες: Landsat, Sentinel-2 (πολυφασματική ανάλυση).
+
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.
-
Αερομεταφερόμενοι αισθητήρες: Υπερφασματικοί αισθητήρες σε αεροσκάφη.
+
-
UAV (Drones): Hyperspectral Rikola Imager και RGB κάμερες για φωτογραμμετρική χαρτογράφηση.
+
-
Επίγειοι αισθητήρες: Hyperspectral Telops Hyper-Cam (SWIR και LWIR για υπέρυθρη χαρτογράφηση).
+
-
Αυτή η πολυαισθητήρια προσέγγιση γεφυρώνει το κενό μεταξύ της δορυφορικής και της επίγειας χαρτογράφησης, επιτρέποντας ακριβέστερες προβλέψεις για την τοποθεσία των κοιτασμάτων.
+
-
3. Αποτελέσματα και Ανάλυση
+
3. Η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Αρχαιολογική Τηλεπισκόπηση
-
3.1 Στοχευμένη Εξερεύνηση στη Νότια Αφρική
+
Η AI εφαρμόζεται στην ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL) για:
-
Η ερευνητική ομάδα χρησιμοποίησε πολυφασματικά δεδομένα από Sentinel-2 για την αρχική ανίχνευση ανθρακικών κοιτασμάτων (carbonatite bodies) στη Νότια Ναμίμπια. Με την εφαρμογή μηχανικής μάθησης (Support Vector Machines - SVM) εντόπισαν πιθανές μεταλλοφόρες περιοχές, οι οποίες επιβεβαιώθηκαν με αερομεταφερόμενα υπερφασματικά δεδομένα.
+
Αυτόματη αναγνώριση αρχαιολογικών δομών από δορυφορικές εικόνες.
 +
Ταξινόμηση δεδομένων εδάφους μέσω αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων.
 +
Ανίχνευση αλλαγών στο τοπίο (εξαφάνιση ή εμφάνιση αρχαιολογικών καταλοίπων).
-
Οι αναλύσεις επέτρεψαν τη χαρτογράφηση διαφορετικών τύπων ανθρακικών ορυκτών (Calcio-, Ferro-, Magnesio-carbonatites), τα οποία περιέχουν ποικίλες ποσότητες Σπανίων Γαιών (REEs).
+
3.1 Βασικά Συστατικά της AI
-
3.2 Ανίχνευση Σπάνιων Γαιών με UAV
+
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.
-
Μετά την αρχική χαρτογράφηση, η ομάδα χρησιμοποίησε UAV με υπερφασματικούς αισθητήρες για λεπτομερή ανάλυση των γεωλογικών σχηματισμών. Τα δεδομένα UAV συνδυάστηκαν με Ψηφιακά Μοντέλα Εδάφους (DEM) και αναλύσεις μορφομετρίας, αποκαλύπτοντας μικρές δομές, όπως ρηξιγενείς ζώνες που σχετίζονται με μεταλλοφόρα κοιτάσματα.
 
-
Όλα τα τηλεπισκοπικά δεδομένα επικυρώθηκαν μέσω δειγματοληψίας πεδίου και εργαστηριακών γεωχημικών αναλύσεων.
+
4. Παραδείγματα Εφαρμογών AI και RS στην Αρχαιολογία
 +
4.1 Ανίχνευση Αρχαιολογικών Θέσεων με Δορυφορικές και UAV Εικόνες
-
4. Συμπεράσματα
+
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.
-
Η μελέτη καταλήγει στα εξής κύρια συμπεράσματα:
+
4.2 Η Αυξημένη Χρήση AI στην Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων
-
Η πολυαισθητήρια τηλεπισκόπηση είναι ένα αποτελεσματικό εργαλείο για την εξερεύνηση κρίσιμων ορυκτών
+
Η AI επιτρέπει την ταχύτερη και ακριβέστερη ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων, μειώνοντας την εξάρτηση από παραδοσιακές μεθόδους. Ωστόσο, παραμένουν ανοιχτά ερωτήματα:
-
Επιτρέπει τον εντοπισμό μεταλλευτικών ζωνών σε δυσπρόσιτες περιοχές.
+
Η ανάγκη για εξειδικευμένη εκπαίδευση αρχαιολόγων στη χρήση AI.
-
Μειώνει το κόστος και τον χρόνο των ερευνών, σε σύγκριση με τις παραδοσιακές γεωλογικές μεθόδους.
+
Η ακρίβεια των μοντέλων AI σε διαφορετικά γεωγραφικά περιβάλλοντα.
 +
Ηθικά ζητήματα σχετικά με τη χρήση αυτόνομων αλγορίθμων στην αρχαιολογία.
-
Ο συνδυασμός δορυφορικών, UAV και επίγειων δεδομένων αυξάνει την ακρίβεια της χαρτογράφησης
 
-
Η προσέγγιση πολλαπλών επιπέδων καλύπτει διαφορετικές κλίμακες ανάλυσης, από μακροσκοπική (δορυφορική) έως μικροσκοπική (UAV).
+
5. Συμπεράσματα
-
Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης (SVM, Random Forest) βοηθούν στην ταξινόμηση των δεδομένων.
+
-
Η χρήση UAV με υπερφασματικούς αισθητήρες βελτιώνει την ικανότητα χαρτογράφησης των REEs
+
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.
-
Τα δεδομένα UAV επέτρεψαν την αναγνώριση ανθρακικών ορυκτών σε εξαιρετικά λεπτομερή κλίμακα.
+
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 πολυαισθητήρια προσέγγιση μπορεί να οδηγήσει σε πιο βιώσιμες πρακτικές εξόρυξης
+
Η συνεργασία μεταξύ αρχαιολόγων, επιστημόνων AI και ειδικών τηλεπισκόπησης είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των τεχνικών και την αξιοποίηση των νέων τεχνολογιών.
-
 
+
-
Η μη επεμβατική φύση της τηλεπισκόπησης μειώνει τον περιβαλλοντικό αντίκτυπο της εξερεύνησης.
+
-
Η έρευνα προτείνει περαιτέρω δοκιμές σε διαφορετικά γεωλογικά περιβάλλοντα και τη χρήση αλγορίθμων AI για την αυτοματοποίηση της χαρτογράφησης των κοιτασμάτων.
+
-
 
+
-
Η πολυαισθητήρια τηλεπισκόπηση αναδεικνύεται ως μια από τις πιο καινοτόμες και βιώσιμες τεχνολογίες για την εξόρυξη κρίσιμων ορυκτών πόρων.
+

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