Wykorzystanie technologii AI w poszukiwaniach średniowiecznych umocnień obronnych miasta Elbląga
DOI:
https://doi.org/10.34767/SIMIS.2024.03.07Słowa kluczowe:
Sztuczna inteligencja, Uczenie maszynowe, Fotogrametria, Mapowanie terenów, Przeloty fotogrametryczne, KlasyfikatoryAbstrakt
Technologia AI w mapowaniu terenów automatyzuje procesy, które wcześniej wymagały pracy ludzkiej oraz umożliwia tworzenie dokładniejszych i bardziej zaawansowanych map, modeli 3D w krótszym czasie. Drony umożliwiają rejestrację wielkich zbiorów danych: zdjęć, filmów, danych telemetrycznych, które następnie są analizowane przez algorytmy AI podczas tworzenia modeli 3D, segmentacji i klasyfikacji obiektów oraz wykrywania anomalii. Algorytmy AI automatycznie łączą zdjęcia, korelują punkty charakterystyczne i usuwają zniekształcenia obrazów. Automatycznie rozpoznają i klasyfikują obiekty, takie jak budynki, drogi, linie kolejowe, rzeki, napowietrzne linie energetyczne. Proces mapowania staje się dokładniejszy, a mapy i modele 3D stają się bardziej dokładne i dostosowane do potrzeb odbiorcy. Algorytmy AI segmentują obrazy zarejestrowane przez kamery pokładowe dronów na różne klasy, umożliwiając generowanie map zagrożeń środowiskowych, map rolniczych oraz map terenów miejskich. Technologia AI analizuje dane z różnych okresów i automatycznie wykrywa zmiany w wyodrębnionych obszarach.
Bibliografia
Hauke K., Stobbe H. „Die Baugeschichte und die Baudenkmäler der Stadt Elbing”. Stuttgart 1964.
Jagodziński M. „Osadnictwo w okresie wczesnodziejowym”. [w:] Historia Elbląga, t.1 (do 1466 r.), red. S. Gierszewski, A. Groth, s. 17–59, , Gdańsk 1993.
Kraus K. „Photogrammetry. Geometry and Laser Scans (Second Edition)”. Walter de Gruyter, Berlin, New York 2007
Nawrolska G. „Rozwój przestrzenny Elbląga w średniowieczu i okresie wczesnonowożytnym”. Archaeologia Historica Polona, tom 23, 2015.
Orengoa H.A., Garcia-Molsosa A. „A brave new world for archaeological survey: Automated machine learning based potsherd detection using high-resolution drone imagery”. Journal of Archaeological Science 112, 2019.
Poirier N., Baleux F., Calastrenc C. „The mapping of forested archaeological sites using UAV LiDaR. A feedback from a south-west France experiment in settlement & landscape archaeology”. ISTE Ltd. London (UK) 2020.
Remondino F., Campana S. „3D Recording and Modelling in Archaeology and Cultural Heritage Theory and best practices”. BAR International Series 2598, Italy 2014.
Tapete D. „Remote Sensing and Geosciences for Archaeology”. Journal Geosciences, MDPI AG, Basel (Switzerland) 2018.
Tiwari A., Silver M., Karnieli A. „A deep learning approach for automatic identification of ancient agricultural water harvesting systems”. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 118, 2023.
Willis M.D., Koenig C.W., Black S.L., Castañeda A.M. „Archeological 3D Mapping: The Structure from Motion Revolution”. Journal of Texas Archeology and History, V. 3:1-36, USA 2016.
Wright D.J., Harder Ch. „GIS for Science Applying Mapping and Spatial Analysis”. Esri Press, Redlands (USA) 2019.
Zachar L., Horňák M., Novaković P. „3D Digital Recording of Archaeological, Architectural and Artistic Heritage”. CONPRA Series, Vol. 1, University of Ljubljana Press, Ljubljana (Slovenia) 2017.
Zakrzewski P. „Geodesy and photogrammetry in archaeology. Advanced documentation methods used by the Kuwaiti–Polish Archaeological Expedition. Stories told around the fountain. Papers offered to Piotr Bieliński on His 70th Bithday Polish Centre of Mediterranean Archaeology”. University of Warsaw Press, Warsaw (Poland) 2019.
Pobrania
Opublikowane
Numer
Dział
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
