文章:HyperAI超神經
作者:神經星星
內容一覽:伊利諾伊州立大學人類學專業考古方向的研究人員,將空間遙感技術和深度學習應用於古人類遺址的發掘和研究。
關鍵詞:考古 遙感 機器視覺
考古,一直是個神秘又充滿吸引力的話題。
盜墓系列小說《鬼吹燈》中主人公胡八一,就是靠半部《十六字陰陽風水秘術》掌握了尋龍訣和分金定穴,找到大墓和寶藏。
「盜墓文學」將探險、玄學、靈異等元素加入了考古學,
使盜墓主題紅極一時
胡八一的那套口訣:尋龍分金看纏山,一重纏是一重關,關門如有八重險,不出陰陽八卦形。幫助他用八卦星象確定墓穴位置、找到逃生出口,順利完成任務,解決難題。
近年考古事件也頻頻登上熱搜,新聞中常見的標題:愛琴海農民挖出古希臘雕塑、西安地鐵為戰國古墓停工等等,讓考古工作看起來很像開盲盒,彷彿要靠碰運氣才能發現遺蹟。
01 AI 考古
深度學習大有可為
伊利諾伊大學人類學專業的博士 Dylan Davis 就致力於將遙感和深度學習加入到考古中,帶來更多的發現。
他基於南卡羅來納州幾個地區的 LiDAR 鐳射雷達資料,結合了當地的 SAR 合成孔徑雷達、多光譜資料,利用機器學習和深度學習的方法,發現了多處 3000-5000年前的美洲原住民生存遺蹟。
古人類的居住地附近常用食用過的貝類、動物遺骨、食物殘渣堆積圍繞,久而久之就形成了環形的圍體,在考古學中將這類人類遺址成為貝丘遺址或貝環遺址。
這類遺址往往出現在沿海地區,在我國、日本、英國、北非等世界各地都有發現,這些遺址通常屬於新石器時期,或者晚至青銅時期。
對古人類貝丘遺址的考察、遺址沉積物的分析,可以為北美洲原住民的發展年表、社會形成、氣候環境變化提供豐富的研究資料。
這些古人類在建設住地時,會對土壤空隙和地形產生輕微的改變,但經過千百年來的更迭,這些變化很難在地面透過肉眼觀察出來,所以也讓這些遺址的發現增加困難。
有圓環、相互連線的圓環,也有半圓環
在利用機器學習和深度學習進行影象處理環節時,Dylan 首先下載了實驗區域的 LiDAR 資料,將其提取數字高程模型(DEM)分析得到丘陵陰影(Hillshade)和坡度(Slope),旋轉 45° 來增強訓練資料。
最終得到了 776 個環狀地形、720個貝丘地形和 1316 個無關地形,匯出為 200*200 的影象,保留了 10% 作為驗證集。
Dylan 和團隊基於 ResNet 50 設計了一個 Mask-R-CNN 模型,為了對模型基於 LiDAR 訓練資料得出的深度學習結果進行交叉驗證,團隊還基於Sentinel-1的多時相 SAR 資料和 Sentinel-2 的多光譜資料,對研究區域的環形地形進行了隨機森林(RF)機率分析。
Dylan 和團隊在一臺 NVIDIA Quadro p4000 GPU、Intel Core i7-7700 K CPU @ 4.20 GHz、4200 Mhz、4 個核心、8 個邏輯處理器和 64 GB 記憶體配置的工作站中,訓練了 40 多個小時,共運行了 20 個 epochs,獲得了最佳模型的訓練和驗證損失分別為 0.252 和 0.554。
在 Dylan 和團隊的該項研究之前,美國的五大湖區已知的的古人類遺址大約有五十多個,在這些古人類遺址中發現了石器和陶器等人類生存痕跡。在 Dlyan 的研究結果顯示,這些區域仍有近百個疑似古人類遺址等待被驗證。
Dylan 在近期的研究中提到,下一步即是根據訓練結果在實地進行考察。
02 空間考古
非破壞性考古研究
真正的考古沒有分金定穴這麼玄妙,沒有傳說中的藏寶圖和神秘鑰匙,當代考古工作大多是非主動性的發掘。
受到目前發掘保護方法的侷限,很多文物可能會因為缺乏有效的保護手段,一經發掘出土,就會永久性地損壞。比如我國就以「如無必要,不進行主動發掘」的標準,來保護遺蹟和考古發現,所以空間考古越來越受到重視。
在二戰後,全球的考古學界都開始使用空間技術,尤其是結合遙感來進行考古研究。遙感考古主要是透過分析遙感影象,再結合考古成果、歷史和文獻資料進行的。不僅能避免野外工作花費大量時間,經費和精力,減輕勞動強度。
我國開始用航空照片對庫區古代遺址、墓葬分佈探測
在不觸及文化遺蹟的情況下精確確定遺蹟的位置、形狀、大小等。對現已埋沒於地表下的古溝渠、古河道或大型建築物等,在資訊豐富的遙感資料上有時能很清楚地反映出來。
2014 年,我國遙感地球所的研究團隊在新疆地區,歷時三年對新疆古代長城進行考古工作。
利用遙感技術工作人員將
200 多座古烽燧、戍堡線路復原和精確劃分
靠著遙感手段獲取的古遺址的微弱資訊, 科研人員「還原」了新疆古代長城,改變了長期以來「新疆沒有長城」的認識,令考古界為之振奮。
利用遙感技術,能夠更直觀形象地瞭解遺存,深化人類文化遺存時空分佈規律的認識,瞭解不同環境和社會發展階段的人地關係模式及其演變過程,為解讀遺址與文化提供科學依據。
再結合機器學習、深度學習等 AI 技術手段,可以讓高效地提高對空間遙感資料的處理,進一步加快對文化遺存的探索與保護。
總之,技術「倒鬥」,又好又快。
參考文獻:
-《Deep learning reveals extent of Archaic Native American shell-ring building practices》Dylan S.Davis
-《遙感考古“上天入地”空間考古大有可為》中國科學院空天資訊創新研究院
-《遙感技術在考古方面的應用》
(http://blog.sina.com.cn/s/blog_5554ecf401000e45.html)