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來源：HyperAI超神經

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伊利諾伊州立大學人類學專業(yè)考古方向的研究人員，將空間遙感技術和深度學習應用于古人類遺址的發(fā)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(zhàn)國古墓停工等等，讓考古工作看起來很像開盲盒，仿佛要靠碰運氣才能發(fā)現遺跡。

?AI 考古：深度學習大有可為

伊利諾伊大學人類學專業(yè)的博士 Dylan Davis 就致力于將遙感和深度學習加入到考古中，帶來更多的發(fā)現。

他基于南卡羅來納州幾個地區(qū)的 LiDAR 激光雷達數據，結合了當地的 SAR 合成孔徑雷達、多光譜數據，利用機器學習和深度學習的方法，發(fā)現了多處 3000-5000年前的美洲原住民生存遺跡。

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(huán)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(huán)遺址。

環(huán)狀地形、貝丘遺存是古人類生活、構建家園的主要特征

這類遺址往往出現在沿海地區(qū)，在我國、日本、英國、北非等世界各地都有發(fā)現，這些遺址通常屬于新石器時期，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(fā)展年表、社會形成、氣候環(huán)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通過肉眼觀察出來，所以也讓這些遺址的發(fā)現增加困難。

殼環(huán)形態(tài)在遙感影像上形態(tài)不一

有圓環(huán)、相互連接的圓環(huán)，也有半圓環(huán)

在利用機器學習和深度學習進行圖像處理環(huán)節(jié)時，Dylan 首先下載了實驗區(qū)域的 LiDAR 數據，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° 來增強訓練數據。

最終得到了 776 個環(huán)狀地形、720個貝丘地形和 1316 個無關地形，導出為 200*200 的圖像，保留了 10% 作為驗證集。

Dylan 和團隊基于 ResNet 50 設計了一個 Mask-R-CNN 模型，為了對模型基于 LiDAR 訓練數據得出的深度學習結果進行交叉驗證，團隊還基于Sentinel-1的多時相 SAR 數據和 Sentinel-2 的多光譜數據，對研究區(qū)域的環(huán)形地形進行了隨機森林（RF）概率分析。

經測試，模型獲得了讓團隊滿意的結果

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 內存配置的工作站中，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(qū)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(fā)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(qū)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。

?空間考古：非破壞性考古研究

真正的考古沒有分金定穴這么玄妙，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(fā)掘。

受到目前發(fā)掘保護方法的局限，很多文物可能會因為缺乏有效的保護手段，一經發(fā)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(fā)掘」的標準，來保護遺跡和考古發(fā)現，所以空間考古越來越受到重視。

在二戰(zhàn)后，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。遙感考古主要是通過分析遙感圖像，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。

在上世紀60年代修建三門峽水庫時，

我國開始用航空照片對庫區(qū)古代遺址、墓葬分布探測

在不觸及文化遺跡的情況下精確確定遺跡的位置、形狀、大小等。對現已埋沒于地表下的古溝渠、古河道或大型建筑物等，在信息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(qū)，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信息，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，能夠更直觀形象地了解遺存，深化人類文化遺存時空分布規(guī)律的認識，了解不同環(huán)境和社會發(fā)展階段的人地關系模式及其演變過程，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數據的處理，進一步加快對文化遺存的探索與保護。

總之，技術「倒斗」，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》中國科學院空天信息創(chuàng)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）

編輯：于騰凱

校對：林亦霖

深度學習發(fā)現古人類遺址，AI 考古比胡八一更高效