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L’archéologie ne peut pas être l’endroit le plus propice pour trouver le dernier dans la technologie de l’IA et les robots sont d’une utilité douteuse dans le long et minutieux travail de terrain impliqués — mais lidar a prouvé de transformation. La dernière réalisation en utilisant le laser d’imagerie basé sur les cartes des milliers de kilomètres carrés d’une ancienne ville Maya, une fois millions forte, mais les chercheurs de préciser qu’il n’est pas technologique peut remplacer l’expérience et un bon oeil.

Le Pacunam Lidar Initiative a commencé il y a deux ans, en réunissant un groupe de savants et les autorités locales à entreprendre le plus grand-et pourtant, l’enquête de la protection et de long-région étudiée au Guatemala. Certains de 2 144 kilomètres carrés de la Maya de la Réserve de Biosphère du Petén ont été analysés, y compris et autour des zones connues pour être réglé, développés ou autrement d’importance.

Préliminaire de l’imagerie et des données illustrant la réussite du projet a été annoncé plus tôt cette année, mais les chercheurs ont maintenant effectué leur réelle des analyses sur les données, et le document qui en résulte résumant leur large éventail de résultats a été publié dans la revue Science.

Les domaines couverts par l’initiative, comme vous pouvez le voir, réparties sur peut-être un cinquième du pays.

“Nous n’avons jamais été en mesure de voir un paysage ancien, à cette échelle, tout à la fois. Nous n’avons jamais eu un ensemble de données de ce genre. Mais en février que nous n’en avions pas fait d’analyse, vraiment, dans un sens quantitatif,” co-auteur Francisco Estrada-Belli, de l’Université de Tulane, m’a dit. Il a travaillé sur le projet avec de nombreux autres, y compris de Tulane collègue Marcello Canuto. “Fondamentalement, nous avons annoncé que nous avions trouvé un énorme étalement urbain, que nous avions trouvé agricole fonctionnalités sur une grande échelle. Après une autre période de neuf mois de travail, nous avons été en mesure de quantifier tout cela et d’obtenir quelques numérique confirmations pour les impressions que nous avions obtenu.”

“C’est agréable d’être en mesure de confirmer l’ensemble de nos revendications”, dit-il. “Ils peuvent sembler exagéré pour certains.”

Les données lidar ont été recueillis non pas par l’auto-conduite des voitures, qui semblent être les seuls véhicules portant lidar-nous jamais entendu parler, ni même par les drones, mais par la tradition de l’avion. Cela peut paraître fastidieux, mais les distances et les paysages impliqués permis rien d’autre.

“Un drone n’aurait jamais travaillé, il ne pourrait jamais avoir couvert cette zone,” Estrada-Belli expliqué. “Dans notre cas, c’est un avion bimoteur, coulé du Texas.”

L’avion a fait des dizaines de passe sur une zone donnée, un choisi “polygone” peut-être, de 30 kilomètres de long et 20 de large. Monté en dessous était “un Teledyne Optech Titan MultiWave multicanal, multi-spectrale étroite, la largeur d’impulsion du système lidar,” qui dit à peu près tout: c’est un travail lourd de l’instrument, de la taille d’un réfrigérateur. Mais vous avez besoin de ce genre de système pour percer la canopée et de l’image du paysage ci-dessous.

Les nombreux éléments se chevauchent ont ensuite été compilées et calibré en une seule numérique paysage remarquable de détail.

“Il a identifié les caractéristiques que j’avais parcouru plus d’une centaine de fois!” il se mit à rire. “Comme une grande chaussée, j’ai marché sur elle, mais il était si subtil, et il a été couvert par d’énormes végétation, les broussailles, les arbres, vous le savez, la jungle — je suis sûr que dans 20 ans je ne l’aurais pas remarqué.”

Mais ces structures ne s’identifient pas. Il n’y a pas d’ordinateur système d’étiquetage qui se penche sur le modèle 3D et dit, “c’est une pyramide, c’est un mur”, et ainsi de suite. C’est un travail que seuls les archéologues peuvent le faire.

“En fait, elle commence à manipuler les données de la surface, Estrada-Belli dit. “Nous avons ces modèles de surface du paysage naturel; chaque pixel de l’image est essentiellement l’élévation. Puis nous faisons une série de filtres pour simuler la lumière projetée sur elle à partir de différents angles afin d’améliorer le relief, et nous combinons ces visualisations avec les transparences et les différentes façons de les aiguiser ou à leur amélioration. Après tout ce processus, essentiellement en regardant l’écran de l’ordinateur pendant une longue période, alors nous pouvons commencer à numériser.”

“La première étape consiste à identifier visuellement les caractéristiques. Bien sûr, les pyramides sont faciles, mais il y a de plus subtil et qui, même une fois que vous identifier, il est difficile de comprendre ce qu’ils sont.”

Le lidar de l’imagerie a révélé, par exemple, beaucoup de faible linéaire de caractéristiques qui pourraient être d’origine humaine ou naturelle. Il n’est pas toujours facile de faire la différence, mais le contexte et de bourses existant combler les lacunes.

“Ensuite, nous avons procédé pour numériser toutes ces caractéristiques… il y avait de 61 000 structures, et tout devait être fait manuellement, Estrada-Belli dit — dans le cas où vous vous demandez pourquoi il a fallu neuf mois. “Il n’y a vraiment pas de l’automatisation, car la numérisation doit être effectuée en se basant sur l’expérience. Nous nous sommes penchés sur l’IA, et nous espérons que peut-être dans un avenir proche, nous serons en mesure de l’appliquer, mais pour l’instant expérimenté archéologue de l’œil peut discerner les caractéristiques de mieux qu’un ordinateur.”

Vous pouvez voir la densité des annotations sur les cartes. Il convient de noter que beaucoup de ces éléments avait à ce point été vérifiée par des expéditions. En consultant les cartes existantes et l’obtention de la vérité terrain en personne, ils avaient fait en sorte que ce n’était pas le fantôme de structures ou un vœu pieux. “Nous sommes convaincus qu’ils sont tous là,” me dit-il.

“Côté est de l’aspect quantitatif de l’étape”, poursuit-il. “Vous mesurer la longueur et les zones et vous mettez tout cela ensemble, et vous commencez à analyser eux comme vous le feriez pour analyser d’autres données: la structure de la densité de certaines zones, la taille de l’étalement urbain ou de champs agricoles. Enfin, nous avons même pensé un moyen de quantifier le potentiel de production de l’agriculture.”

C’est le point où l’image commence à aller de nuage de points à l’étude académique. Après tout, il est bien connu que les Mayas avaient une grande ville dans ce domaine; elle a été intensément étudié pendant des décennies. Mais le Pacunam (ce qui est synonyme de Patrimonio Cultural y Naturel Maya) étude était destinée à aller au-delà des méthodes traditionnelles employées précédemment.

“C’est un énorme jeu de données. C’est une énorme section de la Maya des basses terres, Estrada-Belli dit. “Le Big data est à la mode maintenant, non? Vous peut vraiment voir des choses que vous ne verriez jamais si vous avez seulement regardé un site à la fois. Nous n’aurions jamais pu mettre ensemble ces grands modèles sans lidar.”

“Par exemple, dans ma région, j’ai été en mesure de cartographier les 47 kilomètres carrés au cours des 15 ans”, dit-il, légèrement nostalgique. “Et dans deux semaines, le lidar produit 308 kilomètres carrés, à un niveau de détail que je ne pourrais jamais égaler.”

En conséquence, le document comprend toutes sortes de nouvelles théories et les conclusions, à partir de la population et de l’économie des estimations, de la culture et de l’ingénierie des connaissances, le calendrier et la nature des conflits avec les voisins.

Le rapport qui en résulte n’est pas seulement de faire progresser la connaissance de la culture Maya et de la technologie, mais la science de l’archéologie elle-même. Il est itératif, bien sûr, comme tout le reste — Estrada-Belli a noté qu’ils étaient inspirés par le travail effectué par les collègues au Belize et au Cambodge; leur contribution, cependant, est l’exemple même de nouvelles approches de la gestion de grands domaines et de grands ensembles de données.

Le plus d’expériences et de travaux de terrain, plus établies de ces méthodes va devenir, et plus ils seront acceptés et répliqué. Ils ont déjà prouvé leur valeur inestimable, et cette étude est peut-être le meilleur exemple de lidar du potentiel dans le domaine.

“Nous n’avons pas vu ces énormes fortifications. Même sur le terrain, de nombreux détails restent flous. Lidar rend la plupart des humains qui ont des caractéristiques clair, cohérent, compréhensible”, explique le co-auteur Stephen Houston, de l’Université Brown, dans un courriel. “L’IA et la reconnaissance des formes peut aider à affiner la détection de caractéristiques, et les drones peuvent, nous l’espérons, à faire baisser le coût de cette technologie.”

“Ces technologies sont importantes non seulement pour la découverte, mais aussi pour la conservation”, a souligné le co-auteur, Ithaca College Thomas Garnison, dans un courriel. “La numérisation 3D des monuments et des artefacts de fournir des registres détaillés et permettent également la création de répliques via l’impression 3D.”

L’imagerie Lidar peuvent également montrer l’ampleur du pillage, écrit-il, et d’aider les autorités culturelles de fournir contre elle, en étant conscient que des vestiges et des sites avant de les pillards sont.

Les chercheurs sont déjà en train de planifier une deuxième, encore plus grande série de survols, fondée sur le succès de la première expérience. Peut-être par le temps de la physique du travail est fait, la plus branchée des outils des dernières années va se rendre applicable.

“Je doute que les avions vont devenir de moins en moins cher, mais les instruments seront de plus en plus puissants, Estrada-Belli suggéré. “L’autre ligne est le développement de l’intelligence artificielle qui permet d’accélérer le projet, au moins il permet d’écarter les zones, afin de ne pas perdre de temps, et nous pouvons nous concentrer sur les domaines présentant le plus grand potentiel.”

Il est aussi excité par l’idée de mettre les données en ligne afin de les citoyens les archéologues peuvent aider les pores sur elle. “Peut-être qu’ils n’ont pas la même expérience que nous faisons, mais comme l’intelligence artificielle, ils peuvent certainement générer beaucoup de bonnes données dans un court laps de temps,” dit-il.

Mais comme ses collègues point, même des années dans cette ligne de travail sont nécessairement provisoires.

“Nous devons souligner: c’est une première étape, menant à d’innombrables idées à tester. Des dizaines de thèses de doctorat”, a écrit Houston. “Pourtant, il doit toujours être excavation de regarder sous la surface et à l’extrait de clair dates des ruines.”

“Comme de nombreuses disciplines en sciences sociales et humaines, l’archéologie est l’adoption des technologies numériques. Le Lidar est qu’un exemple”, a écrit la Garnison. “Dans le même temps, nous devons être conscients des enjeux de l’archivage numérique (en particulier le problème de l’obsolescence des fichier de mise en forme) et assurez-vous d’utiliser la technologie comme un complément, et non comme un remplacement pour les méthodes de la documentation qui ont prouvées et éprouvées depuis plus d’un siècle.”

Les chercheurs de l’étude a été publiée aujourd’hui dans la Science; vous pouvez en apprendre davantage sur leurs conclusions (qui sont de plus en plus d’intérêt pour les archéologues et les anthropologues parmi nos lecteurs) il y a des, et suivre d’autres travaux entrepris par la Fondation Pacunam à son site web.

About the author

Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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