机器学习为玛雅考古学准备的遥感数据
Žiga Kokalj1, Sašo Džeroski2,3, Ivan Šprajc4
1Research Centre of the Slovenian Academy of Sciences and Arts (ZRC SAZU), Novi trg 2, 1000, Ljubljana, Slovenia. ziga.kokalj@zrc-sazu.si.
这项研究引入了一种新的多式联络注释数据集,用于遥感玛雅考古学,非常适合深度学习. 它帮助研究人员开发计算机视觉模型,以发现古老的玛雅结构.
科学领域:
- 考古学的考古学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 玛雅文明留下了大量的考古记录.
- 遥感技术为研究这些遗址提供了新的途径.
- 开发人工智能模型需要全面的,注释的数据集.
研究的目的:
- 为玛雅考古学创建一个多模式注释数据集.
- 为了促进深度学习应用在现场.
- 支持开发用于考古研究的计算机视觉模型.
主要方法:
- 收集的空中激光扫描 (ALS) 数据 (可视化,天花板高度模型).
- 获取了"哨兵一号"和"哨兵二号"卫星图像.
- 作为二进制面具,对玛雅结构 (建筑物,平台,aguadas) 进行手动注释.
主要成果:
- 一个全面的数据集,涵盖了位于尤卡坦半岛的查克地区.
- 数据集包括五种数据类型:ALS,Sentinel-1,Sentinel-2,以及手动注释.
- 注释精确地描绘了古玛雅结构的位置和边界.
结论:
- 数据集已经准备好用于机器学习任务,例如对象识别和语义细分.
- 这个资源将使研究团队能够为玛雅考古学建立或增强计算机视觉模型.
- 为考古发现提供远程传感数据的高级分析.
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