Laserowe wykrywanie grabieży stanowisk archeologicznych w czasie zbliżonym do rzeczywistego
Gdy przestępcy nielegalnie wykopują i przywłaszczają sobie obiekty znalezione na stanowiskach archeologicznych, nie tylko nieodwracalnie niszczą kontekst historyczny takich miejsc i zacierają dane, których mogą dostarczyć. Dodatkowo pozbawiają miejscową ludność i całe narody ich dziedzictwa kulturowego i tożsamości. Dane z obserwacji Ziemi mogą być pomocne w walce z tym zjawiskiem, nie są jednak niezawodnym rozwiązaniem, zwłaszcza w przypadku obszarów porośniętych gęstą roślinnością. Czujniki LiDAR, których nazwa jest akronimem od wyrażenia „Light Detection and Ranging” oznaczającego oświetlanie i pomiar odległości w celu wykrywania, pozwalają na analizę topologii w trzech wymiarach z dużą dokładnością. W związku z tym są stosowane na szeroką skalę przez archeologów do tworzenia map terenów porośniętych gęstą roślinnością. Dotychczas jednak technologia ta nie była wykorzystywana do wykrywania grabieży stanowisk archeologicznych. Zespół finansowanego ze środków działania „Maria Skłodowska-Curie” projektu OPTIMAL podjął pierwszą próbę realizacji takiego rozwiązania i użycia czujników LiDAR do wykrywania procederu szabrowania.
LiDAR przenika przez szczeliny między liśćmi i gałęziami
LiDAR, czyli metoda teledetekcji wykorzystująca impulsy laserowe do pomiaru odległości od ziemi, doskonale sprawdza się w kontekście opracowania trójwymiarowych map terenów porośniętych gęstą roślinnością, ponieważ wiązki lasera mogą bez trudu przenikać przez niewielkie szczeliny w koronach drzew. Pomiary zebrane z pokładu samolotu lub drona są wykorzystywane do tworzenia szczegółowej trójwymiarowej chmury punktów odzwierciedlającej kształt powierzchni Ziemi. Jak twierdzi Arianna Traviglia, przedstawicielka Ośrodka ds. Technologii Dziedzictwa Kulturowego (CCHT) działającego w ramach Włoskiego Instytutu Technologicznego i kierowniczka projektu, „każdy punkt w chmurze stanowi reprezentację dokładnej lokalizacji w przestrzeni, odzwierciedlając precyzyjnie kształt krajobrazu. Technologia LiDAR, która jest obecnie wykorzystywana w celu mapowania terenu, umożliwia przetworzenie danych chmury punktów na regularną siatkę w celu opracowania cyfrowych modeli wysokościowych. Proces ten skutkuje jednak utratą informacji”. Utrata szczegółów, która nie jest problematyczna w tych zastosowaniach, utrudnia wykrywanie niewielkich wykopów (o średnicy 1-2 metrów).
Zwiększanie rozdzielczości dzięki uczeniu maszynowemu
Para chmur punktów zgromadzonych na tym samym obszarze za pomocą czujników LiDAR w różnych momentach pozwala na uzyskanie dwóch szczegółowych map trójwymiarowych terenu. Wykorzystanie ich w celu wykrywania zmian jest trudnym zadaniem, zwłaszcza ze względu na wyzwania takie jak niedokładne wyrównanie dwóch chmur punktów i zakłócenia ze skanera LiDAR. Opracowane przez zespół projektu OPTIMAL podejście umożliwiło rozwiązanie obu tych problemów, a także pokonać przeszkodę jaką jest różnica w rozdzielczości przestrzennej między dwiema chmurami punktów spowodowana niewielkimi rozbieżnościami w systemach gromadzenia danych. „W ramach projektu OPTIMAL badacze opracowali pierwsze w historii zautomatyzowane metody oparte na algorytmach uczenia maszynowego w celu wykrywania grabieży stanowisk archeologicznych w formie zmian w czasie poprzez bezpośrednie przetwarzanie indywidualnych par chmur punktów o wysokiej rozdzielczości uzyskanych dzięki czujnikom LiDAR”, wyjaśnia Marco Fiorucci, pracownik CCHT i stypendysta działania „Maria Skłodowska-Curie”. Nowatorska metoda nie wymaga nadzoru i opiera się na podejściu określanym mianem podejścia optymalnego transportu, które może być wykorzystane bez opisanego zestawu danych szkoleniowych. Co więcej, uzyskane wyniki są łatwe do zrozumienia i interpretacji.
Patrząc w przyszłość
„Nowatorskie systemy oparte na czujnikach LiDAR będą w stanie przekazywać organom ścigania informacje w czasie rzeczywistym”, zauważa Traviglia. Takie rozwiązanie nie tylko ograniczy straty, ale także zwiększy liczbę ujmowanych przestępców. Zastosowania nowego rozwiązania wykraczają poza ochronę dziedzictwa kulturowego. „Oprócz wysokiej rozdzielczości pozwalającej na wykrywanie drobnych zmian, nasze metody umożliwiają zdalne monitorowanie dużych obszarów, pozwalając nam wcześnie wykrywać katastrofy środowiskowe, takie jak powodzie i pożary, zwiększając nasze szanse na zapobieganie ich występowaniu”, dodaje Fiorucci. Zespół projektu OPTIMAL opracował ważne narzędzie, które może zwiększyć bezpieczeństwo ludzi, miejsc i obiektów kulturowych na całym świecie w sytuacji rosnących zagrożeń naturalnych i spowodowanych działalnością człowieka.
Słowa kluczowe
OPTIMAL, LiDAR, chmura punktów, dziedzictwo kulturowe, uczenie maszynowe, grabież stanowisk archeologicznych, optymalny transport, pary danych, sieć neuronowa, zdalne monitorowanie
