Projektbeschreibung
Plünderungen von archäologischen Stätten auf der Spur
Die Zunahme illegaler Ausgrabungen von archäologischen Stätten und der anschließende Handel mit Antiquitäten ist eine Milliardenindustrie, die unter anderem im Kontext von Unruhen im Mittleren Osten an Fahrt gewonnen hat. Außerdem hat die Plünderung archäologischer Stätten im Laufe der COVID-19-Pandemie dramatisch zugenommen. Das EU-finanzierte Projekt OPTIMAL wird eine automatisierte Lösung entwickeln, um Plünderungen festzustellen. Dazu dient ein Verfahren des maschinellen Lernens auf Basis der Theorie vom Optimalen Transport, das (aktuelle und frühere) Plünderungen automatisch und direkt über LiDAR-Zeitreihen aus der Luft erkennt. Außerdem werden im Projekt LiDAR-Datensätze zusammengestellt und öffentlich zugänglich gemacht, damit illegale Aktivitäten mit diesem Instrument kostenlos festgestellt werden können.
Ziel
"Illegal excavation of archaeological sites aimed at collecting historical material culture (""looting"") is a pressing problem on a global scale. The global upsurge of in the illegal excavation of cultural heritage sites (e.g. in connection to turmoils in Middle East or due to the impossibility of monitoring inaccessible areas, like in South America) and the subsequent trafficking of antiquities, exacerbated by the Covid lockdown, calls for the timely development of automatic means for identifying looting activities. The OPTIMAL (OPtimal Transport for Identifying Marauder Activities on LiDAR) project aims to tackle this challenge by developing an efficient and principled Machine Learning (ML) approach based on Optimal Transport to automatically detect looting (past and present) directly on airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) point cloud time-series. OPTIMAL proposes, for the first time, the use of LiDAR for monitoring and assessing the damages of looting based on LiDAR’s unique ability to penetrate forest canopies and enabling to see a range of looting-related features under the canopy (e.g. shape and depth of the lootings pits) that otherwise would remain hidden due to vegetation covers. OPTIMAL will create and make publicly available the first multi-temporal LiDAR dataset for illegal activities’ identification to foster the interest of MLs researchers in developing new methods to tackle challenges in landscape archaeology and to evaluate the developed ML approach. Results of this interdisciplinary research will be widely disseminated within Cultural Heritage, Remote Sensing and Machine Learning communities and to others that can exploit OPTIMAL’s results. A communication strategy will be designed to ignite enthusiasm for technological advancements for the protection of our Heritage."
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- engineering and technologyenvironmental engineeringremote sensing
- humanitieshistory and archaeologyarchaeology
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsstatistics and probability
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
16163 Genova
Italien