考古学从空间:利用地球观测数据挖掘我们的过去

考古学家在地球表面发现了许多我们祖先的遗物，但更多的遗骸埋在土壤下面。考古勘察在这些特殊遗址的鉴定和保护中起着重要的作用。塞浦路斯科技大学土木工程与测绘学系和埃拉托色尼研究中心的阿托斯·阿加皮乌博士开发了探测埋在地下的遗骸的新方法。通过使用从卫星收集的图像和数据，研究人员可以确定考古代理，表明哪些考古遗址仍未被发现。地球观测数据继续在研究中发挥更大的作用，可以为考古学家提供文化管理的重要工具。

地球表面被过去人类文明的遗物覆盖，从陶器和工具的小碎片到雄伟的建筑物，代表我们的祖先的技术成果的巅峰。考古学家希望通过研究留下的内容来解开我们古代文化的一些谜团及其进化，这通常是在土壤之下保存的。

随着人口的增长，我们的社会经常有意无意地侵占考古遗址，在我们城市化的过程中，这些遗址面临着被破坏的风险。纵观历史，甚至是今天，考古遗址也被人类掠夺和抢劫，通常是为了牟利，通过黑市交易出售物品。这种情况发生在考古学家已经知道的地点，以及那些尚未被研究人员确认的地点。如果这些以前没有地图的地区被破坏或掠夺，那些无法替代的历史信息甚至在被记录下来之前就丢失了。可靠地鉴定和保护考古遗址对于有效的遗产和文化管理至关重要，这有助于为子孙后代进行可靠的考古研究和保护有价值的遗址。

塞浦路斯理工大学的Athos Agapiou博士，在土木工程和地理和埃拉多斯坦研究中心，有兴趣开发发现和地图潜在考古兴趣领域的新方法。这些考古博览会方法必须是无损性的，并且能够研究大面积的地面，以确定保持埋地的遗物或结构的位置。这种考古博览会的风格可以提供研究人员和管理文化和遗产项目的组织，以准确的信息有关当地考古记录的性格和分配的准确信息。

考古博览会方法必须是无损性的，能够研究大面积的地面。

发现考古遗址
自早期勘探日以来，寻求考古遗址已经变得更加技术进步。保持埋地的结构，例如墙壁或沟渠，改变了在它们上方表面上生长的植被的性质。这些特征可以影响土壤内的植物中可用的水含量和有机物，这反过来会影响植物生长的程度，以及导致质地或着色的变化。

这些植物特征的变化最初是从高处绘制的，第一次广泛的考古调查是使用航空照片完成的。从上面可以清楚地看到植物生长的这些差异，这些标记被称为作物标记(不要与麦田怪圈混淆:人工形成的标记)。今天，考古学家利用卫星观测的遥感技术，利用这些考古代理来确定潜在埋葬遗骸的位置。卫星为科学家提供了高分辨率的地球表面图像，并测量表面反射回太空的辐射(或阳光)的能力。研究人员现在可以获得大量的地球表面数据和图像，Agapiou博士和他的同事正在为考古学家开发利用这些信息的有效方法。

地理信息学和地球观测数据
Agapiou博士是地理信息学的专家。他研究和开发了用于处理和分析遥感收集的数据的考古学家的新方法，以便构建地图并识别可能包含考古记录的区域。考古学家已经使用了可以使用统计数据（时间变化）在横向掩埋地球以检测到埋藏的卫星来检测地球，并使用统计和空间分析预测考古站点的新潜在位置。现在，其他类型的卫星传感器包括在地球观测数据中，例如雷达传感器和干涉测量（测量诸如声音和收音机的波浪的运动）。考古学家现在可以研究地球的表面，以及它反映在可见光谱外的光的波长的方式。所有这些信息都会创建庞大的复杂数据集，这些组不断更新。这些类型的数据集通常称为大地球数据，以及它们的存储，处理和使用开始在我们的社会中发挥重大角色。

使用这种大型和复杂数据的挑战在于其处理，具有复杂算法的许多阶段和应用，以及能够准确描述数据的质量。Agapiou博士在使用大地球数据进行考古学研究时进行了一些尝试。使用在线平台来操纵包含来自Landsat卫星（无人驾驶美国科学卫星）的数据的大数据集，他应用了一系列数学方程来创建一个模型，可以识别含有考古地点的蛹平原（希腊）的区域兴趣。他还表明，这些类型的数据集可用于使用夜间灯光的卫星图像在20年内研究城市蔓延。侵占城市化是对考古地点的风险，因此绘制定居点的传播对他们的保护很重要。

卫星传感器信息创造了大量复杂的数据集，这些数据集不断更新，被称为大地球数据。

裁剪标志的复杂性
利用卫星数据探测埋在地下的遗骸所面临的挑战之一是，割痕是高度可变的。潜在的考古结构可能会使植物长得更高更健康，或更小。健康的植物叶色较深，而不健康的植物叶色较浅。这种复杂的变化反映在卫星测量的光谱特征中，并为遥感在考古勘探中的使用带来了另一个挑战。

由于与周围地区形成对比，可以从卫星图像识别裁剪标记。这意味着它们在一个含有一致的均匀植被类型的单个领域中易于发现。这些作物将反映在相同波长的阳光下，除非该工厂略微不同，在其上高于考古结构的情况下。在光谱的红外和红色边缘中可以最容易地看到这种对比。卫星可以提供子仪表图像分辨率，用于构建半自动检测系统。

Dr Agapiou’s research hopes to address the problem of accurately detecting buried remains when they lie in a non-homogeneous area – meaning there are different types of vegetation or soil that cause a poorer contrast due to the extra unwanted information or ‘noise’, making it more difficult to pick out background features. Dr Agapiou successfully demonstrated that this issue could be overcome by using a method that combines suppression of the surrounding vegetation in images of a case study area with complex algorithms that can suppress the reflectance of the surrounding vegetation to identify crop marks. His initial work, using a known archaeological site in Cyprus, successfully demonstrated that this novel method worked well for interpretation of archaeological features in a non-homogenous area, and Dr Agapiou suggests that continuing to develop the algorithms used within the model will further improve the results.

协同使用传感器
利用遥感查明有兴趣的潜在考古地点的另一项挑战是卫星测量所产生的数据类型的差异。根据卫星传感器分辨不同波长光线的能力，以及空间和时间分辨率的不同，这些数据可能会有所不同。为了准确地识别地点，研究人员需要分析各种数据，包括可见光图像和光谱数据。单颗卫星无法收集这些数据，因此在考古研究中协同使用传感器是至关重要的。Agapiou博士演示了如何使用多个传感器一起识别农作物标记考古代理，使用的数据来自欧洲航天局Sentinel-1和-2传感器的塞萨利亚平原(希腊)。它们提供了不同类型的图像，具有不同的空间分辨率，但被成功地用于考古勘探。

虽然还需要一些进一步的发展，但使用先进的遥感和大地球数据对于保存现有的考古遗址和准确探测埋在地下的遗骸将是至关重要的。如果研究人员能够成功地自动化并提高作为考古代理的作物标记识别的准确性，这将对那些保护现有考古遗址和提供文化管理的机构以及为他们提供建议的考古学家有很大的好处。重要的是要确保人类历史尽可能长久地保存下来，供后代欣赏。