Beyond the Greater Angkor Region: Automatic large-scale mapping of Angkorian-period reservoirs in satellite imagery using deep learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Archaeologists often use high-resolution satellite imagery to identify potential archaeological sites or features, including ancient settlements, burial mounds, roads, and even subtle differences in vegetation or topography. Over the last several decades, satellite imagery and other remote sensing techniques (including aerial photography and LiDAR data) have been used to thoroughly map the extensive settlement complex of the Greater Angkor Region (1 500 km2, 9th - 14th centuries CE) in present-day Cambodia. While we now have a comprehensive map of this area, the landscapes beyond the Greater Angkor Region that formed the Angkorian cultural sphere have not been mapped, even though the density of features on the landscape seems to continue beyond the area considered Greater Angkor. While a comprehensive settlement study of the entire Angkorian realm would be incredibly helpful in understanding patterns of ancient urbanism and early statehood in Southeast Asia, mapping this area using manual identification of archaeological features in satellite imagery would be highly time-consuming. In this paper, we employ a state-of-the-art deep learning model for semantic segmentation using Deeplab V3 + to identify one typical and characteristic feature: Angkor-period reservoirs. Our results indicate that this AI model is accurate enough to provide a valuable "second opinion" to landscape archaeologists to enhance and quicken their mapping process, making them substantially more productive. The deep learning model for semantic segmentation employed here, which can be trained on other types of archaeological and non-archaeological features worldwide, will be a valuable tool for areas of research that involve intensive manual investigation and interpretation of satellite imagery and will aid researchers as they continue to map the Angkorian world.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle