Artificial Neural Networks in archaeology

Artificial neural networks are adaptive models that can be used for classification and pattern recognition purposes. ANNs do not differ from standard statistical models. The main difference between ANNs and traditional statistical models is their construction and definition process. In fact ANNs are adaptive in the sense that they can learn. Landscape Archaeology is a research area where the application of ANNs can be very useful. ANNs can be used for Landscape pattern recognition and Settlement systems modeling. This paper illustrate some aspects of the development of new tools and the application of ANNs in a raster GIS environment for archaeological predictive modeling purposes

Artificial Neural Networks in Archaeology: Introduction and outline for a future agenda

Le Reti Neurali Artificiali (ANN) sono modelli adattativi che possono essere usati ai fini della classificazione e riconoscimento di patterns. Le ANN non differiscono intrinsecamente da modelli statistici tradizionali. La differenza principale tra ANN e modelli statistici classici sta nel processo di costruzione e di definizione. Quest'ultimo definito anche allenamento. Infatti le ANN sono modelli adattativi nel senso che possono imparare. L'archeologia dei paesaggi è un settore della ricerca dove l'applicazione delle ANN può essere di grande utilità. Le ANN possono essere usate infatti per l'identificazione di patterns nel paesaggio così come per la produzione di modelli di insediamento umano. Il presente articolo mira ad illustrare alcuni aspetti dello sviluppo di nuovi strumenti e l'applicazione delle ANN in un ambiente raster GIS ai fini di processi di predittività archeologica.Artificial neural networks are adaptive models that can be used for classification and pattern recognition purposes. ANNs do not differ from standard statistical models. The main difference between ANNs and traditional statistical models is their construction and definition process. In fact ANNs are adaptive in the sense that they can learn. Landscape Archaeology is a research area where the application of ANNs can be very useful. ANNs can be used for Landscape pattern recognition and Settlement systems modeling. This paper illustrate some aspects of the development of new tools and the application of ANNs in a raster GIS environment for archaeological predictive modeling purposes

From GIS to Artificial Neural Networks: ten years studies on fortified villages in central Italy

Questo articolo presenta alcune dei risultati raggiunti nello studio delle maglie di stanziamento umano nella parte meridionale della Toscana (XII-XIV sec.) attraverso l'uso di metodi quantitativi e analisi spaziali basate nell'uso delle Reti Neurali Artificiali (ANN). In questo sforzo le ANN sono state per valutare e analizzare la correlazione tra le posizioni dei villaggi fortificati dei secoli centrali del Medioevo e altri sistemi insediativi appartenenti ad altre fasi storiche. L'indice delle superfici cartografiche prodotta è stato migliorato grazie all'utilizzo dentro i modello di altre variabili ambientali ed ecologiche come ad esempio la morfologica o le distanze dalle risorse naturali. Tutto questo anche cercando di rispondere a come l'introduzione delle ANN potevano trasformare e migliorare i paradigmi prodotti dopo 10 anni di studi tradizionali relativi alla trasformazione dei paesaggi umani in questa fase storica. Ogni villaggio viene visto come il risultato proveniente da una eredità, ma anche come il "feedback" per lo sviluppo dello stanziamento futuro. Parallelamente a questo le ANN sono state usate per misurare le differenze nelle maglie di stanziamento castrense all'interno delle subregioni della Toscana. Uno dei principali obiettivi del progetto è quello di giungere ad una classificazione spaziale o geografica delle categorie di insediamenti dalla Tarda Antichità fino alla fine del Medioevo nel territorio che comprende la parte meridionale della Toscana e quella settentrionale del Lazio. Questi sforzi hanno richiesto lo sviluppo di una ampia serie di applicazione. Questi strumenti son stati concepiti e sviluppati per una applicazione intuitiva e semplice nel processo di analisi. Tra questi un plug-in per ArcGIS che permette di produrre tutti i documenti necessari per allenare le ANN insieme allo Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS) ma anche applicare le ANN allenate all'interno di algoritmi raster GIS.This paper presents some of the results achieved in the study of medieval settlement patterns in southern Tuscany between the 12th and the 14th century, through the use of quantitative techniques and spatial analyses based on the application of Artificial Neural Networks (ANN). In this effort ANN had been used to estimate and analyze correlation between fortified villages locations and other settlements systems related to previous and successive historical phases. Significance of quantitative grids had been improved by evaluating and matching other environmental and ecological variables like morphology or distances from natural resources. All this, trying to answer how ANN changed after a decade of traditional studies and paradigms concerning relationships between human settlements with previous and successive systems in terms of background and feedback. Each village can be seen as an outcome of a background, but also as a feedback for future settlement development. Parallel to this, ANN had been used to measure differences in the medieval settlement system inside the Tuscany boundaries between different its districts. Besides, another objective of the project is to achieve a geographically-based classification of the settlements categories from late antiquity to the end of the middle ages between southern Tuscany and northern Lazio. Such tasks required the development of a large number of dedicated software. These tools where conceived and developed for an intuitive and automated application in the analysis process. Among these an ArcGIS plug-in that allow the final user to generate all the required files to train ANN inside the SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator), but also to handle and apply trained ANN within GIS grid analysis routines

ABSTRACT DI CONFERENZA INTERNAZIONALE. Colonia (Germania): Environmental Contrasts in Coastal Areas: the Artificial Neural Networks as a Strategic Method of Analysis.

The FP7 European project Secoa (Solutions for Environmental Contrasts in Coastal Areas) produced an elevated volume of data formalized in different complex matrices. Using statistical methods is now possible to explore the articulated picture of each data set complex world and hypothesize some tendencies useful to compare macroscopically the analogies and the differences between each area. The Artificial Neural Network methods give now the opportunity of creating a bottom-up model of this complexity that can be explored as a virtual hyper-surface of linear an/or non-linear, symmetrical and/or asymmetrical, regular and/or fuzzy relations between variables. The results of these explorations on the virtual hyper-surface can also be organized and displayed in the geographical space using GIS technology and Graph Theory, in other words the results of these explorations will produce a synthetic interpretation of some tendencies related to selected aspects of the so called SECOA human mobility

Imago Tusciae: A digital archive of historical maps of Tuscany (Italy)

Il progetto Imago Tusciae, realizzato presso il Laboratorio di Geografia del Dipartimento di Storia dell'Università di Siena (gruppo di lavoro: Cinzia Bartoli, Luca Deravignone, Barbara Gelli, Claudio Greppi, Giuseppe Lauricella, Fortunato Lepore, Giancarlo Macchi Janica, Giulio Tarchi), è un archivio digitale on line della cartografia storica della Toscana. Al momento, l’archivio comprende circa 2000 documenti appartenenti a diversi fondi dell’Archivio di Stato di Siena, ai quali si aggiungeranno presto le mappe dell'Archivio di Stato di Grosseto. L'obiettivo è quello di accogliere progressivamente nell’archivio la documentazione cartografica delle diverse conservatorie della Toscana (archivi e biblioteche pubblici e privati), oltre a quella relativa alla Toscana ma conservata altrove (in Italia e all’estero). Oltre che presentarsi come mezzo di consultazione dei dati e di ricerca di informazioni, l’applicazione permette la visualizzazione delle riproduzioni delle mappe e di altri documenti correlati ad alta risoluzione ed offre strumenti di studio e di riflessione: schede informative sui documenti, elenchi di autori con relative notizie biografiche, riferimenti bibliografici, elenchi di fondi archivistici e atlanti di mappe con loro descrizione e una cronologia interattiva e localizzata sulla mappa della Toscana odierna. Sfruttando le tecniche caratteristiche di Web 2.0 (grazie alla navigazione tabbed) e utilizzando un’architettura di interfaccia lineare e intuitiva, l’applicazione cerca di offrire all’utente una user experience il più possibile simile a quella che si vive sul tavolo di uno studioso in archivio con documenti di provenienza diversa e spunti suscitati dal vaglio incrociato delle fonti.The Imago Tusciae project, developed at the Geography Workshop of the Department of History at the University of Siena (working group: Cinzia Bartoli, Luca Deravignone, Barbara Gelli, Claudio Greppi, Giuseppe Lauricella, Fortunato Lepore, Giancarlo Macchi Janica and Giulio Tarchi), is an online digital archive of the historic cartography of Tuscany. At present the archive comprises around 2,000 documents belonging to different fonds of the Siena State Archives, soon to be joined by the maps from the Grosseto State Archives. The objective is that of progressively gathering within the archive the cartographic documentation from the various registries in Tuscany (archives and both public and private libraries) as well as that concerning Tuscany but conserved elsewhere (in Italy and abroad). In addition to operating as a means for consulting the data and seeking information, the application also makes it possible to view the maps and other related documents in high resolution and offers a range of tools for study and reflection: informative factsheets on the documents, lists of authors with respective biographical details, bibliographic references, lists of archive fonds and atlases of maps complete with descriptions and an interactive chronology localised on the map of modern-day Tuscany. By exploiting the technical features of Web 2.0 (through tabbed browsing) and using a linear and intuitive interface architecture, the application seeks to offer a user experience as similar as possible to that of a scholar at a desk in an archive, with documents of diverse provenance and suggestions generated by the cross-referenced examination of the sources