LIDAR based semi-automatic pattern recognition within an archaeological landscape

LIDAR-Daten bieten einen neuartigen Ansatz zur Lokalisierung und Überwachung des kulturellen Erbes in der Landschaft, insbesondere in schwierig zu erreichenden Gebieten, wie im Wald, im unwegsamen Gelände oder in sehr abgelegenen Gebieten. Die manuelle Lokalisation und Kartierung von archäologischen Informationen einer Kulturlandschaft ist in der herkömmlichen Herangehensweise eine sehr zeitaufwändige Aufgabe des Fundstellenmanagements (Cultural Heritage Management). Um die Möglichkeiten in der Erkennung und bei der Verwaltung des kulturellem Erbes zu verbessern und zu ergänzen, können computergestützte Verfahren einige neue Lösungsansätze bieten, die darüber hinaus sogar die Identifizierung von für das menschliche Auge bei visueller Sichtung nicht erkennbaren Details ermöglichen. Aus archäologischer Sicht ist die vorliegende Dissertation dadurch motiviert, dass sie LIDAR-Geländemodelle mit archäologischen Befunden durch automatisierte und semiautomatisierte Methoden zur Identifizierung weiterer archäologischer Muster zu Bodendenkmalen als digitale „LIDAR-Landschaft“ bewertet. Dabei wird auf möglichst einfache und freie verfügbare algorithmische Ansätze (Open Source) aus der Bildmustererkennung und Computer Vision zur Segmentierung und Klassifizierung der LIDAR-Landschaften zur großflächigen Erkennung archäologischer Denkmäler zurückgegriffen. Die Dissertation gibt dabei einen umfassenden Überblick über die archäologische Nutzung und das Potential von LIDAR-Daten und definiert anhand qualitativer und quantitativer Ansätze den Entwicklungsstand der semiautomatisierten Erkennung archäologischer Strukturen im Rahmen archäologischer Prospektion und Fernerkundungen. Darüber hinaus erläutert sie Best Practice-Beispiele und den einhergehenden aktuellen Forschungsstand. Und sie veranschaulicht die Qualität der Erkennung von Bodendenkmälern durch die semiautomatisierte Segmentierung und Klassifizierung visualisierter LIDAR-Daten. Letztlich identifiziert sie das Feld für weitere Anwendungen, wobei durch eigene, algorithmische Template Matching-Verfahren großflächige Untersuchungen zum kulturellen Erbe ermöglicht werden. Resümierend vergleicht sie die analoge und computergestützte Bildmustererkennung zu Bodendenkmalen, und diskutiert abschließend das weitere Potential LIDAR-basierter Mustererkennung in archäologischen Kulturlandschaften

“Digital mapping” - Detection and prospection through digital and physical landscapes at Koumasa, Crete

The aim of the project, “Digital mapping”, is a better understanding of the extent of the archaeological site of Koumasa located in Southern Crete. This was done in regards to determine areas of more or lesser relevance for the ongoing excavation campaigns, and allowing for more target specific excavations in response to specific archaeological research questions. The investigations carried out, have been focused on statistical prospection for systematic assessment of potential target areas of excavation, but also as a systematic investigation of landscape in order to define settlement extent, areas and structures of particular interest for the Minoan settlement, sanctuary, and graveyard. The “Digital mapping” project was part of the excavation campaign 2014 in Koumasa. The fixed time slot for the project was five days. The statistical prospection was carried out in three days, between the 25th and the 27th of September 2014. Statistical analysis and the digital mapping of the results were done in the remaining two days between the 29th and 30th of September in order to confirm and investigate details within the landscape. Further digital investigations were carried out as desk based investigations after the initial fieldwork. The desk based investigations has led to a new understanding of the plains surrounding the known archaeological remains of the Minoan settlement of Koumasa

LiDAR based semi-automatic pattern recognition within an archaeological landscape

A PhD-project in association with Dr. Armin Volkmann (Junior Research Group Digital Humanities and Digital Cultural Heritage at the Interdisciplinary Center for Scientific Computing and Cluster of Excellence Asia & Europe in Global Context), Prof. Dr. Alexander Zipf and Jun.-Prof. Bernhard Höfle (Geoinformatics), Prof. Dr. Diamantis Panagiotopoulos (Institute of Archaeology), and funded by the HGS MathComp Graduate School at Heidelberg University. In further collaboration with Bayerisches Lan..