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Deep learning for archaeological object detection on LiDAR: New evaluation measures and insights / Marco Fiorucci in Remote sensing, vol 14 n° 7 (April-1 2022)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 14 n° 7 (April-1 2022) . - n° 1694 Titre : Deep learning for archaeological object detection on LiDAR: New evaluation measures and insights Type de document : Article/Communication Auteurs : Marco Fiorucci, Auteur ; Wouter Baernd Verschoof-van der Vaart, Auteur ; Paolo Soleni, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 1694 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] classification pixellaire [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique) [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] site archéologique Résumé : (auteur) Machine Learning-based workflows are being progressively used for the automatic detection of archaeological objects (intended as below-surface sites) in remote sensing data. Despite promising results in the detection phase, there is still a lack of a standard set of measures to evaluate the performance of object detection methods, since buried archaeological sites often have distinctive shapes that set them aside from other types of objects included in mainstream remote sensing datasets (e.g., Dataset of Object deTection in Aerial images, DOTA). Additionally, archaeological research relies heavily on geospatial information when validating the output of an object detection procedure, a type of information that is not normally considered in regular machine learning validation pipelines. This paper tackles these shortcomings by introducing two novel automatic evaluation measures, namely ‘centroid-based’ and ‘pixel-based’, designed to encode the salient aspects of the archaeologists’ thinking process. To test their usability, an experiment with different object detection deep neural networks was conducted on a LiDAR dataset. The experimental results show that these two automatic measures closely resemble the semi-automatic one currently used by archaeologists and therefore can be adopted as fully automatic evaluation measures in archaeological remote sensing detection. Adoption will facilitate cross-study comparisons and close collaboration between machine learning and archaeological researchers, which in turn will encourage the development of novel human-centred archaeological object detection tools. Numéro de notice : A2022-282 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14071694 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14071694 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100298 [article]

Apport de la photogrammétrie dans la documentation et le suivi d’une tranchée archéologique / Iris Lucas (2021) 

Public Titre : Apport de la photogrammétrie dans la documentation et le suivi d’une tranchée archéologique Type de document : Mémoire Auteurs : Iris Lucas, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] Blender [Termes IGN] colorimétrie [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] fouille archéologique [Termes IGN] Malte [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] patrimoine archéologique [Termes IGN] site archéologique [Termes IGN] traitement de données [Termes IGN] Triangulated Irregular Network Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’archéologie et la géomatique sont ce qu’on peut appeler des sciences connexes. L’archéologue utilise de l’information géographique, notamment dans la documentation d’un chantier. La photogrammétrie représente un outil précieux, car elle permet de garder une trace précise de ce qui a existé et qui n’est plus. Durant ce stage à l’université de Malte, j’ai cherché à apporter de nouvelles solutions afin d’améliorer les méthodes de documentation en archéologie. Ce rapport traite de l’usage de la photogrammétrie et de l’imagerie pour aider à la documentation d’un site archéologique et notamment au suivi d’une tranchée archéologique. Il abordera spécifiquement des questions de volumétrie et colorimétrie. Note de contenu : Introduction 1. Problème et organisation 1.1 Enjeu et objectif 1.2 Gestion de projet 1.3 Etat de l’art sur les méthodes de documentation 2. Solutions techniques élaborées 2.1 Volumétrie 2.2 Colorimétrie 2.3 Géoréférencement 3. Réalisations 3.1 Présentation des sites 3.2 Acquisitions 3.3 Résultats Conclusion Numéro de notice : 26617 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Université de Malte Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98559

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Ten years of digital documentation of the archaeological site of the monastery of Saint Hilarion in Tell Umm el-Amr, Gaza strip / Emmanuel Alby (2021)  

Public Titre : Ten years of digital documentation of the archaeological site of the monastery of Saint Hilarion in Tell Umm el-Amr, Gaza strip Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Alby, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 46-M1 Conférence : ICOMOS/ISPRS 2021, International Scientific Committee on Heritage Documentation 28th CIPA Symposium “Great Learning & Digital Emotion” 28/08/2021 01/09/2021 Pékin Chine OA ISPRS Archives Importance : pp 17 - 21 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] grotte [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] monastère [Termes IGN] Palestine [Termes IGN] photogrammétrie métrologique [Termes IGN] site archéologique Résumé : (auteur) The archaeological richness of a site is independent of its geopolitical context. The use of photogrammetry for the documentation of the monastery of Saint-Hilarion in the gaza strip illustrates the flexibility of the uses of this technique despite some obstacles linked to the situation. As access to the site on demand, depending on representation needs is not possible, means have been implemented to delegate the acquisition and allow continuity of surveys adapted to the evolution of archaeological excavations. Developments in acquisition techniques and methods can be incorporated into on-site practices and can also lead to improved processing of old data. Numéro de notice : C2021-023 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.5194/isprs-archives-XLVI-M-1-2021-17-2021 Date de publication en ligne : 28/08/2021 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVI-M-1-2021-17-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98482

The potential of LiDAR and UAV-photogrammetric data analysis to interpret archaeological sites: A case study of Chun Castle in South-West England / Israa Kadhim in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 1 (January 2021) . - n° 41 Titre : The potential of LiDAR and UAV-photogrammetric data analysis to interpret archaeological sites: A case study of Chun Castle in South-West England Type de document : Article/Communication Auteurs : Israa Kadhim, Auteur ; Fanar M. Abed, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 41 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] château [Termes IGN] classification ISODATA [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] Cornouailles [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] photogrammétrie aérienne [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] site archéologique [Termes IGN] structure-from-motion Résumé : (auteur) With the increasing demands to use remote sensing approaches, such as aerial photography, satellite imagery, and LiDAR in archaeological applications, there is still a limited number of studies assessing the differences between remote sensing methods in extracting new archaeological finds. Therefore, this work aims to critically compare two types of fine-scale remotely sensed data: LiDAR and an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) derived Structure from Motion (SfM) photogrammetry. To achieve this, aerial imagery and airborne LiDAR datasets of Chun Castle were acquired, processed, analyzed, and interpreted. Chun Castle is one of the most remarkable ancient sites in Cornwall County (Southwest England) that had not been surveyed and explored by non-destructive techniques. The work outlines the approaches that were applied to the remotely sensed data to reveal potential remains: Visualization methods (e.g., hillshade and slope raster images), ISODATA clustering, and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The results display various archaeological remains within the study site that have been successfully identified. Applying multiple methods and algorithms have successfully improved our understanding of spatial attributes within the landscape. The outcomes demonstrate how raster derivable from inexpensive approaches can be used to identify archaeological remains and hidden monuments, which have the possibility to revolutionize archaeological understanding. Numéro de notice : A2021-146 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10010041 Date de publication en ligne : 19/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10010041 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97053 [article]

Detecting classic Maya settlements with Lidar-derived relief visualizations / Amy E. Thompson in Remote sensing, vol 12 n° 17 (September-1 2020)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 12 n° 17 (September-1 2020) . - 29 p. Titre : Detecting classic Maya settlements with Lidar-derived relief visualizations Type de document : Article/Communication Auteurs : Amy E. Thompson, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 29 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] Belize [Termes IGN] données topographiques [Termes IGN] fouille archéologique [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] relief [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] site archéologique Résumé : (auteur) In the past decade, Light Detection and Ranging (lidar) has fundamentally changed our ability to remotely detect archaeological features and deepen our understanding of past human-environment interactions, settlement systems, agricultural practices, and monumental constructions. Across archaeological contexts, lidar relief visualization techniques test how local environments impact archaeological prospection. This study used a 132 km2 lidar dataset to assess three relief visualization techniques—sky-view factor (SVF), topographic position index (TPI), and simple local relief model (SLRM)—and object-based image analysis (OBIA) on a slope model for the non-automated visual detection of small hinterland Classic (250–800 CE) Maya settlements near the polities of Uxbenká and Ix Kuku’il in Southern Belize. Pedestrian survey in the study area identified 315 plazuelas across a 35 km2 area; the remaining 90 km2 in the lidar dataset is yet to be surveyed. The previously surveyed plazuelas were compared to the plazuelas visually identified on the TPI and SLRM. In total, an additional 563 new possible plazuelas were visually identified across the lidar dataset, using TPI and SLRM. Larger plazuelas, and especially plazuelas located in disturbed environments, are often more likely to be detected in a visual assessment of the TPI and SLRM. These findings emphasize the extent and density of Classic Maya settlements and highlight the continued need for pedestrian survey to ground-truth remotely identified archaeological features and the impact of modern anthropogenic behaviors for archaeological prospection. Remote sensing and lidar have deepened our understanding of past human settlement systems and low-density urbanism, processes that we experience today as humans residing in modern cities Numéro de notice : A2020-598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12172838 Date de publication en ligne : 01/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12172838 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95944 [article]

Une nouvelle colonne dans la salle hypostyle de Karnak : Récit d'une méthode de restitution / Yves Egels in XYZ, n° 164 (septembre 2020)

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Creating a web mapping portal to manage Malta’s underwater cultural heritage / Mélissa Dupuis (2020) 

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Numérisation, restitution et visualisation en 3D de sites patrimoniaux / Jonathan Chemla in XYZ, n° 161 (décembre 2019)

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Spatial information recovery in the desert using LMS-based geodetic network adjustment / Eva Stopková in Survey review, vol 51 n° 367 (July 2019)  

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On the positional accuracy and maximum allowable scale of UAV-derived photogrammetric products for archaeological site documentation / Juan Antonio Pérez in Geocarto international, vol 34 n° 6 ([15/05/2019])  

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Earth observation, remote sensing and geoscientific ground investigations for archaeological and heritage research / Deodato Tapete (2019)  

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Fusion de sets de photos provenant de capteurs différents dans le domaine de l’archéologie / Hugo De Paulis (2019) 

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Rendu 3D et topographie des sites archéologiques d’Eridu et Ur, Irak / Laurene Moroni (2019)  

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4-dimensional recording and visualization of urban archeological excavations / Gabriele Bitelli in Applied geomatics, vol 10 n° 4 (December 2018)  

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Coup de projecteur Lidar sur les Mayas / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2161 (septembre 2018)

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