【摘 要】
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阿尔泰山脉地区是世界上最有价值的考古地区之一,尤其是遍布其中的冰坟更是研究古代文明的极有价值的信息来源。但是如今这些被保存在永久冻土里上千年的珍贵考古资源正在遭受着各种各样的威胁,例如自然灾害,农田扩张,旅游业发展等,尤其是全球变暖更是严重破坏了冰坟保存环境。因此,冰坟考古研究迫在眉睫,急需一张关于冰坟分布的地图说明。然而过去冰坟考古一般采取野外盲测,费时费力,且进行过考古工作的区域只占整个阿尔泰
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阿尔泰山脉地区是世界上最有价值的考古地区之一,尤其是遍布其中的冰坟更是研究古代文明的极有价值的信息来源。但是如今这些被保存在永久冻土里上千年的珍贵考古资源正在遭受着各种各样的威胁,例如自然灾害,农田扩张,旅游业发展等,尤其是全球变暖更是严重破坏了冰坟保存环境。因此,冰坟考古研究迫在眉睫,急需一张关于冰坟分布的地图说明。然而过去冰坟考古一般采取野外盲测,费时费力,且进行过考古工作的区域只占整个阿尔泰山脉的很小一部分,所以目前为止仍没有可用的冰坟地图说明。深度学习目标检测由于出色的效果和效率,已经被大量应用于各种各样的场景里,但冰坟考古的应用本文是首次尝试。高分辨率遥感卫星影像覆盖范围广,其中的冰坟能够呈现出一定特征,使得快速检测冰坟成为可能。但是目前为止并没有合适的冰坟检测网络模型,且遥感图像里冰坟尺寸极小,背景复杂,与背景对比度也很低,这些都大大增加了检测的难度。本文基于四个阿尔泰冰坟研究区域交叉验证了深度卷积神经网络技术利用高分辨率卫星图像自动检测冰坟是可行的,但是需要一些特定的改进技术来提高性能。本文一方面为数据集添加近红外波段增加冰坟在不同地貌中的特征,另一方面制作典型复杂背景训练数据集来增加冰坟与背景的辨识度。由于实际训练时正负训练样本极度不平衡导致训练偏向严重,本文同时从两个方向解决:一是减少锚点框的步长来增多候选框的生成,得到更多且质量更好的正样本;二是将过多的负样本根据正样本数量动态调整,极大的降低了负样本的数量。尽管最终召回率和精度仍然不是很高,但是通过本文提出的方法获得的检测结果已经能够充分捕获冰坟的空间分布。它可以大大缩小考古学家在未知地区的搜索范围,并且对指导和准备野外调查活动都非常有用。本文还在未知的阿尔泰地区应用了该方法,并成功地发现了一些新的未被考古记录在案的冰坟。另外,本文所提出的方法用于构建整个阿尔泰山脉所有分散的冰坟分布地图也极具潜力。
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