Методы дешифрирования археологических памятников Текст научной статьи по специальности «Нанотехнологии»

УДК 528.7 Е.П. Хлебникова СГГА, Новосибирск Е.П. Крупочкин АлтГУ, Барнаул

МЕТОДЫ ДЕШИФРИРОВАНИЯ АРХЕОЛОГИЧЕСКИХ ПАМЯТНИКОВ

Ye. P. Khlebnikova

SSGA, Novosibirsk

Ye.P. Krupochkin

Altai State University, Barnaul

ARCHAEOLOGICAL FINDS INTERPRETATION TECHNIQUES

Modern remote information techniques and state-of-the art software can be used in a non-traditional way, i.e. for archeological investigation by multizone satellite images. Some archeological objects of the river Yustyt valley are considered here as suitable for the research.

Территориальным объектом данных исследований является Юго-Восточный Алтай - участок долины реки Юстыт. Предметом - методические подходы дешифрирования космических снимков для обеспечения задач археологии - поиска и сплошной фиксации объектов на карте (снимке), изучения индикационных характеристик археологических памятников по состоянию растительности и грунтов, исследования термического эффекта склонов наиболее репрезентативных участков местности, анализ и моделирование особенностей рельефа (на основе ЦМР и ЦММ) и др.

Как отмечает ведущий научный сотрудник головного института археологии нашей страны (ИА РАН) - Д.С. Коробов, в последние годы в нашей стране и, в особенности, за рубежом всё большее распространение получают археологические исследования, проводящиеся с помощью ГИС и методов дистанционного зондирования [1]. К сожалению, в России подобные проекты все еще недостаточно распространены и являются для многих профильных организаций большой редкостью. Тем не менее, аналогичные работы организованно ведутся в ИА РАН, где специально создана лаборатория «Археолого-геоинформационных систем». Во всех остальных случаях аналогичные исследования выполняются индивидуально небольшими коллективами.

Дистанционные методы обычно рассматриваются в неразрывной связи с геоинформационным [2], которые, по мнению авторов, должны стать в XXI в. традиционным методом исследований в руках археологов и специалистов, занимающихся проблемами на стыке археологии, экономической и физической географии, индикационной географии, геоэкологии, геофизики и др. [3]. В связи с широким внедрением в практическую деятельность современной сканерной съемки, стали возможными массовые исследования любых наземных объектов в разных спектральных диапазонах. Мультиспектральные снимки позволяют

осуществлять поиск и идентификацию археологических объектов по их индикационным характеристикам. Дистанционные методы обеспечивают: возможность получения новых картографических данных на исследуемую территорию с разреженной (по сравнению с топографическими картами сопоставимого масштаба) нагрузкой; картографирование с помощью специальных компьютерных методов дешифрирования археологических памятников, которые обычно не показаны на топографических или других специальных картах и планах либо показаны с недостаточной точностью и детальностью; объективизацию на основе математико-картографических моделей (поля плотности древнего населения, карты динамики и «ретроспективного прогноза») реконструкции хода исторических процессов; изучение этапности и форм расселения древнего человека, а также возможность датирования захоронений с помощью астрономо-геодезической информации и фитоиндикационных методов; составление и верификацию цифровых археологических планов и тематических карт; поиск и идентификацию новых, ранее не изученных археологических объектов с помощью алгоритмов автоматизированного дешифрирования; пространственное трехмерное и анимационное моделирование археологических комплексов в их взаимосвязи с природной и антропогенной средой [4].

Однако главным инструментом исследователя является не столько сам космический или аэроснимок, а скорее - правильное использование и совершенствование известных, а также разработка новых методов и технологий компьютерного дешифрирования. Под дешифрированием понимается выделение смысловой части изображения при решении конкретной задачи.

Общая схема дешифрирования подразумевает выделение, узнавание объектов, измерение их характеристик и получение новых знаний. Отмеченные основные стадии дешифрирования могут быть реализованы с помощью разных методов. Так, например, известны - визуальное (традиционное), полевое и камеральное, тематическое, морфометрическое и др. методы. По степени автоматизации можно выделить ручное, полуавтоматизированное, автоматизированное и автоматическое дешифрирование. Из перечисленных видов, по мнению авторов, наиболее перспективными являются технологии компьютерного дешифрирования, сочетающие в себе возможности как традиционных, так и новых технических способов и приемов. Как правило, они включают классификацию изображений, основанную на теории распознавания образов, методах расслоения и т. п.

Исходный материал для дешифрирования представлен мультиспектральным ПЗС-снимком участка долины р. Юстыт, полученным в мае 2004 г. со спутника РшскШгё в спектральном диапазоне от 0,48 до 0,83 мкм. Для получения искомых морфометрических характеристик археологических объектов на снимке, выраженных характерной геометрической формой, размерами и структурными особенностями, были использованы данные полевых наблюдений, результаты теодолитной и ОРБ-съемки ключевых участков.

Для распознавания археологических объектов (оградки, херексуры, курганы, насыпи и т. п.) на снимке были апробированы методы управляемой и автономной классификации, методики запросов по критерием, применение метода главных компонент, определение индексов растительности NDVI и т. д.

В результате сравнительного анализа результатов дешифрирования можно отметить несколько алгоритмов, позволивших выделить на фоне общей картины характерные локальные участки, показывающие расположение, как отдельных курганов, так и их совокупностей в виде цепочек по преобладающим осям направлений (север-юг, юго-запад-северо-восток).

Относительно неплохой результат был получен с помощью алгоритмов «Гаусса-Лапласа» и «Фильтра различия» (Variance Filter). Так, например, на снимке, обработанном с помощью алгоритма «Variance Filter» (рис. 1) четко видны ряд объектов правильной геометрической формы. Можно предположить, что, скорее всего, это объекты антропогенного происхождения - например, курганы либо херексуры. В ходе сопоставления с эталоном установлено, что объект № 16 представляет собой херексур. Объект имеет внешний пояс, сложенный из крупных валунов, образующих четкий контур. В сравнении с исходным снимком определить на нем значительную часть археологических объектов весьма затруднительно, или практически невозможно в силу плохо выраженных дешифровочных признаков. Другие алгоритмы и методы классификации, удаляющие «шумы» и улучшающие качество изображения, положительных результатов не дали.

Для исследований, имеющих аналогичные задачи (поиск, идентификация и картографирование археологических объектов) целесообразно использовать методику автоматического дешифрирования по многозональным космическим снимкам, основанную на системе запросов (рис. 2) [5]. Согласно предлагаемому подходу, основными этапами дешифрирования являются: автономная классификация для предварительного разделения изображения на отдельные классы; соотнесение полученных классов и объектов исследуемой территории; перекодировка тематического растра; определение геометрических характеристик исследуемых объектов; составление запроса для автоматизированного дешифрирования интересующих объектов по выявленным критериям; анализ и визуализация результатов. Однако для применения данной методики необходимо усовершенствовать как саму систему запросов, так и более тщательно изучить все физические и геометрические факторы (например, возможность анализа ЦМР и существующих тематических археологических карт), использующихся в дальнейшем, как критерии.

Рис. 1 Рис. 2

На М0У1 (рис. 3) и псевдогиперспектральном снимках (рис. 4) без особых затруднений можно распознать херексуры, расположенные на открытых участках местности вдоль полевых дорог. На них определяемы не только размеры насыпей, но и морфометрия (форма объекта, характер расположения относительно других объектов, частично - внешняя структура поверхности). Так, например, на одних объектах видно, что центр херексура имеет значительное превышение, выраженное в рельефе, на других - существенные понижения (западины), что может означать провал внутренней конструкции погребения, либо перенос материала. На объектах 16 и 17 четко видны западины в центрах. На периферии объекта 17 также выделяется внешний пояс, сложенный, предположительно из крупных камней, образующих различаемый контур.

Рис. 3 Рис. 4

Основными выводами и результатами исследований можно считать следующее. Применение топопланов и результатов высокоточной ОРБ-съемки позволяет решать задачу эталонирования, т. е. распознавания объектов на основе ранее установленных свойств, форм и размеров. Дополнительная информация, например полевые наблюдения репрезентативных площадок (включая описания из полевых дневников, фотографии и т. д.), служит для получения содержательных характеристик археологических объектов. Опробованные методы и технологии визуального и компьютерного дешифрирования помогут в дальнейшем экстраполировать результаты

локальных исследований на обширные территории с аналогичным ландшафтом, широтной зональностью и высотной поясностью. Методы автоматизированного дешифрирования при адекватно заданных параметрах могут позволить получить достоверные результаты и значительно сократить объем как полевых, так и камеральных работ.

Таким образом, для развития методики автоматизированного компьютерного дешифрирования археологических памятников, особенно в сложных горных условиях, необходим более широкий инфракрасный диапазон спектра (средний и дальний). Наличие такой важной информации позволит использовать для распознавания объектов на снимках различные индикационные признаки - растительность, температура и т. д. С другой стороны, выбор способа дешифрирования по Ж-каналу объясняется отсутствием в настоящий момент времени панхроматических снимков с высоким (не хуже 2,01 м) разрешением, а также отсутствием данных стереосъемки, которые позволили бы значительно усилить поиск и выявить возможности типологизации археологических памятников на основе трехмерного математико-картографического моделирования рельефа.

Разработка алгоритмов классификации снимков для автоматизированного распознавания объектов с характерными морфометрическими свойствами, выраженными правильной геометрической формой, отличающихся компактностью (минимальными искажениями от круга - идеальной фигуры) и др., является одним из ключевых направлений исследований.

Дальнейшее совершенствование методического аппарата предполагает разработку способов автоматизированного дешифрирования, основанных на принципах и подходах управляемой классификации. Для правильного использования инструментария ROI-классификации, планируется проведение экспедиционных исследований, которые позволят собрать по ключевым точкам данные для электронной библиотеки о состоянии земной поверхности (литология, механический состав, геоморфологические характеристики и т. д.), а также подробную информацию о состоянии растительного покрова по ключевым точкам.

Полученные результаты будут использованы для изучения структуры, функционирования и развития систем расселения скифского населения на Алтае. Разработанные методы и алгоритмы позволят исследовать индикаторы, факторы и пространственную структуру расселения древних кочевников, осуществить классификацию и типизацию элементов системы расселения, сделать хронологические оценки изменения как системы расселения в целом, так и отдельных её элементов.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект №2 09-06-00301-а.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Коробов, Д.С. Географо-информационная система «Археологические памятники Кисловодской котловины» [Электронный ресурс] //Коробов Д.С.- Режим доступа. -http://www.archaeology.ru/sci_methods/sc_gis_00.html.

2. Берлянт, А.М. Геоинформационное картографирование. - М.: Изд-во «Астрея», 1997. - 64

с.

3. Крупочкин, Е.П. Некоторые методические вопросы цифрового картографирования археологических памятников //Археология, этнография и антропология Евразии. - 2009 (в печати).

4. Крупочкин, Е.П., Быков, Н.И. Дистанционные методы как инструмент комплексных исследований археологических памятников [Электронный ресурс]: Мат-лы II Международной Центрально-Азиатской конференции «Дистанционное зондирование Земли и геоинформационные системы». - Алматы: «Совзонд» (Россия), «DigitalOrb» (Казахстан), 2008. - 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). - eng.

5. Хлебникова, Е.П. Автоматизированное определение типовых участков местности на примере курганов Алтая / Хлебникова Е.П. // ГЕО-Сибирь-2008. Т. 3. Ч. 1. Дистанционные методы зондирования Земли и фотограм-метрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология: сб. материалов IV междунар. научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2008», 2224 апреля 2008 г., Новосибирск. - Новосибирск: СГГА, 2008. - С. 109-113.

© Е.П. Хлебникова, Е.П. Крупочкин, 2009