利用LiDAR数据和人工智能方法进行林下考古测绘 加布里埃莱·马扎卡（Gabriele Mazzacca）与法比奥·雷蒙迪诺（Fabio Remondino）

《Heritage》：Under-Canopy Archaeological Mapping Using LiDAR Data and AI Methods Gabriele Mazzacca and Fabio Remondino

　　

摘要

航空激光扫描（ALS）和安装在无人机上的激光雷达（LiDAR）传感器已成为识别和绘制不同规模和环境下考古特征的常用工具。多年来，人们开发了许多算法来生成数字地形模型（DTM/DFM），这些模型能够准确反映地面或结构的表面情况，为后续的考古分析提供了基础。在本研究中，我们介绍了一种基于机器学习/深度学习方法的多层次多分辨率（MLMR）方法，该方法通过点云语义分割来实现数字地形模型的生成。研究还比较了不同的方法以及分辨率对它们性能的影响。为此，我们对每种方法的性能进行了定量和定性的评估，同时考虑了硬件限制和时间约束。评估采用了来自地中海和阿尔卑斯地区的三个测试地点的数据，这些地点的数据都经过了人工标注。