Discover the Mysteries of the Maya: Selected Contributions from the Machine Learning Challenge & The Discovery Challenge Workshop at ECML PKDD 2021

要約

本巻には、The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2021) のDiscovery Challenge Trackで発表されたMachine Learning Challenge ‘Discover the Mysteries of the Maya’からの投稿が選ばれて収録されています。 リモートセンシングは、古代マヤの森林地帯における従来の考古学的景観調査を大幅に加速させました。従来の探査や発見の試みは、古代都市全体に焦点を当てる以外に、個々の建物や構造物にも焦点を当てる。近年、古代マヤの集落を特定するために、機械学習を活用する試みがいくつか成功している。しかし、これらの試みは、狭い範囲に焦点を当て、古代マヤが定住していた地域のほんの一部しかカバーしていない高品質の航空レーザースキャン（ALS）データに依存しています。一方、欧州宇宙機関（ESA）のセンチネルミッションで作成された衛星画像データは豊富で、しかも一般に公開されています。Discover the Mysteries of the Maya」は、Sentinel-1とSentinel-2の異なるタイプの衛星画像データとALS（ライダー）データを統合して画像分割を行い、古代マヤの建築物（建物、アグアダ、プラットフォーム）の位置と特定を目的としたプロジェクトです。

要約(オリジナル)

The volume contains selected contributions from the Machine Learning Challenge ‘Discover the Mysteries of the Maya’, presented at the Discovery Challenge Track of The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2021). Remote sensing has greatly accelerated traditional archaeological landscape surveys in the forested regions of the ancient Maya. Typical exploration and discovery attempts, beside focusing on whole ancient cities, focus also on individual buildings and structures. Recently, there have been several successful attempts of utilizing machine learning for identifying ancient Maya settlements. These attempts, while relevant, focus on narrow areas and rely on high-quality aerial laser scanning (ALS) data which covers only a fraction of the region where ancient Maya were once settled. Satellite image data, on the other hand, produced by the European Space Agency’s (ESA) Sentinel missions, is abundant and, more importantly, publicly available. The ‘Discover the Mysteries of the Maya’ challenge aimed at locating and identifying ancient Maya architectures (buildings, aguadas, and platforms) by performing integrated image segmentation of different types of satellite imagery (from Sentinel-1 and Sentinel-2) data and ALS (lidar) data.

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