Forschungsprojekt: Künstliche Intelligenz und Montanarchäologie

Von Katharina Malek, Bashir Kazimi, Frank Thiemann und Monika Sester

Künstliche Intelligenz (KI) steht heute im Zentrum unterschiedlichster Forschungsbereiche. Während die Geistes- und Sozialwissenschaften die Auswirkungen von KI auf verschiedene Lebensbereiche untersuchen, entwickeln die Natur- und Ingenieurwissenschaften Anwendungen und eröffnen damit gänzlich neue Möglichkeiten der Forschung. Auch in den archäologischen Wissenschaften, die traditionell an der Schnittstelle von Natur-, Ingenieur- und Geisteswissenschaften liegen und daher interdisziplinär ausgerichtet sind, ist Künstliche Intelligenz ein großes Thema.

Mit Airborne-Laserscanning ist man heute in der Lage auch in dicht bewaldeten Gebieten mittels Fernerkundung auf den Boden zu schauen. Es ergibt sich hierdurch die Möglichkeit von Menschenhand geschaffene Strukturen in einem viel größeren Ausmaß als durch die klassische Geländebegehung zu entdecken, was aber einen neuen, deutlich gesteigerten Arbeitsaufwand bedeutet.

Seit 2017 entwickeln daher das Institut für Kartographie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover und die Arbeitsstelle Montanarchäologie des Niedersächsischen Landesamtes für Denkmalpflege Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, um in hochaufgelösten digitalen Geländemodellen (DGM) automatisch historische Geländestrukturen zu entdecken. Sie gehören damit zu einer kleinen Gruppe von europäischen Wissenschaftlern, die konkret und sehr nah an den aktuellen Entwicklungen der KI in der Archäologie arbeiten. Das interdisziplinäre Projekt: „Automatische Erschließung und Monitoring von Denkmalen mittels detaillierter Oberflächenmodelle am Beispiel der Montanregion Harz“ wird im Rahmen von Pro*Niedersachsen MWK gefördert.

Als Modellregion für das interdisziplinäre Projekt wurde der Westharz ausgewählt. Aufgrund seines Erzreichtums blickt er auf eine jahrtausende alte Geschichte zurück, die vielfältige Spuren im waldreichen Gelände hinterlassen hat. Dem trug die UNESCO bereits 1992 Rechnung als sie da Erzbergwerk Rammelsberg und die Altstadt von Goslar zum Weltkulturerbe ernannte und 2010 um das komplexe Energiegewinnungssystem Oberharzer Wasserwirtschaft erweiterte. Es ist ein Welterbe, welches auf 200 km² Fläche liegt und daher eine besondere Herausforderung für den Schutz und Erhalt darstellt.

Zu den Spuren im Gelände, die der alte Bergbau hinterlassen hat, gehören neben den 149 Teichen, ca. 500 km Gräben und 31 km Wasserläufen der Oberharzer Wasserwirtschaft unter anderem zahllose Pingen, Mundlöcher, Halden, Wohn- und Arbeitspodien wie auch Meilerplateaus, auf denen die Holzkohle für die Verarbeitung der Erze erzeugt wurde (Abbildung 1). Ein prägendes Landschaftselement stellen zudem die Hohlwege dar, auf denen Holz, Erz und andere Materialien transportiert wurden. Vor allem im Vorland des Harzes befinden sich etliche Grabhügelfelder. Diese Denkmäler müssen im Gelände erkannt, verifiziert und kartiert werden, um sie für die Nachwelt zu schützen und zu erhalten.

Im Projekt untersuchen wir speziell Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, für die automatische Erkennung. Unsere Algorithmen sollen anhand von Trainingsbeispielen lernen, die Geländestrukturen zu erkennen (Detektion), zu unterscheiden (Klassifikation) und zu markieren (Segmentierung). Zum Training der künstlichen neuronalen Netze werden beispielhaft Objekte anhand des Geländemodells markiert (Label) (Abbildung 2). Dazu gehören auch Objekte, die das neuronale Netz mit Objekten von archäologischem Interesse verwechseln könnte, wie z. B. Bombentrichter aus dem 2. Weltkrieg mit den älteren Pingen, die beides Vertiefungen im Gelände sind. Um jedes dieser Trainingsbeispiele wird ein kleiner Ausschnitt aus dem Geländemodell herausgeschnitten und ein korrespondierendes Labelbild (Abbildung 3) erstellt.

Für die Segmentierung der Geländemodelle verwenden wir das bewährte künstliche neuronale Netz namens High Resolution Net (HRNet), das als Open-Source-Software zur Verfügung steht. Nach dem Training mit 80 % der Beispieldaten werden die Ergebnisse anhand der restlichen Daten getestet. Das Fehlermaß mittlerer IoU gibt dabei an, wie gut die prädizierten Ergebnisse zu den Referenzdaten (Ground Truth) passen. (Tabelle 1). Es zeigt sich, dass zum Beispiel Pingen und Bombentrichter schlechter erkannt werden als Meiler und Grabhügel, weil sie bei ähnlicher Größe oft verwechselt werden.

Mittlerer IoU

Hintergrund

Bombentrichter

Meilerplateaus

Grabhügel

Pingen

74.3

97.8

59.7

74.7

74.0

65.1

Tabelle 1. Testergebnisse (Mittlerer IoU in Prozent). Bombentrichter und Pingen werden weniger sicher erkannt als Grabhügel und Meiler.

Die trainierten Modelle können nun auf größere Regionen angewendet werden, um dort die gesuchten Geländeformen zu markieren. Beispielhafte Ergebnisse sind in Abbildung 4 dargestellt. Im Anschluss daran werden die vorausgesagten Ergebnisse auf ihre Richtigkeit direkt im Gelände überprüft und die Modelle weiter verfeinert.

Zukünftig wollen wir weitere Objektarten, insbesondere Gräben und Hohlwege, in die automatische Segmentierung einbeziehen. Dies ist eine besondere Herausforderung, da es sich um lineare und nicht um begrenzte Strukturen handelt. Außerdem verfolgen wir einen weiteren Ansatz, bei dem wir untersuchen wollen, inwiefern Techniken des unüberwachten Lernens, also dem Lernen ohne Trainingsbeispiele, helfen können, die Ergebnisse unserer Klassifikatoren zu verbessern.

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