• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2022 年度 研究成果報告書

新しい遺跡を発見する:機械学習による自動地形判読手法の開発

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 21K18408
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分4:地理学、文化人類学、民俗学およびその関連分野
研究機関独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所

研究代表者

高田 祐一  独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所, 企画調整部, 主任研究員 (50708576)

研究分担者 野口 淳  金沢大学, 古代文明・文化資源学研究所, 客員研究員 (70308063)
研究期間 (年度) 2021-07-09 – 2023-03-31
キーワード機械学習 / DEM / GIS / 遺跡 / 画像解析 / 考古学ビッグデータ / 古墳
研究成果の概要

本研究では、高精度な地形デジタルデータ、機械学習の画像解析プログラム、既知の膨大な遺跡情報を組み合わせることで、GIS上で遺跡の新発見候補を自動抽出し、それをもとに現地調査することで遺跡を新発見する手法を開発する。実現するために、遺跡情報(位置と範囲)の整備(目的Ⅰ)、遺跡画像解析プログラム作成と処理(目的Ⅱ)、遺跡新発見と手法開発(目的Ⅲ)の3点を目的とした。研究成果として、遺跡新発見モデルを作成し、高精度地形データから遺跡候補地を抽出した。実際の現地踏査にて、未発見の古墳を複数発見した。

自由記述の分野

考古学

研究成果の学術的意義や社会的意義

遺跡の踏査は文化財保護の根幹でもあるが負担が大きいため、実施が難しい場合がある。そのため山間部の遺跡が未発見の場合がある。開発事業を前提とした踏査は、遺跡が新発見されても破壊前提となる場合が多い。新たな遺跡の発見は、地域の歴史を詳らかにするうえで重要であり意義が大きい。本研究で効率的に遺跡を発見する手法を確立できれば、歴史研究を加速させ、文化財保護にも貢献できる。高精度な地理データ、画像解析プログラム、既知の大量の遺跡情報の組み合わせは、既存の遺跡踏査手法を飛躍的に向上させ、調査手法のブレイクスルーとなる可能性がある。

URL: 

公開日: 2024-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi