Identification of Archaeologically Relevant Areas Using Open Geodata
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Identification of Archaeologically Relevant Areas Using Open Geodata M. Fabian Meyer‑Heß1 Received: 11 March 2020 / Accepted: 8 July 2020 © The Author(s) 2020
Abstract Light detection and ranging (LiDAR) and digital terrain models (DTM) revolutionized archeological prospection in the last two decades. Using the new technique, comprehensive areal detections of archeological relief structures (field monuments) hidden under dense vegetation became possible and archeologists found new sites even in well-known areas. In times of Open Geodata policies, archeologists have access to geospatial data sets such as DTM. Assessing its full potential requires automated workflows, which is a recent research topic in archeological research. However, all approaches, both manually and automated, are affected by misclassifications caused by confusions of archeological and modern structures. Digital landscape models (DLM) help differentiating structures by their location. Concerning these data, only 74% of the total area of Westphalia and Lippe need archeological investigation, increasing precision of automated classification approaches. Keywords Open geodata · Digital terrain model · Digital land use model · Archeological prospection · OBIA
Abgrenzung archäologisch interessanter Gebiete mit Open Geodata Zusammenfassung Light Detection And Ranging (LiDAR) und Digitale Geländemodelle (DTM) haben die archäologische Prospektion in den letzten zwei Jahrzehnten revolutioniert. Mit dieser Technik wurde es möglich, auch solche archäologischen Reliefstrukturen (Bodendenkmäler) flächendeckend zu erfassen, die von dichter Vegetation verdeckt sind. Dadurch werden selbst in altbekannten Untersuchungsgebieten immer wieder neue Funde gemacht. In Zeiten von Open Geodata haben Archäologen Zugang zu flächendeckenden raumbezogenen Datensätzen wie z.B. Digitalen Geländemodellen. Um ihr ganzes Potential auszuschöpfen sind automatisierte Workflows nötig, was ein aktuelles Forschungsthema ist. Alle Ansätze, ob manuell oder automatisiert, sind allerdings von Fehlklassifikationen beeinträchtigt, die auf Verwechslungen von archäologischen und modernen Strukturen zurückzuführen sind. Digitale Landschaftsmodelle (DLM) sind eine Möglichkeit, diese Strukturen anhand ihrer Lage auseinanderzuhalten. Unter Berücksichtigung solcher Daten kann die archäologisch zu prospektierende Fläche in Westfalen und Lippe auf 74% reduziert werden, was die Qualität automatisierter Klassifikationsansätze insgesamt erhöht. Schlüsselwörter Open Geodata · Digitales Geländemodell · Digitales Landschaftsmodell · Archäologische Prospektion · OBIA
1 Introduction
* M. Fabian Meyer‑Heß [email protected] 1
Geomatics Group, Geography Department, Ruhr University Bochum, Bochum, Germany
Major archeological discoveries are nowadays often made using digital terrain models (DTM) derived from LiDAR scans (light detection and ranging), for example Mayan cities in the Central American jungle (Canuto et al. 2018). These usually hide under dense vegetation but become visible in terrain m
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