스웨덴의 목탄 생산 위치 식별: LiDAR, 수문학 알고리즘 및 딥 러닝을 이용하여

지난 수세기 동안, 철강 산업은 스웨덴과 북유럽의 경제에서 중심적인 역할을 했습니다. 철강 제조의 중요한 요소는 보통 목탄 더미에서 생산된 목탄이었습니다. 이러한 특징은 LiDAR(빛 탐지 및 거리 측정) 데이터세트에서 확인할 수 있습니다. 이 목탄 더미는 지역에 따라 형태가 다르며, 일부 특징 유형에 대한 훈련 데이터는 심각하게 부족합니다. 여기에서 우리는 스웨덴 욘코핑 카운티의 숲 지역에서 제한된 훈련 데이터 가용성과 함께 고고학자들이 목탄 더미를 기록하는 데 기계 자동화가 도울 수 있는 가능성을 조사합니다. 먼저 수문학적 우울 알고리즘을 사용하여 연구 지역에 대한 초기 평가를 수행하고 목탄 생산 위치에 적합한 훈련 데이터를 수집합니다. 이후 이러한 데이터세트를 사용하여 RetinaNet 딥 러닝 모델 시리즈를 훈련시킵니다. 이 모델들은 많은 인기 있는 딥 러닝 아키텍처(예: R-CNN)보다 계산 비용이 적어 활용성이 향상됩니다. 우리의 결과는 어떻게 목탄 더미가 LiDAR 데이터세트에서 자동으로 추출될 수 있는지를 보여주며, 이는 북유럽 전역의 철강 산업이 미친 장기 환경 영향에 대한 이해를 개선하는 데 큰 의미가 있습니다. 또한, 우리의 고고학 연구를 위한 딥 러닝 모델 개발 및 구현 워크플로우는 적합한 훈련 데이터가 부족한 지역에 이러한 방법의 사용을 확장할 수 있습니다.