Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/41030
Title: Archaeological site identification on aerial imagery using deep learning: ODYSSEY project
Other Titles: Identificação de sítios arqueológicos em imagem aérea utilizando aprendizagem profunda: projeto ODYSSEY
Author: Maia, Leonardo dos Santos
Advisor: Neves, António José Ribeiro
Georgieva, Pétia
Keywords: Archaeology
Deep learning
LiDAR
Unet
YOLOv7
Defense Date: 4-Jul-2023
Abstract: This dissertation was developed within the ODYSEY project, which aims to develop a platform intended for archaeologists. Within this context, this dissertation aims to identify archaeological sites from images formed through the data provided by a LiDAR system. The study area is Alto Minho, a Portuguese sub-region belonging to the Northern region, and famous for the preservation of historical structures. This work focuses on the study of tumuli, which are buildings of stone and sand that would have the function of hiding and protecting graves, and the hillforts, which are urban constructions of the Copper Age and Iron Age. In a clear way, the goal is to elaborate a system capable of locating these historical objects from an aerial image. The work ranges from the creation of the database, the implementation of deep learning models, to the inference of the results.
Esta dissertação foi desenvolvida no âmbito do projeto ODYSEY, que visa o desenvolvimento de uma plataforma destinada a arqueólogos. Neste contexto, esta dissertação tem como objetivo a identificação de sítios arqueológicos a partir de imagens formadas através dos dados fornecidos por um sistema LiDAR. A área de estudo é o Alto Minho, uma sub-região portuguesa pertencente à região Norte, e famosa pela preservação de estruturas históricas. Este trabalho centra-se no estudo das mamoas, que são construções de pedra e areia que teriam a função de esconder e proteger sepulturas, e dos castelos, que são construções urbanas da Idade do Cobre e da Idade do Ferro. De uma forma clara, o objetivo é elaborar um sistema capaz de localizar estes objectos históricos a partir de uma imagem aérea. O trabalho vai desde a criação da base de dados, a implementação de modelos de deep learning, até a inferência dos resultados.
URI: http://hdl.handle.net/10773/41030
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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