近日，实验室研究员胡庆武团队的研究成果在国际文化遗产保护顶级期刊Journal of Cultural Heritage发表，论文题目为“Archaeological site segmentation of ancient city walls based on deep learning and LiDAR remote sensing”。
古城墙，中国古代城市最重要的特色建筑之一，是由夯土制成的军事防御设施。作为城市的边界和权力的象征，古城墙遗迹具有较高的研究价值，但是随着自然侵蚀和人类活动的影响，大量的古城墙遗迹被损害。为了更快更好地记录、保护古城墙遗迹，对其进行调查识别具有十分重要的意义。
针对传统光学遥感和激光点云处理方法在古城墙调查识别中的适应性问题，团队以楚纪南故城古城墙为典型案例，基于激光雷达遥感和深度学习方法，经过机载激光点云数据滤波处理、微地形表征、深度学习训练推理，像素级别地识别提取存在密集植被下的古城墙遗迹。
该研究成果对南方植被茂密区域古城墙遗迹调查、保护等具有重要意义，可为考古遗址的探查、保护、变化检测等提供参考。
论文链接：
https://doi.org/10.1016/j.culher.2023.11.005.
