| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 523 |
| تعداد مقالات | 5,427 |
| تعداد مشاهده مقاله | 10,624,647 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,061,870 |
شناسایی قناتها و تأثیر آن در شکلگیری شهر زوزن با استفاده از شبکۀ عصبی کانولوشنال | ||
| پژوهش های باستان شناسی ایران | ||
| دوره 15، شماره 46، آذر 1404، صفحه 267-291 اصل مقاله (1.39 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22084/nb.2025.29061.2663 | ||
| نویسندگان | ||
| فرشته آذرخرداد* 1؛ حسن هاشمی زرج آباد2؛ عابد تقوی3 | ||
| 1دانشجوی دکتری باستانشناسی، گروه باستانشناسی، دانشکدۀ هنر و معماری، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران. | ||
| 2دانشیار گروه باستانشناسی، دانشکدۀ هنر و معماری، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران (نویسندۀ مسئول). | ||
| 3دانشیار گروه باستانشناسی، دانشکدۀ هنر و معماری، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران. | ||
| چکیده | ||
| مدیریت منابع آب در سرزمینهای خشک و نیمهخشک از اهداف کلان بشریت برای شکلگیری و حفظ جوامع شهری و روستایی بوده است. قناتها در مناطق مذکور، ازجمله سیستمهای تأمین و توزیع آب هستند؛ این سیستم زیرزمینی تنها در سطح زمین و در عکسهای هوایی و ماهوارهای فقط با شَفت یا همان قسمت دایرهای شکل فرورفته قابل شناسایی است که رشته و سیر قنات را نشان میدهد. بهمنظور صرفهجویی در زمان، از روشهای خودکار برای شناسایی شفتها و رشتهقناتها نیز بهرهگیری میشود. چنین روشهایی در زمرۀ مطالعات شبکههای عصبی و سیستم یادگیری ماشین است. این پژوهش اثباتی بر مفهوم کاربرد تکنیکهای یادگیری عمیق برای استخراج اطلاعات باستانشناسی از تصاویر هوایی تاریخی به شیوهای دیجیتالی و خودکار است. هدف پژوهش پیشِرو، تشخیص قنات بهصورت خودکار در چشمانداز شهر تاریخی زوزن با استفاده از شبکۀ عصبی کانولوشن و تشخیص اشیاء با الگوریتم YOLO است که از تصاویر هوایی دهۀ 40 و 70ه.ش. جهت دادههای ورودی استفاده شده است. پژوهش حاضر با بهرهگیری از روش تحلیلی در قالب مطالعۀ محاسباتی شبکههای عصبی به شناسایی قناتهای شهر زوزن جهت مطالعه شکلگیری شهر پرداخته است و درصدد پاسخ به این پرسشها است: 1) فرآیند و میزان دقت شبکۀ کانولوشن با الگوریتم YOLO برای تشخیص قنات و استخراج دیجیتالی آن در عکسهای هوایی چگونه است؟ 2) قناتهای دشت زوزن بهعنوان تنها منبع و توزیع آب چه تأثیری بر شکلگیری شهر زوزن داشته است؟ مدل پیشنهادی با 80% داده آموزشی، 20% دادۀ اعتبار سنجی، با تکرار 200 و با نرخ آموزشی 0.01 آموزش داده شده است. نتایج حاصله از آموزش شبکۀ کانولوشنال با تصاویر هوایی دهۀ 40 و 70 و الگوریتم YOLO نسخۀ 8، نشاندهندۀ مؤثر بودن دادههای هوایی در یادگیری عمیق بهمنظور استخراج و شناسایی خودکار چهار رشتهقنات منتهی به شهر زوزن در جهات مختلف، بهصورت همزمان، با دقت 94 % است. در این منطقه این قناتها عامل اصلی شکلگیری وحیات شهر زوزن در دوران تاریخی و اسلامی میباشند که همچنان نیز دایر هستد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| شهر زوزن؛ قنات؛ شبکۀ عصبی کانولوشن CNN؛ الگوریتم YOLO | ||
| مراجع | ||
|
- ابنحوقل، (1345). سفرنامه ابن حوقل. ترجمۀ جعفر شعار، تهران: انتشارات بنیاد فرهنگ ایران. - احراریرودی، عبدالکریم، (1384). خواف در گذر تاریخ. تربت جام: شیخالاسلام احمد جام. - پاپلییزدی، محمدحسین؛ و لبافخانیکی، رجبعلی، (1379). «نقش قنات در شکلگیری تمدنها، پایداری فرهنگ و متدن کاریزی». جلد دوم، همایش بین المللی قنات، تهران: ایران. - زنگنهقاسمآبادی، ابراهیم، (1382). تاریخ و رجال شرق خراسان. خواف: نشر خاطره. - زیاری، کرامتالله، (1370). «تکنیک قنات و نقش آن در شکل گیری و توسعه اولیه سکونتگاههای ایران». دانشور پزشکی، 7 (28): 81-90. - سلطانیمحمدی، مهدی؛ و یوسفی، یوس، (1397). «بازشناسی اثر قنات بر سکونتگاههای منطقۀ مرکزی ایران (مطالعۀ موردی: روستای محمدیه نایین». مسکن و محیط روستا، 37 (164: 101- 114. - عدل، شهریار، (1377). «نگاهی به برداشتها و دیدهای شمارگانی (دیجیتالی) و فتوگرامتری شده زوزن و بسطام». به اقتباس: اصغر کریمی، اثر، 29- 30: 90-120. https://journal.richt.ir/athar/article-1-167-fa.html&sw= - کابلیزاده، مصطفی؛ و عباسی، محمد، (1403). «کاربرد شبکههای عصبی کانولوشن آشکار ساز چند جعبه تک شات(SSD) در تشخیص و استخراج خودکار میله چاههای قنات از تصاویر ماهوارهای گوگا ارث». مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، 11 (3): 85- 102. https://doi.org/10.61186/jgit.11.3.85 - کارتر، هارولد، (1374). نواحی شهری. ترجمۀ اصغر رضازاده، تهران: انتشارات حق. - Adl, Sh., (1998). “Digital and photogrammetric surveys of Zuzan and Bastam” (Adapted by A. Karimi). Athar, 29(3): 90-120. https://journal.richt.ir/athar/article-1-167-fa.html&sw (In Persian). - Ahrari Roudi, A., (2005). Khaf through the passage of history. Torbat-e Jam, Iran: Sheikh al-Islam Ahmad Jam. (In Persian). - Arefian, F. F. & Moeini, S. I., (2016). Urban change in Iran. Heidelberg, Germany: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-26115-7 - Bickler, S. H., (2021). “Machine learning arrives in archaeology”. Advances in Archaeological Practice, 9(2): 186-191. https://doi.org/10.1017/aap.2021.6 - Bonhage, A., Eltaher, M., Raab, T., Breuß, M., Raab, A. & Schneider, A., (2021). “A modified Mask region‐based convolutional neural network approach for the automated detection of archaeological sites on high‐resolution light detection and ranging‐derived digital elevation models in the North German Lowland”. Archaeological Prospection, 28(2): 177-186. https://doi.org/10.1002/arp.1806 - Canedo, D., Fonte, J., Seco, L. G., Vázquez, M., Dias, R., Do Pereiro, T., ... & Neves, A. J., (2023). Uncovering archaeological sites in airborne LiDAR data with data-centric artificial intelligence. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3290305 - Carter, H., (1995). Urban regions (A. Rezazadeh, Trans.). Tehran, Iran: Haq Publishing (In Persian). - Caspari, G. & Crespo, P., (2019). “Convolutional neural networks for archaeological site detection–Finding “princely” tombs”. Journal of Archaeological Science., 110: 104998. https://doi.org/10.1016/j.jas.2019.104998 - Davis, D. S., Caspari, G., Lipo, C.P. & Sanger, M. C., (2021). “Deep learning reveals extent of Archaic Native American shell-ring building practices”. Journal of archaeological science, 132: 105433. https://doi.org/10.1016/j.jas.2021.105433 - Dahl, G. E. Yu, D., L. & Deng A., (2012). “Context-dependent pre-trained deep neural networks for large-vocabulary”. Speech recognition‖, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 20 (1): 30–42. https://doi.org/10.1109/TASL.2011.2134090 - der Vaart, W. V., Bonhage, A., Schneider, A., Ouimet, W. & Raab, T., (2023). “Automated large-scale mapping and analysis of relict charcoal hearths in Connecticut (USA) using a Deep Learning YOLOv4 framework”. Archaeological Prospection, 30(3): 251–266. https://doi.org/10.1002/arp.1889. - Drucke, H., Burges, C. J., Kauffma, L., Smola, N, A. & Vapnik, V., (1997). “Support vector regression machines. Neural information processing systems”. Eds Mozer MC. Jordan JI & Petsche T.: 155 –161. - Estaji, H. & Raith, K., (2016). “The role of Qanat and irrigation networks in the process of city formation and evolution in the central Plateau of Iran, the Case of Sabzevar”. Urban Change in Iran: Stories of Rooted Histories and Ever-accelerating Developments: 9-18. https://doi.org/10.1007/978-3-319-26115-7_2 - Fiorucci, M., Verschoof-van der Vaart, W.B., Soleni, P., Le Saux, B. & Traviglia, A., (2022). “Deep learning for archaeological object detection on LiDAR: New evaluation measures and insights”. Remote Sensing, 14(7): 1694. https://doi.org/10.3390/rs14071694 - Filipe, S. & Alexandre, L. A., (2014). “A comparative evaluation of 3D keypoint detectors in a RGB-D object dataset”. In: 2014 international conference on computer vision theory and applications (VISAPP) (Vol. 1, pp. 476-483). IEEE. - Forsyth, D. A. & Ponce, J., (2002). Computer vision: a modern approach. Prentice hall professional technical reference. - Guo, Y., Liu, Y., Oerlemans, A., Lao, S., Wu, S. & Lew, M.S., (2016).” Deep learning for visual understanding: A review”. Neurocomputing, 187: 27-48. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.09.116 - Garcia‐Molsosa, A., Orengo, H. A., Lawrence, D., Philip, G., Hopper, K. & Petrie, C. A., (2021). “Potential of deep learning segmentation for the extraction of archaeological features from historical map series”. Archaeological Prospection, 28(2): 187-199. https://doi.org/10.1002/arp.1807 - Girshick. R., Donahue. J., Darrell, T. & Malik, J., (2015). Region-based convolutional networks for accurate object detection and semantic segmentation. The IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2015.2437384 - Ibn Ḥawqal, M., (1966). The travelogue of Ibn Ḥawqal (J. Shoar, Trans.), Tehran, Iran: Foundation of Culture. (In Persian). - Kabolizadeh, M. & Abbasi, M., (2023). “Application of convolutional neural networks single-shot multibox detector (SSD) in automatic detection and extraction of Qanat from Google Earth satellite images”. JGIT, 11 (3): 85-102. https://doi.org/10.61186/jgit.11.3.85 (In Persian). - Lambers, K., Verschoof-van der Vaart, W. B. & Bourgeois, Q. P. J., (2019). “Integrating Remote Sensing, Machine Learning, and Citizen Science in Dutch Archaeological Prospection”. Remote Sensing, 11(7): 794. https://doi.org/10.3390/rs11070794 - Mu, W., Zheng, R. & Zhang, W., (2023). “Research on optical detection technology for underwater archaeology”. In: Third International Conference on Image Processing and Intelligent Control (IPIC 2023) (Vol. 12782, pp. 42-50). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.3002208 - Orengo, H. A., Conesa, F. C., Garcia-Molsosa, A., Lobo, A., Green, A. S., Madella, M. & Petrie, C. A., (2020). “Automated detection of archaeological mounds using machine-learning classification of multisensor and multitemporal satellite data”. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117: 18240-18250. https://doi.org/10.1073/pnas.2005583117 - Papoli Yazdi, M. H. & Labaf Khaniki, R., (2000). “The role of qanats in the formation of civilizations and the sustainability of qanat-based culture and civilization”. In: Proceedings of the International Qanat Conference (Vol. 2). Tehran, Iran.(In Persian). - Phung. S. L. & Bouzerdoum, A., (2009). MATLAB Library for Convolutional Neural Networks. Technical Report, Visual and Audio Signal Processing Lab, University of Wollongong. - Soltani Mohammadi, M. & Yousefi, Y., (2018). “Reassessing the impact of qanats on settlements in central Iran (Case study: Mohammadieh village, Naein)”. HARE, 37(164): 101–114. (In Persian). - Somrak, M., Džeroski, S. & Kokalj, Ž., (2020). “Learning to classify structures in ALS-derived visualizations of ancient Maya settlements with CNN”. Remote Sensing, 12(14): 2215. https://doi.org/10.3390/rs12142215 - Soroush, M., Mehrtash, A., Khazraee, E. & Ur, J.A., (2020). “Deep learning in archaeological remote sensing: Automated qanat detection in the Kurdistan region of Iraq”. Remote Sensing, 12(3): 500. https://doi.org/10.3390/rs12030500 - Watanabe. S., K. Sumi & Ise, T., (2020). “Identifying the vegetation type in Google Earth images using a convolutional neural network: a case study for Japanese bamboo forests”. BMC Ecol, 20: 65. https://doi.org/10.1186/s12898-020-00331-5 - Zanganeh Ghasemabadi, E., (2003). History and notable figures of eastern Khorasan. Khaf, Iran: Khaterah Publishing. (In Persian). - Ziyari, K., (1991). “Qanat techniques and their role in the formation and early development of Iranian settlements”. DPJ, 7(28): 81–90. (In Persian). | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 351 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 56 |
||