論文の概要: Discover the Mysteries of the Maya: Selected Contributions from the Machine Learning Challenge & The Discovery Challenge Workshop at ECML PKDD 2021

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03163v2
• Date: Tue, 9 Aug 2022 12:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 10:28:36.391392
• Title: Discover the Mysteries of the Maya: Selected Contributions from the Machine Learning Challenge & The Discovery Challenge Workshop at ECML PKDD 2021
• Title（参考訳）: The Mysteries of the Maya: Selected Contributions from the Machine Learning Challenge & The Discovery Challenge Workshop at ECML PKDD 2021
• Authors: Dragi Kocev, Nikola Simidjievski, Ana Kostovska, Ivica Dimitrovski, \v{Z}iga Kokalj
• Abstract要約: この巻は、機械学習チャレンジ「マヤの謎を発見」から選ばれたコントリビューションを含んでいる。 リモートセンシングは、古代マヤの森林地帯における伝統的な考古学的景観調査を大幅に加速させた。 マヤの謎を発見」という課題は、古代マヤの建築を発見・特定することを目的としていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.570682612057787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The volume contains selected contributions from the Machine Learning Challenge "Discover the Mysteries of the Maya", presented at the Discovery Challenge Track of The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2021). Remote sensing has greatly accelerated traditional archaeological landscape surveys in the forested regions of the ancient Maya. Typical exploration and discovery attempts, beside focusing on whole ancient cities, focus also on individual buildings and structures. Recently, there have been several successful attempts of utilizing machine learning for identifying ancient Maya settlements. These attempts, while relevant, focus on narrow areas and rely on high-quality aerial laser scanning (ALS) data which covers only a fraction of the region where ancient Maya were once settled. Satellite image data, on the other hand, produced by the European Space Agency's (ESA) Sentinel missions, is abundant and, more importantly, publicly available. The "Discover the Mysteries of the Maya" challenge aimed at locating and identifying ancient Maya architectures (buildings, aguadas, and platforms) by performing integrated image segmentation of different types of satellite imagery (from Sentinel-1 and Sentinel-2) data and ALS (lidar) data.
• Abstract（参考訳）: この巻には、European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Database (ECML PKDD 2021)で発表された機械学習チャレンジ "Discover the Mysteries of the Maya" から選ばれたコントリビューションが含まれている。 リモートセンシングは、古代マヤの森林地帯における伝統的な考古学的景観調査を大いに促進した。 典型的な探検と発見の試みは、古代都市全体に焦点を当て、個々の建物や建物にも焦点を当てている。 近年,古代マヤ集落の同定に機械学習を活用する試みがいくつか行われている。 これらの試みは、関連するものの、狭い領域に集中し、かつて古代マヤが定住していた地域のほんの一部をカバーする高品質の空中レーザー走査(als)データに依存している。 一方、欧州宇宙機関(ESA)のセンチネルミッションによって生成された衛星画像データは豊富であり、さらに重要なことに一般に公開されている。 古代マヤの建築(建物、アグアダ、プラットフォーム)を同定し、様々な種類の衛星画像(sentinel-1やsentinel-2)データとals(lidar)データの統合イメージセグメンテーションを行うことを目的とした「マヤの神秘の発見」チャレンジ。

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