Ссылки1. Бэннинг, Э.Б. Археологический
Опрос; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 2002.
2. Уилкинсон, Т.Дж. Получение данных о поверхности, полевые исследования, теория и практика, теории выборочного контроля. Введение в археологическую науку;Wiley: Лондон, Великобритания, 2001; стр. 529–541.
3. Касана, J. Переосмысление ландшафта: новые подходы к археологическому дистанционному зондированию. Annu. Rev. Anthropol. 2021, 50, 167–186. [
CrossRef]
4. Джонсон, М. Х. Феноменологические подходы в ландшафтной археологии. Annu. Rev. Anthropol. 2012, 41, 269–284. [
CrossRef]
5. Маркофски, С.; Беван, А. Направленный анализ распределения поверхностных артефактов: пример из дельты Мургаба, Туркменистан. J. Archaeol. Sci. 2012, 39, 428–439. [
CrossRef]
6. Уилкинсон, Т. Дж. Археологические ландшафты Ближнего Востока; Издательство Аризонского университета: Тускон, Аризона, США, 2003; ISBN 978-0-8165-2173-9.
7. Косиба, С.; Бауэр, А. Составление карты политического ландшафта: К ГИС-анализу экологических и социальных различий. J. Archaeol.
Метод Теории2013, 20, 61–101. [
CrossRef]
8. Scholnick, JB; Munson, JL; Macri, MJ Позиционирование власти в многореляционной структуре: анализ социальной сети классической политической риторики майя. В Сетевой анализ в археологии: новые подходы к региональному взаимодействию; Oxford University Press:Оксфорд, Великобритания, 2013; стр. 95–124.
9. Кантнер, Дж. Археология регионов: от дискретного аналитического инструментария к повсеместной пространственной перспективе. J. Archaeol. Res. 2008,
16, 37–81. [
CrossRef]
10. Мэттингли, D. Методы получения, записи и количественной оценки. Извлечение смысла из пахотных почвенных комплексов;Археология средиземноморских ландшафтов; Оксбоу: Оксфорд, Великобритания, 2000; Том 5.
11. Энджел, Ю.; Тернер, Д.; Паркс, С.; Мальбето, Ю.; Люсьер, А.; МакКейб, М. Автоматизированная георектификация и мозаика изображений на основе БПЛА. Гиперспектральные изображения с датчиков Push-Broom. Remote Sens. 2019, 12, 34. [
CrossRef]
12. Аскари, Г.; Прадхан, Б.; Сарфи, М.; Наземнежад, Ф. Преобразование матрицы соотношений полос (BRMT): подход к картированию осадочной литологии с использованием спутникового датчика ASTER. Датчики 2018, 18, 3213. [
CrossRef] [
PubMed]
13. Теста, Ф.; Виллануева, К.; Кук, Д.; Чжан, Л.-Дж. Картографирование литологических и гидротермальных изменений эпитермальных, порфировых иРайонов турмалиновой брекчии в аргентинских Андах с использованием изображений ASTER. Remote Sens. 2018, 10, 203. [
CrossRef]
14. Хьюсон, Р.; Робсон, Д.; Карлтон, А.; Гилмор, П. Геологическое применение дистанционного зондирования ASTER в условиях редкого обнажения породРельефа, Центральный Новый Южный Уэльс, Австралия. Cogent Geosci. 2017, 3, 1319259. [
CrossRef]
15. Пур, А.Б.; Хашим, М.; Хонг, Дж.К. Применение мультиспектральных спутниковых данных для геологического картирования в условиях Антарктики.
Международная арх. фотограм. дистанционная сенсорная космическая информатика2016, XLII-4/W1, 77–81. [
CrossRef]
16. Кэлвин, В. М.; Литтлфилд, Э. Ф.; Кратт, К. Дистанционное зондирование геотермальных минералов для разведки ресурсов в Неваде.
Геотермия2015, 53, 517–526. [
CrossRef]
17. Круз, Ф.; Бо, В.; Перри, С. Проверка коротковолновых инфракрасных диапазонов спутниковой съемки Земли DigitalGlobe WorldView-3 для Картографирования минералов. J. Appl. Remote Sens. 2015, 9, 096044. [
CrossRef]
18. Гомес, C.; Вискарра Россель, RA; МакБратни, AB Прогнозирование органического углерода в почве с помощью гиперспектрального дистанционного зондирования и полевой видимой и ближней инфракрасной спектроскопии: австралийское исследование. Geoderma 2008, 146, 403–411. [
CrossRef]
19. Уоттс, DR; Харрис, NBW Картографирование гранита и гнейса в куполах вдоль антиформы Северных Гималаев с помощью полосы ASTER SWIRКоэффициенты. Бюллетень GSA. 2005, 117, 879–886. [
CrossRef]
20. Кудахи, TJ; Хьюсон, Р.; Хантингтон, Дж. Ф.; Куигли, МА; Барри, П. С. Производительность спутниковой гиперспектральной системы визуализацииVNIR-SWIR Hyperion для картирования минералов на горе Фиттон, Южная Австралия. В трудах Международного симпозиума IEEE 2001 по геонаукам и дистанционному зондированию (каталожный номер 01CH37217), Сидней, Новый Южный Уэльс, Австралия, 9–13 июля 2001 г.; Том1, стр. 314–316. [
CrossRef]
21. Мензе, Б.; Ур, Дж. Картографирование моделей долгосрочного заселения Северной Месопотамии в крупном масштабе. Труды Национальной академии наук США.
2012, 109, E778–E787. [
CrossRef]
22. Калайчи, Т.; Ласапонара, Р.; Уэйнрайт, Дж.; Мазини, Н. Мультиспектральный контраст археологических объектов: количественная Оценка. Remote Sens. 2019, 11, 913. [
CrossRef]
23. Бауэр, А. Влияние землепользования в среднем и позднем голоцене на геоморфологию остаточных холмов: дистанционное зондирование и археологические исследования. Оценка антропогенной эрозии почвы в Центральной Карнатаке, Южная Индия. Голоцен 2013, 24, 3–14. [
CrossRef]
24. Вининг, Б. Реконструкция местных сетей снабжения ресурсами в Серро-Бауль, Перу, с использованием мультиспектрального спутника ASTER
Изображения и геопространственное моделирование. J. Archaeol. Sci. Rep. 2015, 2, 492–506. [
CrossRef]
25. Касана, Дж.; Ферверда, К. Археологическая разведка с использованием спутниковых снимков WorldView-3 в коротковолновом инфракрасном диапазоне (SWIR): случай Исследования Плодородного полумесяца. Археол. Проспект. 2023, 30, 327–340. [
CrossRef]
26. Дэвис, Д. Применимость изображений в коротковолновом инфракрасном диапазоне (SWIR) для классификации археологических ландшафтов на Рапа-Нуи(Остров Пасхи), Чили. Alpenglow 2017, 3, 3. [
CrossRef]
27. Роулендс, А.; Саррис, А. Обнаружение открытых и подповерхностных археологических останков с использованием многосенсорного дистанционного зондирования.
Журнал археол. наук.2007, 34, 795–803. [
CrossRef]
28. Чаллис, К.; Кинси, М.; Ховард, А.Дж. Воздушное дистанционное зондирование геоархеологии дна долины с использованием Daedalus ATM и CASI.
Археол. Проспект.2009, 16, 17–33. [
CrossRef]
29. Окьяй, У.; Хан, С.; Лакшмиканта, М.Р.; Сармьенто, С. Наземный гиперспектральный анализ изображений нижнего течения Миссисипи(Осагские) скалы формации Ридс-Спринг на юго-западе Миссури. Remote Sens. 2016, 8, 1018. [
CrossRef]
30. Matney, T.; Barrett, LR; Dawadi, MB; Maki, D.; Maxton, C.; Perry, DS; Roper, DC; Somers, L.; Whitman, LG In Situ мелководная подповерхностная отражательная спектроскопия археологических почв и объектов: исследование двух поселений коренных американцев в Канзасе. J. Archaeol. Sci. 2014, 43, 315–324. [
CrossRef]
31. Хасслер, Э.Р.; Суихарт, Г.Х.; Дай, Д.Х.; Ли, И.С. Неразрушающее исследование происхождения кремня с использованием инфракрасной отражательной микроспектроскопииtroscopic. J. Archaeol. Sci. 2013, 40, 2001–2006. [
CrossRef]
32. Пэриш, Р. Применение спектроскопии видимого/ближнего инфракрасного отражения (VNIR) к кремню: пример из ДувраКарьеры, Теннесси. Геоархеология 2011, 26, 420–439. [
CrossRef]
33. Фишел, Р. Л.; Виссеман, С. У.; Хьюз, Р. Э.; Эмерсон, Т. Э. Поиск артефактов из красного трубчатого камня в деревнях племени онеота в Малой АзииДолина сиу северо-западной Айовы. Midcont. J. Archaeol. 2010, 35, 167–198. [
CrossRef]
34. Кампана, С. Дроны в археологии. Современное состояние и перспективы будущего. Archaeol. Prospect. 2017, 24, 275–296. [
CrossRef]
35. Оренго, штат Ха; Гарсиа-Молсоса, А. О дивный новый мир для археологических исследований:Автоматизированное обнаружение глиняных черепков на основе машинного обучения с использованием изображений с дронов высокого разрешения. J. Archaeol. Sci. 2019, 112, 105013. [
CrossRef]
36. Olson, KG; Rouse, LM Руководство для начинающих по мезомасштабной съемке с использованием систем Quadrotor-UAV. Adv. Archaeol. Pract. 2018, 6,357–371. [
CrossRef]
37. Херрманн, Дж.; Глиссманн, Б.; Сконцо, П.; Пфальцнер, П. Съемка с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с использованием коммерческих приборов:Исследование случая из археологической службы Восточного Хабура, Ирак. J. Field Archaeol. 2018, 43, 269–283. [
CrossRef]
38. Матерацци, Ф.; Пацифичи, М. Археологическое обнаружение следов на полях с помощью мультиспектрального дистанционного зондирования с помощью дронов и индексов растительности: новый подход, проверенный на итальянском доримском городе Вейи. J. Archaeol. Sci. Rep. 2022, 41, 103235. [
CrossRef]
39. Casana, J.; Kantner, J.; Wiewel, A.; Cothren, J. Археологическая воздушная термография: исследование на примере эпохи Чако Blue JСообщество, Нью-Мексико. J. Archaeol. Sci. 2014, 45, 207–219. [
CrossRef]
40. Касана, Дж.; Вивел, А.; Кул, А.; Хилл, А.С.; Фишер, К.Д.; Ложье, Э.Дж. Археологическая аэротермография в теории и практике.
Adv. Archaeol. Pract.2017, 5, 310–327. [
CrossRef]
41. Casana, J.; Laugier, EJ; Hill, AC; Reese, KM; Ferwerda, C.; McCoy, MD; Ladefoged, T. Исследование археологических ландшафтов с использованием лидара, полученного с помощью дронов: примеры из Гавайев, Колорадо и Нью-Гемпшира, США. J. Archaeol. Sci. Rep.
2021, 39, 103133. [
CrossRef]
42. Хилл, А.; Ложье, Э.; Касана, Дж. Археологическое дистанционное зондирование с использованием многовременных тепловых и ближних инфракрасных (БИК) изображений, полученных с помощью дронов: пример из деревни Энфилд Шейкер, Нью-Гемпшир. Remote Sens. 2020, 12, 690. [
CrossRef]
43. ВанВалкенбург, П.; Кушман, К.С.; Баттерс, Л.Дж.С.; Вега, К.Р.; Робертс, К.Б.; Кеплер, К.; Келлнер, Дж. Лазеры без потерянных городов: Использование беспилотного лидара для съемки архитектурной сложности в Куэлапе, Амазонас, Перу. J. Field Archaeol. 2020, 45, S75–S88. [
CrossRef]
44. Маклистер, М.; Касана, Дж.; Шурр, М.; Хилл, А.; Уиллер, Дж. Обнаружение особенностей доисторического ландшафта с использованием тепловизионной, мультиспектральной,и анализ исторических изображений в Midewin National Tallgrass Prairie, Иллинойс. J. Archaeol. Sci. Rep. 2018, 21, 450–459. [
CrossRef]
45. Лист данных бортовых систем Resonon 2024. Доступно онлайн:
https://resonon.com/content/airborne-remote-system-sp/ Resonon---Airborne-Remote-Sensing-Hyperspectral-Systems.pdf (дата обращения: 15 февраля 2024 г.).
46. Свонсон, Р. Отношение сигнал/шум (SNR) для резонансных камер. Гиперспектральная съемка. 2023. Доступно онлайн:
https://resonon.com/blog-snr-in-hyperspectral-cameras (дата обращения: 1 марта 2024 г.).
47. Руководство пользователя Resonon Airborne, выпуск 7.11 2024 г. Доступно онлайн:
https://docs.resonon.com/airborne/AirborneUserManual.pdf (дата обращения: 1 марта 2024 г.).
48. UgCS Руководство по программному обеспечению UgCS. Доступно онлайн:
https://manuals-ugcs.sphengineering.com/ (дата обращения: 1 марта 2024 г.).
49. Савицкий, А.; Голей, М. Дж. Э. Сглаживание и дифференциация данных с помощью упрощенных процедур наименьших квадратов. Аналитическая химия. 1964, 36,1627–1639. [
CrossRef]
50. Хруска, Р.; Митчелл, Дж.; Андерсон, М.; Гленн, Н. Радиометрический и геометрический анализ гиперспектральных изображений, полученных с Беспилотного летательного аппарата. Remote Sens. J. 2012, 4, 2736–2752. [
CrossRef]
51. Туиа, Д.; Вольпи, М.; Копа, Л.; Каневски, М.; Муньос-Мари, Дж. Обзор алгоритмов активного обучения для контролируемого дистанционного обучения. Классификация изображений зондирования. IEEE J. Sel. Top. Обработка сигналов. 2011, 5, 606–617. [
CrossRef]
52. Агилар, МА; Хименес-Лао, Р.; Агилар, Ф. Оценка картографирования теплиц на основе объектов с использованием WorldView-3 VNIR и
53. SWIR Данных: пример из Альмерии (Испания). Remote Sens. 2021, 13, 2133. [
CrossRef]
54. Чэнь, С.; Чжу, Г.; Лю, М. Классификация сцен изображений дистанционного зондирования с самообучением на основе частично немаркированных
наборах данных. Remote Sens. 2022, 14, 5838. [
CrossRef]
55. Эрненвайн, Э.Г. Методы геофизической съемки; Wiley: Хобокен, Нью-Джерси, США, 2023; ISBN 978-1-119-59204-4.
56. Кахигас, Р.; Куэйд, Дж.; Риттенур, Т. Мультитехническое датирование земляных ирригационных каналов на участке Ла Плайя, Сонора, Мексика.
Геоархеология2020, 35, 834–855. [
CrossRef]
57. Бак, П.Е.; Сэбол, Д.Э.; Джиллеспи, А.Р. Обнаружение субпиксельных артефактов с помощью дистанционного зондирования. J. Archaeol. Sci. 2003, 30, 973–989. [
CrossRef]
58. Acosta, ICC; Khodadadzadeh, M.; Tusa, L.; Ghamisi, P.; Gloaguen, R. Структура машинного обучения для картирования минералов, полученных с помощью буровых кернов, с использованием слияния гиперспектральных и минералогических данных высокого разрешения. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens.
2019, 12, 4829–4842. [
CrossRef]
59. Гиперспектральные продукты Headwall Photonics. Доступно онлайн:
https://headwallphotonics.com/products/ (дата обращения 13Апрель 2024 г.).
60. Фогт, Р.; Кречмер, И. Археология и сельское хозяйство: конфликты и решения. EG Quat. Sci. J. 2019, 68, 47–51. [
CrossRef]
61. Рик, TC; Сэндвайс, DH Археология, климат и глобальные изменения в эпоху людей. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2020, 117,8250–8253. [
CrossRef]
62. Касана, Дж. Глобальные археологические изыскания с использованием спутниковых снимков CORONA: автоматизированные, краудсорсинговые и экспертныеподходы Led. J. Field Archaeol. 2020, 45, S89–S100. [
CrossRef]
63. Андерсон, Д.Г.; Биссетт, Т.Г.; Йерка, С.Дж.; Уэллс, Дж.Дж.; Канса, Э.К.; Канса, С.В.; Майерс, К.Н.; Демут, Р.К.; Уайт, Д.А. Повышение уровня моря и разрушение археологических памятников: пример юго-востока США с использованием DINAA (цифровой индекс Североамериканской археологии). PLoS ONE 2017, 12, e0188142. [
CrossRef]
64. Хоуи, М. Использование моделей повышения уровня моря, полученных с помощью дистанционного зондирования, для оценки уязвимости культурного наследия: пример из практикииз северо-западной части Атлантического океана. Устойчивость 2020, 12, 9429. [
CrossRef]
65. Касана, Дж.; Ложье, Э.Дж. Мониторинг ущерба археологическим объектам в ходе гражданской войны в Сирии на основе спутниковых снимков. PLoS ONE
2017, 12, e0188589. [
CrossRef] [
PubMed]
66. Кампана, С.; Сордини, М.; Берлиоз, С.; Видале, М.; Аль-Лайла, Р.; Аль-Арадж, А.; Бьянки, А. Дистанционное зондирование и наземная съемка. Археологический ущерб и разрушения в Ниневии во время оккупации ИГИЛ. Antiquity 2022, 96, 436–454. [
CrossRef]
67. Баркер, А.; Лазрус, П. К. Вся королевская конница: очерки о влиянии грабежей и незаконной торговли древностями на наши знания о прошлом; University Press of Colorado: Боулдер, Колорадо, США, 2012; ISBN 978-1-64642-511-2.
Отказ от ответственности/Примечание издателя: Заявления, мнения и данные, содержащиеся во всех публикациях, принадлежат исключительно отдельным авторам и соавторам, а не MDPI и/или редакторам. MDPI и/или редакторы отказываются от ответственности за любой вред, причиненный людям или имуществу в результате использования любых идей, методов, инструкций или продуктов, упомянутых в содержании.