古代末期～中世ビザンツ期城塞の年代測定にむけた物質的・統計的アプローチの開発

开发从古代晚期到中世纪拜占庭时期城堡年代的材料和统计方法

• 批准号: 20K20721
• 负责人: 深津 行徳
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Rikkyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-07-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K20721/
• 关键词: ドローン; 機械学習; 非破壊検査; リキア城壁; リキア; ビザンツ; 城壁年代; 弾性波速度試験機; 岩石風化学; 画像認識; 石灰岩製城壁

2022年度は、海外渡航の制限が緩和されたので2020年度に予定していたトルコ・リキア地方の城壁遺跡についての予備的調査を現地で行うことができた。浦野・小口は、城壁の「石」について、非破壊調査装置による調査を試みた。調査対象は、トロス遺跡の聖堂・アクアポリス・シアターなどである。調査の結果、同じ「石」でも計測地点によって大きな差がある事が判明した。これは、現時点では、調査対象物の自然環境の差異（土中にあったか露出していたか、方角による風・日光の影響は如何）と判断しているが、追加の調査が必要である。樋口・深津は、キュアネアイ遺跡・トロス遺跡の城壁についてドローンによる写真撮影を行って3Gモデルを作成し、そこからオルソ画像を作成した。堀田は、その一部を材料にP.C.で機械学習を行い、石積みの差異についての認識可能性について解析した。補修による石積みの差異については、機械学習は目視によるそれをほぼ正確に反映していた。次の課題は、築城年代が確定している城壁の石積みを材料に、築城年代未確定の石積みの年代を機械学習で確定できるかである。現地の資料収集が必須である。

2022 annual は, overseas tayouan limitations の が ease さ れ た の で 2020 に designated し て い た ト ル コ · リ キ ア place の city wall ruins に つ い て の を reserve investigation in situ で line う こ と が で き た. Urano Koguchi, city wall <s:1> "stone" に に に て て て, non-destruction 壊 investigation device による investigation を test みた. The investigation targets the トロス, トロス ruins, the cathedral, ア アポリス, アポリス, シアタ, な and である. The results of the investigation are the same as those of the じ "stone" で <s:1> measurement site によって large <s:1> な difference がある が determination of the じ た. こ れ は, current で は, investigation, like physical の の natural environment of seaborne (soil に あ っ た か reveal し て い た か, square Angle に よ る wind, sunlight の influence how は) と judgment し て い る が, additional の investigation が necessary で あ る. Tong mouth, deep は, tianjin, キ ュ ア ネ ア イ ruins, ト ロ ス ruins の city wall に つ い て ド ロ ー ン に よ る photo of shadow line を っ て 3 g モ デ ル を し, consummate そ こ か ら オ ル ソ portrait を made し た. H は, そ の a を material に P.C. で rote learning を い, stone product み の differences に つ い て の know possibility に つ い て parsing し た. The correction of による stone accumulation み <s:1> differences に による て て て, machine learning <s:1> visual によるそれをほぼ correct に reflection て て た た た た た た た. は の subject, fortification s が determine し て い る の stone city wall product み を に, fortification s not sure の stone material product み を の s mechanical learning で determine で き る か で あ る. Local document collection が must である.