Статья посвящена выявлению ландшафтных закономерностей расположения археологических памятников в Юго-Восточном Алтае с использованием ГИС и машинного обучения. На основе литературных источников, собственных полевых исследованиях авторов составлена информационная база данных археологических памятников Юго-Восточного Алтая. На основе геоинформационного анализа рельефа территории и имеющихся археологических данных созданы схемы распределения археологических объектов по некоторым ландшафтным признакам: абсолютной высоте; положению относительно водотоков; уклонам; экспозиции; интенсивности солнечной радиации за июнь; интенсивности солнечной радиации за декабрь. Полученные статистические закономерности распределения археологических памятников в ландшафтах Юго-Восточного Алтая явились основой для создания и верификации алгоритма модели машинного обучения – нейронной сети. По результатам составлена прогнозная карта расположения археологических объектов. Наибольшую вероятность обнаружения новых археологических объектов могут обеспечить следующие ландшафтные параметры, не далее, чем в 500-600 м от реки с крутизной склона до 40, с высокой интенсивностью и летней (июнь) солнечной радиацией и с экспозицией склонов: южная, юго-восточная и западная. Неисследованные археологические объекты в Юго-Восточном Алтае наиболее вероятно расположены по долинам рек в среднем и нижнем течении, в местах слияния рек, по периферии межгорных котловин или на широких равнинных участках надпойменных террас речных долин. Полученные данные позволяют оценить вклад ландшафтных признаков в пространственном размещении культовых сооружений древних народов и предоставляют возможности для поиска новых археологических объектов.
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)491
ЖурналВестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле
Том67
Номер выпуска3
СостояниеЭлектронная публикация перед печатью - сен 2022

    Области исследований

  • ландшафт, археологические памятники, геоинформационные системы, ЦМР, нейронная сеть, Юго-Восточный Алтай

    Предметные области Scopus

  • Науки об окружающей среде (все)

ID: 99173441