Arkeoloji Bilimleri Dergisi

​Abstract​

This paper presents the GlyphTrack workflow, developed to support the detection of micro-topographic traces associated with pre-Columbian geoglyph ditches and embankments buried beneath rainforest canopy in Acre, Brazil. The approach integrates globally available datasets for settings where airborne Laser Imaging Detection and Ranging (LiDAR) is unavailable, combining Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) footprint-level elevation measurements, satellite-derived digital elevation models (DEMs), and vegetation indicators. In the first stage, the elevation difference between the DEM and GEDI ground returns is modeled as a function of canopy height and tree cover to estimate expected vegetation-induced bias; departures from this expectation are flagged as candidate anthropogenic micro-features using robust z-scores and percentile-based scoring. In the second stage, incorporating known geoglyph locations and label uncertainty, we build an environmental similarity model based on elevation, phosphorus, and distance to streams, and produce a priority map at the 3 km × 3 km tile level. Finally, the two outputs are combined to rank candidate locations and generate a short list for expert review. Results show that the top-ranked GEDI footprint can coincide with a known geoglyph, and that the regional model provides discriminative performance.

​

Özet

Bu makale, Brezilya’nın Acre eyaletinde yağmur ormanı örtüsü altında kalan Kolomb-öncesi jeoglif hendek ve setleriyle ilişkili mikro-topografik izlerin belirlenmesini desteklemek üzere geliştirilen GlyphTrack iş akışını sunar. Yaklaşım, hava Laser Imaging Detection and Ranging modeli (LiDAR) bulunmayan koşullarda küresel ölçekte erişilebilir verileri birleştirir: Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) ayak izi yükseklik ölçümleri, uydu tabanlı sayısal yükseklik modelleri ve bitki örtüsü göstergeleri. İlk aşamada, Digital Elevation Model (DEM) ile GEDI zemin geri dönüşü arasındaki yükseklik farkı, taç yüksekliği ve ağaç örtüsüyle modellenerek beklenen bitki kaynaklı yanlılık kestirilir; bu beklentiden sapmalar sağlam z-skoru ve yüzdelik temelli bir puanlama ile olası antropojenik mikro-izler olarak işaretlenir. İkinci aşamada, bilinen jeoglif konumları ve etiket belirsizliği dikkate alınarak, yükseklik, fosfor ve akarsu uzaklıklarına dayalı bir çevresel benzerlik modeli oluşturulur ve üç km × üç km karo düzeyinde öncelik haritası üretilir. Son aşamada iki çıktı birleştirilerek aday noktalar sıralanır ve uzman değerlendirmesine uygun bir kısa liste elde edilir. Yöntem, bilinen bir jeoglif üzerinde en yüksek puanlı GEDI ayak izinin yakalanabildiğini ve bölgesel modelin ayırt edici performans üretebildiğini göstermektedir.