可視・近赤外スペクトルを用いた残差ニューラルネットワークによる古代人遺跡分類の高度化

なぜ埋もれた都市は今日も重要なのか

世界中で、長く消えた町や耕地の痕跡が私たちの足下に隠れており、何千年もの風雨や耕作によって通常の土と見分けがつかなくなっています。こうした埋もれた遺構は、過去の社会が気候変動、洪水、人口増加といった現在と重なる問題にどのように適応したかを示す手がかりを持っています。しかし、こうした微妙な遺構を見つける作業は骨の折れるもので、多くの場合発掘現場での熟練した目に頼らざるを得ません。本研究は、可視光から近赤外線までの光と最新の人工知能を組み合わせることで、特徴のない土を過去の人為活動の豊かな地図に変え、発見の速度を上げつつコストと手探りの部分を減らせるかを探ります。

ありふれた地面に残る痕跡を探す

古代の遺構は必ずしも壮麗な寺院や城壁ばかりではありません。多くは灰ピット、墓、堀、締固められた土塁、破片の山などで、時間とともに周囲の堆積物と溶け合っていきます。伝統的な調査や衛星画像は、これらの特徴が小規模で深く埋もれていると自然土壌と区別するのが難しいことがあります。中国中部は中国文明の揺籃であり、ほぼ五千年にわたる継続的な定住があるため、理想的な実験場です。そこでは農耕や河川が繰り返し地形を変え、濠や夯土壇といった文化層が黄土や古土壌、湖底堆積物と複雑に入り混じるパッチワークを作り出しています。

光を過去の指紋に変える

これらの材料の微妙な違いを捉えるために、研究チームは中国中部の27の遺跡で1万4千点以上のスペクトルサンプルを採取しました。晴れた正午の空のもと、フィールド分光計を使って、可視色から近赤外域にわたる数百の狭帯域で各土壌や遺物がどのように光を反射するかを測定しました。各サンプルは粒径、水分、有機物含有量、鉱物組成によって形づくられるいわば光学的指紋となります。研究は灰ピット、埋葬、濠、夯土構造、建築残片、黄土、古土壌、湖沼（湖）堆積物の8カテゴリーに焦点を当てました。初期新石器時代の村落から初期帝制期に至る文化にまたがるこれらのサンプルは、人為的活動と多様な自然環境の両方を反映しています。

信号のクレンジングと機械への教授

生のスペクトルデータは雑音が多いものです。大気中の水蒸気はノイズの帯域を生み、計測器の特性、照明の変動、均一でない粒径がさらに画像を曇らせます。チームはまず著しく歪んだ波長領域を除去し、残った曲線を浄化するために三つの数学的手法を試しました。ひとつは標準正規変換（SNV）と呼ばれるもので、散乱や粒径差の影響を減らすために各スペクトルを再スケーリングします。別の手法、複数散乱補正は、材料に吸収される光と粒子によって散乱される光を分離します。前処理の後、各一次元スペクトルは39×39の小さなグレースケール画像に再形成され、スペクトル曲線をコンピュータが認識できるテクスチャとして扱いました。研究者らはその画像を、AlexNet、MobileNetV2、およびResNet50と呼ばれるより深い残差ネットワークを含む複数の深層学習モデルで、八つの遺構・堆積物タイプに分類するように学習させました。

賢い分類器の性能

最も優れた組み合わせは、SNV前処理とResNet50ネットワークでした。この組合せは全体の分類精度で約96.6パーセントに達し、前処理なしの同ネットワークや他のニューラルモデルを上回りました。肉眼では似て見える埋没堆積物などの材料を区別する点で特に強みを示しました。研究者らが訓練データ量を利用可能サンプルのわずか40パーセントに減らしても、精度は93パーセントを上回り、サンプルを増やすと着実に上昇しました。混同行列の解析では、湖沼堆積物や黄土など一部のカテゴリは特に高い信頼度で識別される一方、最も難しいクラスである建築残片でさえ95パーセントを超える精度を達成しました。

考古学とそれ以外への意味

非専門家にとっての主要な結論はシンプルです：土に幅広いスペクトルの光を当て、調整されたニューラルネットワークに反射を解釈させることで、考古学者は壁や遺物が見えない場所でも人々がかつて住み、耕し、築いた場所を迅速かつ客観的にマッピングできます。この手法は個人の経験への依存を減らし、現地調査を加速し、微妙な文化的痕跡を探すための大規模で半自動のランドスケープ走査の道を開きます。現行のデータセットは中国中部の気候と歴史に合わせたものですが、スペクトルライブラリが増えれば同じアプローチは他の地域や時代にも適用可能です。長期的には、ハイパースペクトルセンシング、人工知能、その他のリモート技術を組み合わせることで、埋もれた歴史の探査方法が変わり、過去の社会が環境変化にどう対処したか、そして我々がそれをどう学ぶかについてより鋭い洞察を与える可能性があります。

引用: Luo, R., Chen, P., Wang, H. et al. Enhancing ancient human ruins classification with residual neural networks using visible near-infrared spectra. npj Herit. Sci. 14, 284 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02564-x

キーワード: ハイパースペクトル考古学, 古代人の遺跡, ディープラーニング, 近赤外スペクトル, 文化遺産検出