Геоинформационное моделирование рельефа для выявления перспективных участков археологических исследований на примере памятников Саратовской области

DOI:

Цитирование. Данилов В. А., Лопатин В. А., Морозова В. А., Федоров А. В., 2024. Геоинформацион-ное моделирование рельефа для выявления перспективных участков археологических исследований на примере памятников Саратовской области // Нижневолжский археологический вестник. Т. 23, № 2. С. 5–24. DOI:

Состояние проблемы

В современной археологии в рамках междисциплинарного подхода все более широко используются геоинформационные технологии (ГИС-технологии) и данные дистанционного зондирования Земли (далее – ДДЗ) [Petrie et al., 1995, p. 45–71]. Их применение позволяет уменьшить затраты средств и времени при проведении археологических работ, облегчает задачу по выявлению древних могильников и поселений [Афанасьев и др., 2004, c. 51–60; Коробов, 2011, с. 55–70; Madry, Crumley, 1990]. Популярным направлением становится спутниковая (космическая) археология. Впервые термин можно встретить с начала 1980-х гг., с тех пор он стал широко применяться для обозначения использования космических технологий в изучении памятников археологии и культуры [Agapiou et al., 2013; Parcak, 2009, p. 205–232]. Методы «спутниковой археологии» могут включать различные аналитические подходы, такие как обработка геоизображений, мульти-и гиперспектральный анализ, лидарное зондирование и др., которые используются для обнаружения неизвестных археологических памятников и реконструкции археологических обстановок [Ebert, Kohler, 1988, p. 101–148; Kohler, Parker, 1986, p. 420–450].

За последние 25 лет в мировой «спутниковой археологии» заметен рост интереса к геоинформационному пространственному моделированию. В его рамках активно используется метод предиктивного или предсказывающего моделирования ( predictive modeling ) [Hamilton, 2000, p. 42–71]. Эта методика впервые широко стала применяться в США с начала 1980-х гг. при решении задач управления культурным наследием ( Cultural Resource Management – CRM ) на обширных территориях, в Европе активное использование наблюдается с 2000-х гг. [Van Leusen, 2002, p. 2–9].

Предиктивное (прогностическое) моделирование с использованием ГИС-технологий – это многофакторный анализ территории вероятностного нахождения археологических памятников. Этот анализ позволяет выявить новые археологические объекты и подтвердить уже имеющиеся [Verhagen, Whitley, 2012, p. 49–100].

Сейчас это стало возможным благодаря появлению и широкому распространению более качественных ДДЗ с высоким пространственным разрешением, полученных при проведении различных видов съемок местности (мульти- и гиперспектральная, лидарная и радарная съемки) с применением беспилотных летательных аппаратов (далее – БПЛА). Поэтому ДДЗ вошли в практику современных археологических исследований.

В качестве объектов исследования были выбраны два памятника археологии на территории Саратовской области – «Ахматское городище» и курганная группа «Станция Красавка», расположенная недалеко от поселения эпохи поздней бронзы «Станция Красавка».

На примере курганной группы «Станция Красавка» по данным наземного лазерного сканирования была построена высокоточная цифровая модель рельефа (далее – ЦМР) и применена технология Хилшейд ( hillshade ), являющийся одним из инструментов ГИС. Технология Хилшейд представляет собой аналитическую отмывку рельефа, с подобранными параметрами угла и высоты источника освещения [Востокова и др., 2002, с. 169–186], что позволяет более детально выявлять неровности рельефа.

ЦМР позволила на крупномасштабном уровне реализовать технологию «предиктивного моделирования» местоположения археологических объектов (курганов), где сначала была подтверждена фиксация уже поставленных на охрану курганов, и выявлены новые потенциальные участки с возможным нахождением некрополей (курганов). В данном случае, используя «предиктивное моделирование» на основе технологии Хилшейд, нами были выделены факторы (угол освещения, уклон поверхности, экспозиция, высота «искусственного» источника освещения, расчлененность территории), которые позволили выделить курганы.

Целью данной публикации является оценка релевантности использования цифровых моделей рельефа и их производных, полученных на основе технологии Хилшейд, в рамках предиктивного анализа на основе данных наземного лазерного сканирования.

Характеристика района археологических исследований

«Ахматское городище» располагается на правом берегу Волги в 4 км к северо-запа- ду от с. Ахмат (рис. 1,2). Памятник расположен на открытом мысовом плато, образованном двумя оврагами, к востоку от городища сливающимися в балку Елховую. С напольной стороны территория городища защищена системой фортификации, состоящей из двух земляных валов и двух рвов.

Памятник был обнаружен в 1904 г. во время разведочной поездки члена Саратовской ученой архивной комиссии (СУАК) С.А. Щеглова по Камышинскому уезду Саратовской губернии. В 1912 г. на «Ахматском городище» побывал А.А. Спицын, которого сопровождали С.А. Щеглов, В.И. Онезорге, П.Н. Шишкин, Б.В. Зайковский и другие члены СУАК [Лопатин, 2003, с. 10], некоторые исследователи посещали его и позднее [Миронов, 1989, c. 107–121; Лопатин, 2009, с. 38–50]. В 1930-е гг. городище обследовалось П.С. Рыковым [Рыков, 1931], а также И.В. Синицыным и П.Д. Степановым. Было установлено, что это многослойный памятник, верхний культурный пласт которого содержит материалы золотоордынской эпохи, средний слой, по характеру находок, оставлен представителями городецкой культуры, а нижний слой относится к эпохе бронзы.

Ограниченные работы проводились на «Ахматском городище» в 2012 и 2014 годах. Были заложены несколько разведочных шурфов для проверки современного состояния памятника и для выяснения характера культурных отложений [Кузнецова, Лопатин, 2015, с. 161–178]. В результате было подтверждено присутствие здесь культурных слоев эпохи средней и поздней бронзы, раннего железного века и позднего средневековья.

Наибольшая группа керамических находок относится к раннему железному веку. Они имеют выраженный городецко-скифоидный облик и относятся ко времени возведения фортификационных сооружений в VI–V вв. до н.э. Носители городецкой культуры жили здесь вплоть до сарматского времени [Кузнецова, Лопатин, 2015, с. 167]. Находки разрозненных костей человека позволяют предполагать наличие здесь грунтового могильника, культурно-хронологическая принадлежность которого пока не установлена.

Курганная группа «Станция Красавка» расположена в Аткарском районе Сара- товской области на второй надпойменной террасе левого берега р. Медведицы, в 2,6 км к востоку от г. Аткарска, расположенного напротив памятника на противоположном, правом берегу реки (рис. 1,1).

Первые сведения о поселениях и курганных могильниках бронзового века в окрестностях с. Нижняя Красавка были получены в 1920–1930-х гг. по результатам разведок П.С. Рыкова, Н.К. Арзютова и И.В. Синицына. Сравнительно близкое расположение двух памятников – Нижняя Красавка-1 и Нижняя Красавка-2 привели к некоторой путанице в историографии, что затрудняет идентификацию проводившихся там до середины XX в. работ.

Раскопки поселения «Станция Красавка» начались в 2019 г. и продолжаются до настоящего времени. Массовый керамический материал, обнаруженный в ходе работ, представляет собой фрагменты лепной сероглиняной посуды эпохи поздней бронзы – XIV– XIII вв. до н.э. Орнаментация и морфология сосудов позволяют отнести их к срубной, сус-канской и хвалынской археологическим культурам. Была вскрыта часть полуземляночной постройки прямоугольной формы [Лопатин, Тарабрин, 2020, с. 77–80]. В непосредственной близости от поселения зафиксирована курганная группа, раскопки которой планируются в 2024 году. Предполагается, что курганы могут быть родовыми могильниками обитателей поселения «Станция Красавка».

Исходные данные и метод

Сейчас в предиктивном моделировании можно выделить два основных направления для прогнозирования местоположения археологических объектов:

• 1.    Автоматизированное дешифрирование с обучением.

• 2.    Картографический метод [Van Leusen, 2002, p. 2–10; Balla et al., 2013, p. 590–609].

Автоматизированное дешифрирование для определения потенциальных археологических объектов (supervised classification) проводится по различным типам данных: спектральные, радарные, лидарные и позволяет автоматически классифицировать новые объекты на основе заранее определенных обу- чающих данных существующих археологических раскопов [Чандра, Гош, 2008, с. 95–100; Шихов и др., 2020, с. 53–95, 116–138].

В зависимости от целей археологических исследований, используются доступные спутниковые снимки высокого разрешения, такие как World View, Quick Bird, GeoEye, а также открытые данные от NASA, ESA и других организаций. К данным дистанционного зондирования относят и открытые цифровые модели местности (далее – ЦММ) и рельефа (ЦМР), такие как SRTM, Copernicus, ALOS, FABDEM, с пространственным разрешением 30 метров.

В качестве примеров успешного применения ДДЗ в поиске и обнаружении археологических объектов можно упомянуть исследования, проводившиеся в Египте [Помогаев, 2003], Центральной Америке, Азии, Европе [Lasaponara, Masini, 2011] и России [Калашников и др., 2023].

В картографическом методе выделяются методы исследований AHP ( Analysis Hierarchy Process – метод анализа иерархий) и FR ( Frequency Ratio ) [Saaty, Vargas, 1980], которые представляют группу многофакторных анализов территории. В зарубежной археологии они применяются для выявления закономерностей распределения древних поселений.

Картографический метод с применением ГИС-моделирования позволяет выполнить пространственно-временной анализ расположения археологических объектов и выбрать место для раскопок, определить приоритетные объекты для исследования.

Определение мест для проведения раскопок может основываться на различных факторах и критериях. Некоторые из них могут включать крутизну склонов, экспозицию, кривизну склонов, абсолютные и относительные отметки высот, геологическое строение, тип фильтрационного разреза, удаленность от рек и поселений и т. п. [Nsanziyera et al., 2018, p. 1–21; Yang et al., 2012].

На основе применения многофакторного анализа в мировой практике были идентифицированы археологические объекты на территории Марокко, Северо-Восточного Ирана, Нидерландов и ряда других стран [Warren, Asch, 2000, p. 5–30; Chandio et al., 2014, p. 87–93].

Интересные результаты были получены в ходе поиска курганного могильника, исследованного еще в 1926 г. членами Самарского Общества археологии, истории, этнографии и естествознания под общим руководством В.В. Гольмстен. Для его обнаружения были проведены: анализ архивных и современных космических снимков, пространственный анализ, анализ цифровой модели рельефа. Результаты проверены полевой разведкой. Впервые для поиска степных курганов удачно использована тепловизионная съемка с БПЛА [Вальков и др., 2022, с. 419–428].

Эффективное использование предиктивных моделей с высоким пространственным разрешением для обширных территорий было практически невозможно без сокращения размеров выборок и номенклатуры используемых переменных – именно в этот момент оказались востребованы технологические возможности ГИС, позволившие успешно преодолеть ограничения в построении моделей, связанных с обработкой и анализом больших массивов пространственных данных [Green, 1973, p. 280–292] и предоставившие исследователям доступ к значительному объему сведений для анализа и прогнозирования будущих мест раскопок [Антонов и др., 2022, с. 127–140].

Таким образом, применение методов геоинформационного моделирования, в частности технологии Хилшейд, и использование спутниковых снимков могут помочь в выявлении и анализе археологических объектов (в первую очередь, имеющих микрорельеф), таких как курганы и фортификационные сооружения. Эти методы позволяют археологам определить местоположение и форму потенциальных памятников, а также анализировать большие территории для выявления новых археологических объектов.

Однако, прежде чем делать окончательные выводы о наличии археологических объектов на основе данных дистанционного зондирования, требуется проявить осмотрительность и провести дополнительные изыскания.

Существует огромный массив открытых данных по рельефу, однако для создания точных и корректных цифровых моделей нередко используют комплексирование методов полу- чения точек рельефа. При поиске оптимальной дискретности модели рельефа можно задействовать сразу несколько технологий в рамках одного исследования.

Следует выделить три этапа предиктивного геоинформационного моделирования по ЦМР:

• 1)    получение «облака точек» местности с применением различных технологий;

• 2)    постобработка «облака точек», включающая корректировку, пространственную привязку и фильтрацию данных (отсечение растительного покрова и антропогенных объектов и прочих сооружений современного периода);

• 3)    анализ поверхности с применение технологии геоинформационного моделирования Хилшейд, анализ результатов с точки зрения возможности их практического применения.

ЦМР создается на основе высотных данных, полученных с помощью различных технологий, таких как лазерное сканирование, фотограмметрия, тахеометрическая съемка и др. Морфометрическая информация о рельефе может быть полезна для выявления потенциальных территорий археологической значимости, так как археологические объекты и структуры часто связаны с особенностями рельефа. Древние русла рек, места, где рельефный уровень близок к прошлым водным объектам (террасы, террасные ступени) и формы рельефа создают удобные условия для жизни и деятельности человека (пологие участки у рек или озер). Такие территории могут быть предполагаемыми местами жительства или деятельности древних обществ и могут оказаться потенциально интересными для археологических раскопок.

В данном исследовании актуальная ЦМР на изучаемые памятники получена с применением технологии наземного лазерного сканирования.

Лазерное сканирование представляет собой съемку территории посредством активного излучения и выявления разной отражательной способности объектов для получения 2D- и 3D-моделей окружающего пространства. В процессе работы приборов создается облако, включающее в себя от нескольких тысяч до нескольких миллионов точек с пространственными координатами, на основе которого в итоге строит- ся объемное изображение. Измерения проводятся с точностью до миллиметра.

Археологи используют лазерное сканирование для создания детальных моделей археологических объектов, таких как статуи, здания, пещеры и поселения. Это позволяет увидеть объекты в высоком разрешении и изучать их более тщательно. В качестве примера использования данной технологии можно привести инновационный метод применения лидара, который позволил найти новые объекты цивилизации Майя в джунглях [Kokalj, Mast, 2021, p. 1–11].

Существует три основных типа лазерного сканирования – наземное, воздушное, мобильное [Брынь и др., 2020; Данилов и др., 2019, с. 163– 165; Середович, Иванов, 2013, с. 134–140].

Главным преимуществом всех технологий лазерного сканирования является получение максимально точного представления рельефа даже на территории, покрытой растительностью, за счет интенсификации измерений и использования специальных алгоритмов обработки. Плотность измерений отражений от поверхности рельефа является избыточной, что позволяет построить подробную ЦМР с заданным шагом.

В данном исследовании воздушное лазерное сканирование (далее – ВЛС) не выполнялось над изучаемыми территориями, решение было принято в пользу наземного лазерного сканирования (далее – НЛС), что было обусловлен набором факторов, не позволяющих выполнить ВЛС:

• 1.    Законодательные ограничения использования БПЛА над данной территорий (охранная зона объектов критической инфраструктуры, военных объектов и прямые распоряжения региональных властей).

• 2.    Ошибки функционирования координатной привязки БПЛА, осуществляемой по GPS.

Выполненные в работе А.В. Комиссарова [Комиссаров, 2016, с. 112–144] эксперименты показали, что наличие растительности значительно ухудшает детальность сканов, снижает точность обработки данных наземного лазерного сканирования. Для исключения влияния этого фактора следует соответствующим образом изменять высоту установки сканера на станции съемки. Также рекомендуется производить сканирование при отсутствии лиственного покрова, увели- чить интенсивность или число станций при планировании работ.

Поскольку процесс раскопок связан с необратимым разрушением культурного слоя, всеобъемлющая реконструкция поверхностей представляет собой важнейший этап исследования.

На первом этапе съемка выбранных нами памятников выполнялась методом наземного лазерного сканирования с применением сканера Leica Scan Station P20.

Для минимизации влияния растительности лазерное сканирование территории «Ах-матского городища» осуществлялось в конце марта [Свидетельство ... № 2023624670], а для курганной группы «Станция Красавка» [Свидетельство ... № 2023624926] – в начале апреля, до активной вегетации, с плотностью точек (шагом) в 1,6 мм на удалении 10 м. Места съемки располагались на локальных возвышениях во избежание «теневых» зон, а удаленность друг от друга соседних точек сканирования не превышала 50–70 м, при дальности измерений до 120 м. На «Ахматском городище» съемка велась с 19 станций на площади сканирования порядка 2,59 га, а на поселении Станция Красавка – с 18 станций на площади сканирования порядка 8,27 га. Разреженность станций для последнего памятника обусловлена тем, что курганные группы расположены на поле, засеянном на момент съемки озимыми, межрядное расстояние посадочных полос составляло 15 см, а высота ростков не превышала 10–15 см, что обеспечивало отсутствие препятствий при сканировании рельефа. Координатная привязка между станциями осуществлялась геодезическим методом «по известной задней точке» с контролем точности по оптической марке и контрольным измерением положения сканера тахеометрическим методом.

На этапе постобработки происходит сшивка облака точек лазерного сканирования и идентификация точек рельефа. Ключевым моментом перехода от ЦММ к ЦМР является выделение точек поверхности, отсечение растительности и прочих объектов. Данную задачу решает специализированное программное обеспечение и ГИС-модули, которые используют алгоритмы фильтрации матричного описания процесса обработки данных лазерных отражений (далее – МООД) и метод виртуаль- ной поверхности (далее – МВП) [Горькавый, 2011, c. 35–50], о которых речь пойдет далее.

В качестве алгоритма оптимизации рельефа предлагается использовать несколько GRID-поверхностей ЦМР [Осенняя, Корчагина, 2013]. Эти поверхности получены с разной степенью оптимизации. В результате использования этого алгоритма исключается возможность появления случайных скачков значений отметок, уменьшается степень влияния отдельно локализованных областей с резко отличающимися значениями высот на общую картину рельефа. Стоит отметить, что при этом происходит «замыливание» рельефа и удаление локальных понижений и повышений рельефа с меньшей размерностью шага.

Метод матричного описания процесса обработки данных лазерных отражений [Горь-кавый, 2011, c. 35–50] эффективен для задач извлечения и распознавания объектов или структур (земная поверхность, деревья, озера, здания и сооружения), которые отличаются от фона интенсивностью или высотой и представляют собой связные множества. Списки элементов подмножеств дают его интегральные параметры: площадь, периметр, средние значения высот и яркости и их дисперсию. Сочетание данного метода МООД с МВП [Горькавый, 2011, c. 27–35] позволяет эффективно решить основную задачу классификации трехмерных данных лазерного сканирования: разделения множества точек на подмножества точек отражения от земли, растительности и от зданий.

Создание и обработка ЦМР с применением специальных фильтров реализованы в программном обеспечении (Bentley Micro Station с MDL, Leica Cyclone Model, Terra Scan и пр.). Подобные исследования описаны в ряде работ [Фаворская, 2009; Медведев, Райкова, 2017, с. 11–25].

На втором этапе исследования результаты лазерного сканирования были экспортированы и обработаны в ПО LeicaCyclone. Выполнены сшивка, уравнивание и координатная привязка результатов в единое «облако точек» по данным планово-высотной геодезической разбивки. Средняя ошибка уравненного значения для «Ахматского городища» составила 4 мм, курганной группы «Станция Красавка» – 6 мм. Итоговая плотность точек для объектов в результате разреживания составила от 300 до 20 измерений отметок высот на метр квадратный.

Извлечение отметок высот для построения ЦМР произвольной дискретности производилось в модуле Cloud Worx ПО Auto Desk Auto CAD с применением функционала поверхностной фильтрации по минимальным отметкам в рамках заданного радиуса. Для создания объективной модели ЦМР к сопоставимым техническим данным основных систем наземного лазерного сканирования шаг дискретности поиска и извлечения отметок высот рельефа был увеличен до 1 м, при технологической возможности построения модели с шагом до 10 см.

Третий этап – применение технологии Хилшейд и геоинформационного моделирования для выделения перспективных участков археологических раскопок. На основе цифровых моделей рельефа можно строить модели Хилшейд, которые позволяют создавать визуально объемные изображения ландшафта, где рельефные формы и структуры «подсвечиваются» в соответствии с углами падения и направлениями света. Это создает эффект теней и освещения, что делает более явными неровности рельефа. В археологических исследованиях применение технологии Хилшейд имеет несколько преимуществ.

Во-первых, она помогает выделить курганные группы, валы и другие археологические объекты на основе их формы и структуры. Такие объекты обычно имеют характерные рельефные особенности, что облегчает процесс идентификации и документирования археологических объектов перед полевыми исследованиями.

Во-вторых, использование открытых ДДЗ, таких как SRTM, Copernicus, ALOS, Sentinel и Landsat, в сочетании с технологией Хилшейд, позволяет археологам сократить финансовые и временные затраты на изыскания. Раньше для получения подобных данных требовались специальные выезды и сбор информации непосредственно на месте. Однако благодаря доступности открытых данных спутникового зондирования можно использовать уже существующие модели рельефа для анализа и предиктивного моделирования археологически значимых мест [Verhagen et al., 2012, p. 379–388; Wansleeben, Verhart, 1997, p. 54–69].

Процесс создания аналитической отмывки рельефа выглядит следующим образом. Сначала вычисляют вектор нормали к поверхности для каждой точки растра, затем направление на источник света и определяют косинус угла между ними. Следует заметить, что для всех точек направление на источник света остается постоянным, а положение нормали меняется.

В большинстве настольных ГИС используется только простейший метод, представляющий собой непосредственную реализацию модели освещенности Ламберта. Параметром здесь является вектор направления на источник освещения, который задается, как правило, с помощью горизонтального (азимут) и вертикального углов. Азимут может отсчитываться либо от направления на север по часовой стрелке (как принято в геодезии), либо от направления на восток против часовой стрелки (как принято в математике). Чаще всего используют значения 135° для азимута и 45° – для вертикального угла [Востокова и др., 2002, с. 169–186].

В данном исследовании ГИС-моделирование проводилось на базе программного комплекса ArcGIS 10.8, в котором использовался программный картографический модуль для анализа поверхностей «Отмывка». На основе детального анализа цифровых моделей рельефа для «Ахматского городища» и курганной группы «Станция Красавка» были построены модели отмывки территории с азимутом 315°, вертикальным углом источника освещения 15° над поверхностью и вертикальным масштабным коэффициентом Z = 3, которые были установлены экспериментально. Результатом операции является 8-битный растр, где каждому пикселю назначается интенсивность освещенности в зависимости от его положения. Также можно указывать высоту (-alt) солнца над горизонтом 0–90° и угол (-az) освещения солнца 0–360°.

При отвесном освещении, распределение света и тени зависит от крутизны склонов, то есть чем больше угол наклона поверхности к горизонту, тем меньше угол падения луча света и, соответственно, ее освещенность. При угле наклона 90° поверхности полностью закрыты тенью и здесь действует принцип: «чем круче, тем темнее».

Наибольшая пластичность рельефа при северо-западном освещении (315°) достига- ется при высоте источника света около 30°. Однако это не означает, что луч света должен иметь строго установленное направление. Оно может колебаться (иногда даже в диапазоне 70–80°) в зависимости от расположения изображаемых форм и их отношения друг к другу, оставаясь в пределах северо-западного направления и не нарушая его закономерного действия на светотень.

Комбинированное освещение основано на применении нескольких направлений света. Оно сочетает в себе принципы отвесного и косого освещений, а также воздушной перспективы. Суть последнего состоит в изменении цвета, понижении четкости и контрастности предмета с его удалением от глаза наблюдателя под влиянием воздушной дымки (мутные среды) [Востокова и др., 2002, с. 169–186].

Результаты и обсуждение

Для адекватной оценки геоинформацион-ной технологии Хилшейд в предиктивном поиске археологических объектов были построены высокоточные цифровые модели рельефа и модели светотеневой отмывки территорий «Ах-матского городища» и курганной группы «Станция Красавка» по данным лазерного сканирования с начальной дискретностью 1 м (рис. 2).

Для анализа моделей использовались различные параметры дискретности шага сетки от 1 до 20 м: азимут освещения 315°, вертикальный угол источника освещения 15° над поверхностью и вертикальный масштабный коэффициент Z = 3, которые были установлены экспериментально, с учетом традиционной видимости и параметров отмывки (рис. 3).

«Ахматское городище». Анализируя полученные данные по территории, можно сделать вывод:

• –    при дискретности ЦМР 10 м и крупнее проявляется расположение линейных защитных сооружений, но их идентификация затруднена;

• –    при дискретности ЦМР 6–7 м начинает считываться конфигурация защитных валов и рвов, проявляться выделение более низкого и высокого защитного вала;

• –    при дискретности ЦМР 4 м и крупнее начинают считываться выположенные участки и понижения ранее выполненных археологических раскопов, для валов и рвов стано-

• вится возможным определение отдельных морфометрических характеристик;

• –    при дискретности ЦМР 2 м и крупнее в системе валов и рвов начинается проявляться читаемое понижение, которое может быть заплывшим магистральным проходом широтного направления [Кузнецова, Лопатин, 2015];

• –    при дискретности ЦМР 1 м проявляются следы параллельных борозд разной глубины, которые, скорее всего, связаны с высадкой про-тивоэрозионных лесопосадок в послевоенный период, а также оконтуриваются приблизительные границы мест засыпки грунта после окончания археологических раскопок (рис. 2).

С западной стороны территория городища ограничена системой фортификации, состоящей из двух земляных валов и двух рвов, расположенных западнее каждого вала. Протяженность городища (по визуальному осмотру) с ЮЗЗ от края внешнего рва до мысового окончания плато на СВВ – 200 м. Максимальная ширина с севера на юг в центральной части памятника – 95 м. Длина внешнего рва – 80 м, максимальная ширина в средней части – 12 м. Длина внешнего вала – 90 м, ширина – 15 м, высота над дневной поверхностью – 2,7 м. Длина внутреннего рва – 83 м, ширина в средней части – 8 м. Длина внутреннего вала – 87 м, ширина в средней части – 18 м, высота над дневной поверхностью – 2,3 м. Расстояние между валами – 30 м.

Выявленные путем лазерного сканирования на «Ахматском городище» фортификационные сооружения уже зафиксированы в результате визуальных осмотров памятников, проведенных в предыдущие годы. При этом по данным обновленной съемки были получены значения, отличающиеся от ранее опубликованных.

Внешний ров: длина 69,6 м, ширина от 10,14 до 13,36 м, глубина от 0,11 до 0,40 м; внутренний ров: длина 74,0 м, ширина 8,1 м, глубина от 0,21 до 1,34 м; внешний вал: длина 71,6 м, ширина от 8,2 до 28,2 м, высота 0,56 м; внутренний вал: длина 79,5 м, ширина 13,7 м, высота 1,61 м.

Курганная группа «Станция Красавка». Анализируя полученные данные по территории можно сделать вывод:

• –    при дискретности ЦМР 10 м и крупнее проявляется расположение крупных курганов (рис. 3);

• –    при дискретности ЦМР 6–7 м и крупнее проявляется расположение;

• –    при дискретности ЦМР 2 м считывается точная граница и конфигурация, и возможен расчет отдельных морфометрических параметров.

Результаты сплошного сканирования территории курганной группы «Станция Красавка» хорошо согласуются с инструментальным планом расположения курганных насыпей, составленным в результате визуального осмотра памятника и проведения глазомерной съемки. При этом получены более точные данные о местоположении насыпей и морфометрических характеристиках археологических объектов (табл. 1). Параметры насыпей, полученные при анализе ЦМР, отличаются от результатов глазомерной съемки, что неудивительно, так как многолетняя распашка могильника привела к «размыванию» контуров насыпей и сделала их трудноуловимыми для глаза. При дальнейшей работе с полученной новой высокоточной ЦМР возможно полуавтоматическое выявление новых археологических объектов и анализ расположения насыпей, не читающихся из-за растительности и прочих причин при визуальном осмотре рельефа.

В настоящий момент предиктивный этап спутниковой археологии для археологических объектов в общем может служить хорошей основой для полевого этапа и для визуального дешифрирования косвенных (индикационных) признаков по снимкам высокого и среднего разрешения.

Сам тип памятников, характеризующийся слабым антропогенным воздействием на окружающий ландшафт и отсутствием остатков крупных строительных объектов, не предполагает их фиксацию путем анализа спутниковых снимков. Поэтому на этапе предполе-вых работ рекомендовано применять технологию лазерного сканирования археологических объектов не только мелких и средних размерностей, но также и более крупных. При этом в зарубежной и российской практике можно встретить все больше примеров совмещения методов дешифрирования ДДЗ, фото-грамметриии лазерного сканирования.

Заключение

Как показали полевые исследования, лазерное сканирование территории позволяет суще- ственно облегчить выявление перспективных мест археологических раскопок. Полученные по данным наземного лазерного сканирования ЦМР, а также применение технологии Хилшейд для оценки моделей рельефа на оба участка исследования, упрощенные с дискретностью до 6 м позволяют идентифицировать отдельные археологические объекты, а для объектов до 3 м и ме-нее– проводить оценку отдельных морфометрических параметров. Бесспорным преимуществом данной технологии является возможность установления очень точных морфометрических параметров рельефа, получение которых в ходе визуального осмотра затруднено из-за имеющейся растительности или иных факторов.

Проведенное сплошное сканирование курганной группы «Станция Красавка» и дальнейшая работа с ЦМР показали, что предложенная детализация позволяет выявить дополнительные курганные насыпи, не зафиксированные или вовсе незаметные в ходе визуального осмотра.

В качестве недостатков применения сканеров можно отметить их дороговизну и зависимость от густоты растительного покрова. На территории участка «Ахматского городища» алгоритмы не всегда проявляют себя корректно, что объясняется наличием низкой плотной кустарниковой растительности.

Основным достоинством использованной технологии Хилшейд можно считать тот факт, что в ходе детального анализа, можно выявить потенциальные археологические объекты. Данный метод был апробирован в 2023 г. при полевом выезде, в ходе которого потенциальные курганы, выявленные с помощью данной технологии, были подтверждены (рис. 3).

В результате, можно утверждать, что совмещение полевого и картографического методов дает возможность работать в таком цикле «карты – исходная информация – результат исследования – карты», который позволяет создавать производные цифровые модели по мере накопления баз данных.