Maanmittauslaitoksen tuottama ilmalaserkeilausaineisto on ollut yli kymmenen vuoden ajan arkeologien aktiivisessa käytössä. Laserkeilausaineisto 2008–2019 oli merkittävä askel arkeologisten kohteiden ja rakennusten paikantamisen suhteen (katso Positio 4/2019). Sen käyttöä arkeologiassa on kuitenkin rajoittanut harva pistetiheys, koska arkeologiset kohteet ovat usein varsin pienipiirteisiä.
Kesällä 2020 tilanne muuttui merkittävästi, kun Maanmittauslaitos alkoi tuottaa uutta, kymmenen kertaa tarkempaa Laserkeilausaineisto 5p-aineistoa. Se kattaa nimensä mukaisesti 5 pistettä/m2. Uuden aineiston tarkkuus mahdollistaa ensi kertaa Suomessa arkeologisten kohteiden laaja-alaisen tarkan paikantamisen ja kartoittamisen, sekä jopa yksittäisten rakenteiden ominaisuustietojen tarkastelun.
Mitä arkeologisia käyttömahdollisuuksia uusi aineisto tarjoaa?
Oulun yliopiston, Museoviraston ja Blom kartta Oy:n yhteistyönä toteutettava LIDARK-konsortiohanke aloitti alkuvuodesta 2021 kartoittamaan 5p-aineiston arkeologisia käyttömahdollisuuksia. Tavoitteena on kehittää uusia menetelmiä ja lähestymistapoja sekä arkeologisen tutkimuksen että kulttuuriperintöhallinnon tarpeisiin.
Tutkimusten kuluessa on havaittu, että erityisesti tekoälyyn sekäkone- ja syväoppimiseen perustuvat ilmiöntunnistusmenetelmät tuottavat uuden aineiston kanssa erinomaisia tuloksia. Tällä hetkellä on kehitteillä U-Net-neuroverkkoarkkitehtuuriin perustuva lähestymistapa, joka tuottaa jo nyt varsin vakuuttavia tuloksia.
Puoliautomatisoitu ilmiöntunnistaminen tuleekin jatkossa mullistamaan Suomen muinaisjäännöskannan täysin. Varsinkin vähemmän tutkituilla ja syrjäisemmillä seuduilla, kuten Lapissa ja Kainuussa, uusien kohteiden määrä tulee kasvamaan lähitulevaisuudessa merkittävästi.
Hankkeen alkuvaiheissa on keskitytty tarkastelemaan muun muassa eri muinaisjäännöstyyppien erottuvuutta laserkeilausaineistoissa. Tarkasteluun on valittu erityisesti kuoppamaisia rakenteita, joita on vuosituhansien kuluessa ollut käytössä monenlaisia, aina kivikautisista peuran ja muiden hirvieläinten metsästykseen käytetyistä pyyntikuopista1900-luvulle saakka käytössä olleisiin tervan- ja hiilenpolttoon liittyviin rakenteisiin, sekä esimerkiksi toisen maailmansodan aikaisiin tuliasemiin, korsunsijoihin, juoksuhautoihin ja pommikuoppiin.
Tervahaudat johtavat algoritmikehitystä
Erityyppisten arkeologisten jäännösten määrät vaihtelevat merkittävästi eri puolilla maata. Esimerkiksi Kainuu ja Pohjanmaa ovat olleet historiallisen ajan tervantuotannon ydinaluetta. Muutamilta koealueilta onkin jo paikannettu tuhansia uusia tervahautoja, jotka ominaispiirteidensä puolesta soveltuvat hyvin tekoälyn kouluttamiseen. Niiden jäänteet ovat aina pyöreämuotoisia ja niistä löytyy yhdeltä sivulta tervanjuoksutusrännille kaivettu oja. Siksi tervahaudat ovatkin yleisimmin käytettyjä esimerkkejä algoritmin kehitystyössä.
Toisaalta Lapissa esihistoriallinen peuranpyynti on ollut merkittävässä roolissa ja esimerkiksi Enontekiöltä on löydetty jo alustavissa analyyseissä tuhansia uusia pyyntikuoppia. Yhtenä esimerkkinä voi mainita Lätäsenon varsilta vajaan sadan neliökilometrin alueelta paikannetut 1666 uutta pyyntikuoppaa.
Tekoälysovellukset tukevat uusia kulttuuriperintöhallinnon menetelmiä
Varovainen arvio on, että tekoälyavusteisten analyysien myötä muinaisjäännösten määrä Suomessa tulee nousemaan nykyisestä noin 58 000 rekisteröidystä arkeologisesta kohteesta jopa kymmenkertaiseksi. Tämä asettaa muinaismuistohallinnon täysin uudenlaisten haasteiden eteen, kun uusien kohteiden määrä moninkertaistuu ennennäkemättömän nopeasti.
Perinteisesti arkeologit ovat tarkastaneet jokaisen löydetyn yksittäisen kohteen maastossa, mutta jatkossa tämä ei todennäköisesti ole mahdollista kohteiden valtavan määrän takia. Tämän takia esimerkiksi valmisteilla olevassa uudessa muinaismuistolaissa olisi syytä huomioida laserkeilaus- ja muista kaukokartoitusaineistoista paikannetut todennäköiset kohteet ja päättää miten niiden kanssa toimitaan.
Alustavien kokeilujen perusteella laserkeilausaineistojen lisäksi myös esimerkiksi monikanavaiset kaukokartoitusaineistot toimivat hyvin kohteiden puoliautomatisoidussa paikantamisessa. Jatkossa tutkimuksia onkin tarkoitus suunnata enemmän erilaisten aineistojen yhdistelyä hyödyntäviin koneoppimisanalyyseihin. Näiden avulla on mahdollista ennustaa ja paikantaa entistä monipuolisemmin aiemmin tuntemattomia arkeologisia kohteita suojelun ja tutkimuksen tarpeisiin.
Kirjoittaja: Oula Seitsonen on arkeologi ja maantieteilijä, joka työskentelee Oulun yliopistossa LIDARK-hankkeessa (https://www.facebook.com/LidarkFinland) ja johtaa Helsingin yliopistossa Mannerheim-linjan arkeologiaa -projektia (https://blogs.helsinki.fi/mannerheim-line-archaeology/). Seitsosen väitöskirja ”Digging Hitler’s Arctic War: Archaeologies and Heritage of the Second World War German military presence in Finnish Lapland” on vapaasti saatavilla https://helda.helsinki.fi/handle/10138/231761 ja hän on vastikään julkaissut sen pohjalta myös kirjan ”Archaeologies of Hitler’s Arctic War” (Routledge 2021).
