Abstract
Denne oppgaven har som formål å framheve anomalier som kan indikere begravde arkeologiske objekter. For å gjøre dette har flybårne hyperspektrale data blitt analysert. Testområdet var et område i Odberg i Lågendalen hvor det er registrert mange gravhauger som stammer fra vikingtiden. Dataene har blitt samlet inn fra tre forskjellige sensorer som dekker bølgelengdene fra 400 til 2500 nm, altså det synlige, nær-infrarøde og kortbølgete infrarøde spektret, fordelt på til sammen 466 bånd med 3,7 – 5 nm spektral oppløsning. Bakkeoppløsningen er på 0,4 og 1,5 m.
ENVI og IDL har blitt brukt som verktøy til å prosessere og visualisere dataene, og fordeler og ulemper med ferdig programmerte og egenproduserte funksjoner har blitt diskutert. ENVI har den største fordelen med at det sparer tid og kan kjøre større datasett, mens IDL gir brukeren met oversikt over hva som skjer med dataene, og flere valgmuligheter underveis. Effektiv koding har vist seg å være avgjørende for hvor store mengder data som kan prosesseres, samt hvor lang tid det tar.
Animasjoner har blitt presentert som en metode for å visualisere store mengder med data, både originale data og resultater fra analyser. Basert på disse animasjonene samt visuell inspeksjon av datasettene ble to testområder definert. Testområde 1 er delvis dekket av vegetasjon, og inneholder mange anomalier hvorav de fleste antas å være gravhauger fra vikingtiden. Testområde 2 er stort sett dekket av bar jord, og inneholder en del anomalier, men opprinnelsen er mer usikker.
I første del av analysen testes en del av metodene som har vært presentert som vellykkede for arkeologiske formål tidligere. I andre del benyttes det en mer manuell tilnærmingsmåte, hvor det blir plukket ut punkter på og utenfor anomaliene. Den spektrale signaturen til de to overflatetypene blir sammenlignet i de to testområdene. Prinsipalkomponentanalyse og Minimum Noise Fraction (MNF) ble anvendt direkte på de originale datasettene i testområde 1 og 2. Fast Fourier Transformation (FFT) ble forsøkt som en metode for å fjerne striper fra traktorspor og pløyefurer på jordene, uten hell. Videre ble dataene nedskalert til å samsvare med bølgelengdene i Landsat MSS-bånd for å anvende Tasseled Cap Transformation (TCT), og definere Soil Brightness Line (SBL) og Perpendicular Vegetation Index (PVI) på dem.
Forskjellige indekser som direkte eller indirekte baserer seg på mengden fotosyntetisk aktivitet eller andre komponenter i vegetasjon ble beregnet: NDVI, NDWI og NDNI, samt NDIGjSn, som sammenligner hvert enkelt bånd med gjennomsnittet av alle båndene i hvert punkt.
Inspeksjon av den spektrale signaturen viser at det er en signifikant forskjell i refleksjon på og utenfor sirklene, spesielt i det kortbølgete infrarøde spektret (SWIR). Dette bekrefter at det er mulig å skille anomaliene fra resten av omgivelsene basert på den spektrale signaturen. Basert på en detaljert studie av den spektrale refleksjonen mellom to absorpsjonsbånd for vann mellom 1400 og 1900 nm ble det forsøkt å variere hvilke bånd som blir brukt for å indikere mengde av nitrogen (NDNI). Resultatene viste ingen merkbar forskjell fra det originale resultatet, men det utelukkes ikke at forskjellen kan være større hvis det er mer vegetasjon på testområdene og mer sikkerhet i hva anomaliene stammer fra.