// 01

Dashboard

Echtzeit-Systemstatus, aktive Scans und Live-Metriken.

// 02

Kartenübersicht

Gitterscan über hochauflösenden Satellitenbildern.

// 03

Referenzbibliothek

Trainierte Strukturkataloge — kategorische Klassifikation.

// 04

Regionsdefinition

KML-Upload oder Polygonzeichnung auf der Karte.

// 05

Scan-Wiederherstellung

Fortschritt bleibt bei Unterbrechung erhalten; mit einem Klick fortsetzen oder löschen.

// 06

Dreifachvalidierung

Referenz · Satellitendetail · DEM-Höhenmodell nebeneinander.

// 07

Live-Benachrichtigungen

Sofortige Warnung für jeden hochbewerteten Fund.

// 08

Kandidaten-Pin-Verwaltung

Annahme/Ablehnungs-Workflow, Filter und KML-Export.

// PIPELINE

Funktionsweise

Der Lebenszyklus wird in vier Schritten zusammengefasst; im Hintergrund arbeiten Vision-Language-Modelle, klassische Computer Vision und Geodatenanalyse zusammen.

1. Referenztraining

Aus Bildern bekannter archäologischer Strukturen werden mehrkanalige Merkmalsvektoren extrahiert (Farbe, Textur, Kante, semantisches Embedding).

2. Grenzdefinition

Das Forschungsgebiet wird per KML oder Polygon festgelegt; das System unterteilt es in Millionen meterskaliger Zellen.

3. Satelliten-Scan

Für jede Zelle wird ein hochauflösendes Satellitenbild abgerufen, mit Referenzen verglichen und ein Konfidenzscore erzeugt.

4. Kandidatenvalidierung

Zellen über dem Schwellenwert werden gepinnt; Experten validieren mit Satellitenbild, DEM-Höhenmodell und passender Referenz.

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