亚利桑那大学（University of Arizona）的考古学家野田武（Takeshi Inomata）最近十分兴奋。研究玛雅古文明的他，最近刚刚发现了一处失落已久的玛雅遗迹，这对整个玛雅文明的研究来说都是一个大进展。

而引领他找到这座“失落之城”的藏宝图，居然是一张完全免费的在线地图。

野田武利用免费的地图发现一处玛雅遗迹 | uanews.arizona.edu

免费激光雷达地图中的玛雅遗址

故事还要从20世纪80年代说起。当时的野田武是一名博士研究生。尽管那时的主流研究，都集中在了玛雅文明政治经济的鼎盛时期（公元250-900年之间），但是野田武却对玛雅文化的起源更感兴趣。当他能独立进行研究的时候，他便迫不及待地要启动这一项目。

没有人研究起源是有道理的——文明起源时期的考古证据缺乏，也没有成规模的遗迹，一切都要从零开始。直到2005年，他才和他的妻子、亚利桑那大学的人类学家丹妮拉·崔亚丹（Daniela Triadan）开始在危地马拉的Peten雨林中挖掘古老的塞巴尔（Ceibal）城。在那里，他们发现了一些已知的最早的玛雅建筑。

野田武博士和崔亚丹博士认为，最早的玛雅文明，从一开始就受到了奥尔梅克人的影响，两者的关系可以追溯到中美洲文明的起源。而为了进一步探究两种文化间的关系，就需要研究塞巴尔古城和奥尔梅克文化中心之间的区域。

问题就在于，这片区域过于广大了，北起墨西哥的韦拉克鲁斯，南至危地马拉，直线距离就有800多公里，绝大部分任何一个考古团队都没办法穷尽。而这片区域，大部分都是无人涉足的热带雨林，在这些地方考古，是一项十分艰险的挑战，需要负重测量设备，在丛林中艰辛跋涉，一个遗迹要搜寻几年才能找到，非常耗时耗力的工作。

野田武很早就开始考虑，是否能够利用技术手段，分析现有的地图信息。一般人可能会想到GPS卫星地图——的确，现在的卫星地图能够精确到1米，连地上的汽车都能看得清楚。但是对于考古学家来说，卫星地图的问题是太“平”了。大部分遗迹都被藏匿在雨林里，根本无法辨别。

还有一种比GPS更厉害、更精确的地图：激光雷达图（Lidar）。这种地图能够提供极其微小的地形地貌信息，但唯一的问题就是：太贵。不到100平方公里见方的商业激光雷达图高达6万多美元，这可不是考古系的研究经费能承担的。

不过，对于野田武而言，事情忽然有了转机：他居然在网上找到了免费的资源！原来，墨西哥政府早就对这块地方做了测绘，而一切都是公开可查询的。

从墨西哥国立自治大学的考古学家罗德里戈·连多（Rodrigo Liendo）那里收到包含墨西哥南部所有地域的激光雷达地图时，野田武激动到不知道说什么好。这幅地图，由墨西哥国家统计与地理研究所(National Institute of Statistics and Geography)于2011年发布，覆盖了墨西哥塔巴斯科州(Tabasco)和恰帕斯州(Chiapas) 11500平方公里的土地。其中，塔巴斯科州是奥尔梅克文化圣洛伦索（San Lorenzo）遗址的所在地。

野田武博士在地图上清楚地看到了无数考古遗址的轮廓。到目前为止，他已经用它鉴别了27个先前不为人知的玛雅仪式中心的遗址，其中包含了一种考古学家从未见过的建筑类型。这些遗迹里，有些平台长达1.6公里。

野田武博士说：“如果你走在平台上面，你不会意识到你正走在古城遗迹之上，因为它太大了，看起来就像自然景观的一部分，而现在，我们可以更好地看到整个社会的面貌”。

野田武发现的玛雅遗迹 La Carmelita | Nacional Center for Airborne Laser Mapping

遗迹在现实中是这样，看不出来与其它地方有什么不同 | 野田武

这些遗址可能有助于了解玛雅文明的起源，正是野田武最感兴趣的研究。目前，野田武团队正在激光雷达地图上发现的最大的宗教遗迹中心进行发掘，希望在那里了解更多的关于古玛雅最早宗教仪式的信息。而墨西哥政府正不断为这张免费地图扩容，覆盖新的区域。

Lidar，考古学家们的好朋友

激光雷达在考古领域的应用，从21世纪初便开始了。尤其对于隐藏在茂密植被下的遗迹而言，激光雷达技术为考古学家们省去了不少在丛林中的艰苦跋涉和测绘。现在，考古学家们利用激光雷达技术，只需要找到目标，再舒舒服服地坐飞机过去，几天就可以搞定测绘工作。

波莫纳学院(Pomona College)的考古学家阿伦·蔡斯(Arlen Chase)是激光雷达的早期使用者之一。他使用激光雷达技术，于2009年绘制了位于伯利兹的玛雅城市卡拉科尔(Caracol)的地图。他的儿子阿德里安·蔡斯(Adrian Chase)目前在亚利桑那州立大学攻读博士学位，研究课题是用激光雷达比较卡拉科尔4000多户人家的居住面积，以此推断当时的社会不平等程度（和现在一样，富裕的居民拥有更大的房子）。

在激光雷达出现之前，这样的批量分析几乎是不可能的。2013年，悉尼大学（University of Sydney）的考古学家达米安·埃文斯（Damian Evans）团队就利用激光雷达技术，在森林里发现了柬埔寨沉寂1200年的Mahendraparvata古城。

激光雷达是什么呢？

Lidar是“光探测和测距”（Light Detection and Ranging）的简称，是一种利用脉冲激光形式的光，来测量可变距离的遥感方法。激光雷达仪器主要由激光、扫描仪和专用全球定位系统（Global Positioning System，GPS）接收器组成，现在很多都是用飞机和直升机作为搭载完成。

2015年，野田武团队在休斯顿大学（University of Houston）国家航空激光测绘中心(NCALM)的工作人员的帮助下，在短短6天时间内，就完成了塞巴尔古城周围470平方千米区域的测绘和激光雷达数据收集。

他们将激光雷达设备放置在小型飞机上，盘旋在距雨林700米的高空。当特定波长的激光从机载发射器出发后，一些激光穿透雨林浓密的冠层，抵达目标时，光束被它所遇到的表面反射，返回接收传感器，其间记录的时间，用来计算目标与激光发射器之间的距离，并据此记录地面的三维形态。这就类似一道初中物理题——已知光速和光源到某一点的往返时间，计算光源与目标位置的距离。

针对不同植被密度以及海拔高度的区域，工作人员还要相应地调整飞行高度以及发射激光的频率，对于塞巴尔城中心区域，分别从700米、600米和400米高度，打出不同频率的脉冲“组合拳”，穿透层层树林，为这个地方提供了极其细微的考古特征。

密密麻麻的数据并不能直观地表现出遗迹的形态，此时，就需要数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）来帮忙了。

DEM是通过地形高程数据，即放置在飞机上由激光扫描所得到的的数据，实现对地面地形的数字化模拟，是一种实体的表现方法。数据跑完之后，研究团队就得到了一个水平分辨率为0.5米，去除植被后的模型，一座失落的古遗迹，就这样出现在了屏幕上。

Lidar数据经过DEM后的裸地模型

Lidar给人类的终极礼物

激光雷达技术不仅为考古学家提供了分析古代世界的新方法，也能让人类看待当下和未来视角发生的变化——我们能不能用激光扫描，绘制出地球上所有土地的详细地图呢？

科罗拉多州立大学（Colorado State University）的考古学家克里斯·费希尔（Chris Fisher）教授正在推动这件事，建立一个“地球档案馆”。这一项目的灵感，来源于非盈利组织CyArk，该组织正在使用激光雷达技术以3D方式记录文化遗迹和遗址。

不过，激光雷达可以记录的东西，可远不仅仅是这些。

激光雷达可应用的范围十分灵活，依据不同的用途，激光测距的光学参数也会有所调整，例如，测量地形时，通常使用波长为1047 nm、1064 nm、1550nm等的近红外激光；而测量海底和河床的海拔高度时，则采用透水性较好的蓝绿激光波段，如532 nm。

因此，激光雷达不仅可以扫描陆地，对于冰盖、沿海、深海等水域环境的地理空间信息也可以轻松得到，构建整个地球的3D地图不是梦。而且，数据的分辨率已经高到十分惊人。“我们可以看到地面上大约20厘米的东西，大约是一块建筑用砖块的大小。”

激光雷达在陆地和冰盖上都能工作良好，而这对于受海平面上升威胁的沿海地区，以及亚马孙河流域的记录，具有重要的现实意义。

除此之外，激光雷达还可以揭示森林的年龄和复杂性，用于重建景观，并跟踪其经年累月的变化。对于层次丰富且差异分布的生态系统（如森林）而言，激光雷达技术可以代替传统的耗时耗力的野外调查法，估算森林的地上生物量。而对于白茫茫的极地而言，激光雷达可以监测冰盖厚度，定量分析极地冰川的降雪累积程度，从而得到冰川消融与全球温度变化之间的关系。

费希尔教授推动这个项目的目的，是为了应对气候危机。在受威胁的文化遗产——考古遗址、景观，还有生态遗产——植物、动物，以及这些地方的整个景观、地质、水文等发生根本性变化之前，将一切记录下来，作为送给后代的终极礼物。

对我们而言，激光雷达就像一只眼睛，它既能看到远古，也能记录未来；能以细微精度兼顾广袤大地，并建立起过去和未来的桥梁。而这正是科学存在的意义。

参考文献

[1] https://www.nytimes.com/2019/10/08/science/archaeology-lidar-maya.html

[2] https://www.theguardian.com/science/2019/oct/11/ultimate-gift-to-future-generations-plan-to-laser-map-all-land-on-earth

[3] https://oceanservice.noaa.gov/facts/lidar.html

[4] https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221943

[5] https://academic.oup.com/bioscience/article-pdf/52/1/19/26891841/52-1-19.pdf

[6] https://www.pnas.org/content/pnas/110/31/12595.full.pdf

[7] http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-85402-1015543026.htm

[8] http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNTB201826009.htm

作者：Vivian

编辑：李子李子短信、Cloud

来源: 果壳