Prädiktive Standortmodellierung
Die prädiktive Standortmodellierung nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens (insbesondere Modelle der maximalen Entropie), um die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens archäologischer Fundstellen in einer Landschaft basierend auf Umwelt- und Raumvariablen vorherzusagen. Ursprünglich für die Ökologie entwickelt, aber für die Archäologie adaptiert, identifiziert die prädiktive Modellierung Gebiete mit hohem archäologischem Potenzial und leitet so Erkundungsstrategien und das Ressourcenmanagement.
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Quellen
- Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3-4), 231-259. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026 ↗
- Verhagen, P., & Whitley, T. W. (2012). Predictive modelling for archaeological resource management. Journal of Archaeological Science, 39(5), 1066-1077. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Predictive Site Location Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/de/archaeology/predictive-site-location
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