Journées de travail internationales TRAIL 2016

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Origine des participants

 

Le TRAIL 2016 (Training and Research on the Archaeological Interpretation of LiDAR) s’est déroulé au Domaine national de Chambord (Loir-et-Cher, France) du 17 au 20 mai 2016. Ces journées internationales, faisant suite au large succès rencontré lors des deux précédentes éditions (2011 et 2014), ont été consacrées à l’utilisation des données LiDAR (Light Detection and Ranging) principalement sous couvert boisé dans le cadre de la recherche archéologique.

Elles ont été organisées dans le cadre du projet régional SOLiDAR (coord. X. Rodier et C. Laplaige, UMR 7324 CITERES-LAT (Université François-Rabelais de Tours/CNRS), du programme interdisciplinaire de recherche et d’innovation Intelligence des Patrimoines, du LEA ModeLTER et en partenariat avec le Domaine national de Chambord, la DRAC Centre-Val de Loire, le réseau ISA, le réseau européen Archaeolandscape, la zone atelier Loire, les sociétés Helimap et Sintegra, et le RTR Image.

Cette rencontre internationale a regroupé des spécialistes de prospection et de traitement des données LiDAR, des archéologues, des biologistes, des physiciens ainsi que des professionnels de la gestion forestière afin de présenter les dernières avancées méthodologiques et d’échanger sur les différentes manières d’appréhender et d’intégrer les résultats des prospections LiDAR. Au total, 70 personnes venant d’Amérique du nord, d’Amérique Centrale et de toute l’Europe, ont été réunis durant ces 4 journées.

Les journées ont été partagées entre sessions plénières et ateliers afin de favoriser les échanges entre les différentes spécialités. Cette année, l’accent a été plus particulièrement mis sur :

  • les liens entre pratiques humaines (pastorales, sylvicoles etc.) et signatures microtopographiques des anomalies
  • l’interprétation des données et la gestion de couvertures LiDAR à l’échelle régionale ou nationale
  • le traitement avancé des données
  • la détection automatisée des objets archéologiques sur les données LiDAR

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