Mientras que la detección y el rango de luz (LiDAR) revolucionaron la prospección arqueológica y se desarrollaron diferentes visualizaciones, la detección automatizada del patrimonio cultural sigue siendo un desafío significativo. Por lo tanto, geógrafos y arqueólogos de Westfalia, Alemania, están desarrollando flujos de trabajo automatizados para clasificar monumentos de campo a partir de modelos de terreno especiales. Para este proyecto, se utiliza una combinación de SIG, Python y Análisis de Imágenes Basado en Objetos (OBIA). Se centra en tres tipos comunes de monumentos: áreas de surcos y lomos, túmulos funerarios y castillos de motte y bailey. Los dos últimos no se clasifican de manera binaria, sino en múltiples clases, dependiendo de su grado de erosión. Esto simplifica la interpretación al resaltar las estructuras más interesantes sin perder las otras. Los resultados confirman que OBIA es adecuado para detectar monumentos de campo con tasas de aciertos de aproximadamente el 90%. Un inconveniente es su dependencia del uso de modelos de terreno especiales como el Mapa de Diferencias. Surgen más limitaciones en situaciones de terreno complejo.