Survey av havbunnen etter spor fra Slaget i Hafrsfjord

Ved hjelp av dagens moderne søketeknologi håper prosjektgruppen å få et bedre bilde av hendelsene da Harald Halvdansson begynte samlingen av Nordvegen til ett rike.
– Etter Slaget i Hafrsfjord blir det regnet med at Norge var samlet under en konges styre, nemlig vikingkongen Harald Luva Halvdansson. Ordet luva betyr uryddig eller «tjafset», så det ble brukt på kongen mens han lot håret gro under selve «rikssamlingsprosessen» fra 866-872. Etter at Mørejarlen hadde klippet han etter Slaget i Hafrsfjord fikk Harald tilnavnet «den hårfagre». Slaget antas å ha skjedd i år 872, og dermed kan det regnes som Norges fødselsår. Siden mange av motstanderne til Harald emigrertetil Island, blir hendelsen også viktig for denne
nasjonen. Vi gleder oss over å være med på å kaste lys over hvordan dette historiske øyeblikket utspilte seg. Dette vil få stor betydning for begge nasjonene, forteller
prosjektleder Sigbjørn Daasvatn.

EN TRINN-VIS TILNÆRMING
Man tar sikte på å nærme seg selve slagområdet med en trinnvis tilnærming. Surveybåten Freya, med påmontert søkeutstyr, innledet første fase i letearbeidet. Det har krevd endel forarbeid for å avgrense søkeområdet og planlegge selve søkelinjene båten skulle kjøre. Alt i fra geografi og kampteknikker under slike sjøslag, til slagbeskrivelsen som finnes i enkelte vers av Haraldskvadet, har vært til hjelp i planleggingen.
– Vi har tatt utgangspunkt i hvordan vi tror slaget utspilte seg og hva slags redskaper de brukte på den tiden. Etter å ha koblet dette med dagens undersøkelsesteknikker, og kunnskap om forholdene i fjorden, har vi vurdert hvor slagstedet finnes inne i fjorden. Her har vi så prioritert ulike områder vi ønsker å undersøke nærmere, sier Daasvatn.

DEM-FLATER OG VIRTUAL REALITY MODELL FRA DYBDEDATA
Med utgangspunkt i et multi-beam dybdedatasett som Kartverket har samlet inn, har prosjektet fått tilgang til punktskyer i x,y,z koordinater fra multibeam SONAR og LIDAR målinger. På bakgrunn av disse data ble det først generert DEM-flater for å visualisere havbunnen. Dette arbeidet ble utført ved bruk av EIVA sin programvare Navi Model og Global Mapper. En typisk overflate blir generert av punktsky-filer i størrelsesorden 100-200 Mb. Her har selskapet GeoPluss spilt en viktig rolle. DEM-flaten har så blitt lest inn i en «VR-engine» utviklet av det nystartede selskapet NovoTech AS. De har utviklet en skybasert løsning som gjør det mulig å visualisere store 3D datamengder i skyen ved å splitte data i en kjerne som er det man studerer i nærbildet, mens data utenfor håndteres med mindre oppløsning. Dermed kan man jobbe med store datamengder. Dette er interessant både for store anlegg, og for anlegg plassert i terreng.
–Ved å tilrettelegge for web-teknologi har vi klart å få  data for Hafrsfjorden fram i synligheten
for alle. Alle kan nå delta i jakten på Norges opprinnelse, sier Daasvatn.
 

Om bord på surveyfartøyet Freya. Fra venstre: Rolv Ravn Waldeland (Subsea 7), Torbjørn Skår (Kongsberg Maritime),
Ståle Tønnesen (Subsea 7), Jørgen Hamre (Kongsberg Maritime) og Martin Hovland (privat).
 

ØNSKET OM Å OPPDAGE ET EKTE VIKINGSKIP
Selv om det vil ta tid før eventuelle funn blir kartlagt, er det stor spenning knyttet til hva som faktisk kan gjemme seg i bunnen av fjorden.
– Vi kan finne alt fra sverd, øks, spyd, jernkniver og pil og bue, til ringbrynje og vikingskip. Dersom et fartøy har veltet, eller har tatt inn tilstrekkelig med vann, så kan det ha sunket. Med de gode bevaringsforholdene som finnes i fjorden er der et godt håp om at slike vrak kan være i rimelig god forfatning. Samtidig er vi ydmyke med tanke på størrelsen av Hafrsfjorden. Men tenk om vi kunne finne rester av et vikingskip, gjerne etter tips fra en sofakrok et annet sted i landet, det hadde vært stort, smiler Daasvatn.

NYE LETEAKSJONER PÅ NYÅRET
Neste aksjon vil skje allerede på nyåret, etter at funnene fra første omgang er analysert, da med ROV. Senere skal man benytte akustisk utstyr for så se bedre ned i bunnen over store områder.
– Datanalysen representerer nok den største og mest tidkrevende delen av jobben. Tanken er å utvikle algoritmer for mønstergjenkjenning sammen med ansatte og studenter fra Universitetet i Stavanger,
avslutter Daasvatn.