Mikro til makrokortlægning-observation af tidligere landskaber via fjernmåling

Fjernopdagelse af ændringer i landformer har længe været afhængig af fortolkningen af ​​luft- og satellitbilleder. Effektiv fortolkning af disse billeder, imidlertid, kan blive forhindret af miljøforholdene på det tidspunkt, hvor billedet blev taget, billedets kvalitet og manglen på topografiske oplysninger.

For nylig, data produceret ved hjælp af fotogrammetri og lysdetektering og rangering (LiDAR) -modeller er blevet almindelige for dem, der er involveret i geografisk analyse - ingeniører, hydrologer, landskabsarkitekter og arkæologer.

Generelt, disse teknikker blev designet til at fremhæve små "mikro-topografier", såsom det ekspansive maya-bosættelsesnetværk, der for nylig blev afsløret i de tætte jungler i Guatemala. Men, hvordan forbinder man prikkerne i større skala?

I ny forskning offentliggjort i denne uge i tidsskriftet Jordoverfladeprocesser og landformer , Cambridge arkæologer præsenterer en ny algoritme, Multi-Scale Relief Model (MSRM), som er i stand til at udtrække mikro-topografiske oplysninger på forskellige skalaer ved hjælp af mikro-, meso- og storskala digital overflade (DSM) og digitalt terræn (DTM) modeller.

Dr Hector Orengo, forsker ved McDonald Institute for Archaeological Research og hovedforfatter af undersøgelsen, sagde, "Vi udviklede oprindeligt denne algoritme til at komplementere multitemporal fjernmåling ved hjælp af multispektrale satellitbilleder, der i øjeblikket anvendes til genopbygning af det forhistoriske flodnetværk i det nordvestlige Indien som en del af TwoRains-projektet."

TwoRains multitemporale fjernmålingstilgang har haft en vigtig indvirkning, da den var i stand til at finde og præcist spore mere end 8, 000 km reliktvandløb; hvis billede er valgt som coverbillede af årets Cambridge Science Festival (se billedet ovenfor).

Imidlertid, forfatterne var bevidste om, at mange gamle floder ikke blev fundet. Dr Orengo sagde, "Det blev hurtigt klart, at detektering og kortlægning af topografiske træk som f.eks. flodlejer, blufflinjer og klitfelter kunne hjælpe med at give indsigt i, hvordan palæelivere opførte sig og til sidst forsvandt. "

"Den nye MSRM-algoritme har imødekommet dette behov, og dens anvendelse har betydeligt udvidet vores viden om palaeoriver-netværket i det nordvestlige Indien med mere end 10, 000 nye floder fundet. "

At forstå, hvordan Indus -civilisationen fik adgang til og forvaltede deres vandressourcer, er kernen i TwoRains -projektet.

Dr. Cameron Petrie, direktør for det ERC-finansierede projekt og medforfatter på undersøgelsen, kommenterede, "Vi undersøger karakteren af ​​menneskelig tilpasning til de økologiske forhold, der skabes af vinter- og sommernedbørssystemerne i Indien. Disse systemer er vigtige for at forstå fortiden og planlægge for fremtiden på grund af deres potentiale for direkte indvirkning på meget aktuelle spørgsmål som f.eks. fødevaresikkerhed og bæredygtigheden af ​​menneskelig bosættelse på bestemte områder. "

"Mennesker kan tilpasse deres adfærd til en lang række klimatiske og miljømæssige forhold, så det er vigtigt, at vi forstår i hvilken grad tidligere menneskelige valg, nutid og fremtid er modstandsdygtige og bæredygtige i lyset af de forskellige vejrforhold, og når de konfronteres med pludselige begivenheder med klimaforandringer. Rekonstruktion af det forhistoriske hydrografiske netværk af Sutlej-Yamuna-grænsefladen i det nordvestlige Indien hjælper os med at forstå disse tilpasninger mere fuldt ud. "

Dr. Orengo mener, at den nye metode har mange anvendelser uden for arkæologiens område. Han kommenterede, "Anvendelsen af ​​MSRM kan også være til gavn for alle andre forskningsområder, der sigter mod at fortolke små terrænforskelle. Vi har gjort koden åben adgang i avisen med håb om, at andre vil kunne bruge den til deres egne interesser, og også evaluere og forbedre det. "