Un nou article científic publicat a la revista Remote Sensing presenta un fluxe de treball integrat (algorisme) que proporciona una eina molt eficient per a la detecció i monitoreig, gairebé a temps real, d’amenaces i possibles danys al patrimoni deguts a l’expansió i la invasió agrícola. L’investigador del centre de recerca GeoSciences Barcelona (GEO3BCN-CSIC), Agustín Lobo, ha col·laborat en el disseny d’aquest mètode de detecció de camps agrícoles propers als llocs del patrimoni cultural a partir de sèries temporals d’imatges de satèl·lit. El treball ha estat liderat pel Grup de Recerca en Arqueologia del Paisatge (GIAP) de l’Institut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC).
L’algorisme AgriExp utilitza les últimes imatges de satèl·lit Sentinel-2 més recents i empra indicadors de “bandes mitjanes” d’espectre per a mapar anualment cultius en zones que han estat transformades en camps agrícoles. Aquesta eina combina la cartografia multitemporal del canvi de la cobertura del sòl amb l’avaluació automatitzada i la valoració de l’impacte de la invasió agrícola dins les zones de protecció.
La primera aplicació de l’algoritme s’ha provat al desert de Cholistan, a l’est del Pakistan. “La zona estudiada compta amb centenars de túmuls arqueològics que es remunten a la civilització de la vall de l’Indus. Com passa en moltes altres zones àrides, el recent desenvolupament de sistemes de regadiu amenaça la conservació i visibilitat de molts jaciments arqueològics, per la qual cosa sovint no es detecten”, expliquen Francesc Conesa i Hector À. Orengo (ICREA-ICAC), del grup GIAP.
D’acord amb l’estudi, l’aplicació d’AgriExp mostra una transformació generalitzada dels pastius del desert a partir del 2018. El 2020, desenes de túmuls van ser envaïts i parcialment anivellats, i en l’actualitat almenys el 50 % dels monticles coneguts de la regió presenten algun grau d’afectació per recents desenvolupaments de regadiu.
L’algorisme AgriExp, recentment publicat en un nou article científic publicat a la revista Remote Sensing, representa un avenç en la normalització dels resultats obtinguts per satèl·lit per vigilar de forma sistemàtica i contínua les amenaces i perills a llarg i curt termini de les zones patrimonials.
Versió original publicat per ICAC
Referencia del article
Conesa, F. C., Orengo, H. A., Lobo, A., & Petrie, C. A. (2023). An Algorithm to Detect Endangered Cultural Heritage by Agricultural Expansion in Drylands at a Global Scale. In Remote Sensing (Vol. 15, Issue 1). https://doi.org/10.3390/rs15010053