A detecção remota de mudanças em formas de relevo há muito depende da interpretação de imagens aéreas e de satélite. Interpretação eficaz dessas imagens, Contudo, pode ser prejudicado pelas condições ambientais no momento em que a foto foi tirada, a qualidade da imagem e a falta de informação topográfica.

Mais recentemente, dados produzidos por fotogrametria e modelos de detecção e alcance de luz (LiDAR) tornaram-se comuns para aqueles envolvidos em análises geográficas - engenheiros, hidrologistas, arquitetos paisagistas e arqueólogos.

Em geral, essas técnicas foram projetadas para destacar 'microtopografias' em pequena escala, como a extensa rede de assentamentos maias recentemente revelada nas densas selvas da Guatemala. Mas, como conectar os pontos em uma escala maior?

Em nova pesquisa publicada esta semana na revista Processos e formas de relevo da superfície terrestre , Arqueólogos de Cambridge apresentam um novo algoritmo, Modelo de alívio multi-escala (MSRM), que é capaz de extrair informações microtopográficas em uma variedade de escalas empregando micro-, modelos de superfície digital meso e em grande escala (DSM) e modelos digitais de terreno (DTM).

Dr. Hector Orengo, pesquisador do Instituto McDonald de Pesquisa Arqueológica e principal autor do estudo, disse, "Nós originalmente desenvolvemos este algoritmo para complementar o sensoriamento remoto multitemporal usando imagens de satélite multiespectrais que estão sendo aplicadas na reconstrução da rede de rios pré-históricos no noroeste da Índia como parte do projeto TwoRains."

A abordagem de sensoriamento remoto multitemporal TwoRains teve um impacto importante, pois foi capaz de encontrar e rastrear com precisão mais de 8, 000km de cursos d'água remanescentes; cuja imagem foi selecionada como imagem da capa do Cambridge Science Festival deste ano (veja a imagem acima).

Contudo, os autores estavam cientes de que muitos rios antigos não estavam sendo encontrados. Dr. Orengo disse, "Logo ficou claro que detectar e mapear características topográficas, como diques, leitos de rio, linhas íngremes e campos de dunas podem ajudar a fornecer informações sobre como os paleoriversos se comportaram e eventualmente desapareceram. "

"O novo algoritmo MSRM atendeu a essa necessidade e sua aplicação ampliou significativamente nosso conhecimento da rede paleoriver do noroeste da Índia com mais de 10, 000 novos rios detectados. "

Compreender como a civilização Indus acessou e administrou seus recursos hídricos está no cerne do Projeto TwoRains.

Dr. Cameron Petrie, diretor do projeto financiado pelo ERC e co-autor do estudo, comentou, "Estamos investigando a natureza da adaptação humana às condições ecológicas criadas pelos sistemas de chuvas de inverno e verão da Índia. Esses sistemas são importantes para entender o passado e planejar o futuro devido ao seu potencial de impacto direto em questões muito atuais, como segurança alimentar e a sustentabilidade dos assentamentos humanos em áreas particulares. "

"Os humanos podem adaptar seu comportamento a uma ampla gama de condições climáticas e ambientais, por isso é essencial que entendamos o grau em que as escolhas humanas no passado, presente e futuro são resilientes e sustentáveis ​​em face de condições climáticas variáveis, e quando confrontado com eventos abruptos de mudança climática. A reconstrução da rede hidrográfica pré-histórica do interflúvio Sutlej-Yamuna no noroeste da Índia nos ajuda a compreender essas adaptações de forma mais completa. "

O Dr. Orengo acredita que o novo método tem muitos usos fora do reino da arqueologia. Ele comentou, "A aplicação do MSRM também pode ser benéfica para todos os outros campos de pesquisa com o objetivo de interpretar pequenas diferenças de terreno. Fizemos o código de acesso aberto no papel, na esperança de que outros possam usá-lo para seus próprios interesses, e também avaliar e melhorar. "