Investigador/es principal/es:: Nazarij Bulawka
Investigador/es participante/s: Hèctor A. Orengo (Supervisor)
Investigador/es colaborador/es: Josep M. Palet Martínez (ICAC), Arnau Garcia-Molsosa (ICAC), Francesc C. Conesa (ICAC), Iban Berganzo (ICAC), Alfredo Mayoral (ICAC), Toby C. Wilkinson (ICAC), Paloma Aliende (ICAC)
Fechas: 05/09/2022 - 04/09/2024
Financiación: Comissió Europea, Marie S. Curie Action - Postdoctoral Fellowship (HORIZON-MSCA-2021-PF-01. N. 101062705)
Los antiguos sistemas de irrigación fueron probablemente las primeras modificaciones del paisaje a gran escala realizadas por el ser humano. El análisis de los antiguos sistemas de irrigación que dieron origen y sostuvieron las primeras civilizaciones urbanas va mucho más allá del estudio de la irrigación antigua para abordar temas como el cambio climático, la sostenibilidad, la dinámica de la población y la economía antigua, todo ello en el núcleo de la urbanización como fenómeno profundamente humano, quizás el cambio más importante en la historia de la humanidad. Durante muchas décadas, la investigación sobre la gestión del agua en la antigüedad en arqueología se centró principalmente en el Oriente Próximo y las regiones circundantes con condiciones hidroclimáticas similares. La situación política en esa región y, como consecuencia, la falta de nuevos datos, casi detuvo las actividades científicas posteriores. Sin embargo, la relevancia de este tema de investigación no disminuyó y muchos métodos para el estudio de la irrigación antigua y la gestión del agua utilizando teledetección han sido desarrollados durante los últimos años. Sin embargo, la mayoría de enfoques anteriores estaban centrados en regiones (carecen de aplicabilidad a otros entornos) y detectaron principalmente canales aislados, lo que dificulta el estudio y la comprensión de la red que constituían los antiguos sistemas de irrigación. UnderTheSands empleará una combinación de técnicas novedosas de teledetección (incluyendo Multi-Scale Relief Model, índices de vegetación multitemporales estacionales, algoritmos híbridos de aprendizaje Deep Learning, arqueomorfología, índices de correlación espacial y análisis históricos) y fuentes (incluyendo imágenes multiespectrales, radar de apertura sintética y TanDEM-X) para producir un flujo de trabajo para la detección y análisis de redes de irrigación antiguas en diversos entornos. Estos métodos, junto con la formación proporcionada durante su implementación por un equipo de destacados investigadores internacionales, mejorarán el perfil del candidato con técnicas que lo situarán en la vanguardia de la investigación en irrigación antigua y impulsarán su carrera.
