El algoritmo AgriExp<\/strong> utiliza las \u00faltimas im\u00e1genes de sat\u00e9lite Sentinel-2, y emplea indicadores de \u201cbandas medias\u201d de espectro para mapear anualmente cultivos en zonas que han sido transformadas en campos agr\u00edcolas. Esta herramienta combina la cartograf\u00eda multitemporal del cambio de la cobertura del suelo con la evaluaci\u00f3n automatizada y la valoraci\u00f3n del impacto de la invasi\u00f3n agr\u00edcola dentro de las zonas de protecci\u00f3n.<\/p>\n <\/p>\n La primera aplicaci\u00f3n del algoritmo se ha probado en el desierto de Cholist\u00e1n<\/a>, al este de Pakist\u00e1n<\/a>. \u201cLa zona estudiada cuenta con cientos de t\u00famulos arqueol\u00f3gicos que se remontan a la civilizaci\u00f3n del valle del Indo<\/a>. Como ocurre en muchas otras zonas \u00e1ridas, el reciente desarrollo de sistemas de regad\u00edo amenaza la conservaci\u00f3n y visibilidad de muchos yacimientos arqueol\u00f3gicos<\/strong>, por lo que a menudo no se detectan\u201d, explican Francesc Conesa<\/strong><\/a> y Hector \u00c0. Orengo<\/strong><\/a> (ICREA-ICAC), del grupo GIAP<\/a>.<\/p>\n De acuerdo con el estudio, la aplicaci\u00f3n de AgriExp muestra una transformaci\u00f3n generalizada de los pastizales del desierto a partir de 2018<\/strong>. En 2020, decenas de t\u00famulos fueron invadidos y parcialmente nivelados, y en la actualidad al menos el 50 % de los hallazgos conocidos de la regi\u00f3n presentan alg\u00fan grado de afectaci\u00f3n por recientes desarrollos de regad\u00edo.<\/p>\n <\/p>\n El algoritmo AgriExp, recientmente publicado en nuevo art\u00edculo cient\u00edfico publicado en la revista Remote Sensing<\/em><\/a> representa un avance en la normalizaci\u00f3n de los resultados obtenidos por sat\u00e9lite para vigilar de forma sistem\u00e1tica y continua las amenazas y peligros a largo y corto plazo de las zonas patrimoniales.<\/p>\n La aplicaci\u00f3n del algortimo AgriExp<\/strong> no requiere conocimientos inform\u00e1ticos avanzados ni preprocesamiento de datos, por lo que tiene potencial tanto para el uso acad\u00e9mico como para las agencias y profesionales del patrimonio<\/strong>. Est\u00e1 destinado sobre todo para trabajar en zonas \u00e1ridas, donde no siempre es posible el seguimiento a pie o in situ<\/em> de los da\u00f1os y donde cientos de yacimientos arqueol\u00f3gicos e hist\u00f3ricos no est\u00e1n protegidos.<\/p>\n<\/div>\n <\/p>\n El investigador del centro de investigaci\u00f3n GeoSciences Barcelona<\/a> (GEO3BCN-CSIC), Agust\u00edn Lobo<\/a>, ha colaborado en el dise\u00f1o de este m\u00e9todo para detectar campos agr\u00edcolas cercanos a los sitios del patrimonio cultural a partir de series temporales de im\u00e1genes de sat\u00e9lite. El trabajo ha sido liderado por el Grup de Recerca en Arqueologia del Paisatge (GIAP)<\/a> del Instituto Catal\u00e1n de Arqueolog\u00eda Cl\u00e1sica (ICAC)<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n Informaci\u00f3n original<\/a> elaborada en ingl\u00e9s por el grupo de investigaci\u00f3n GIAP del ICAC<\/em><\/p>\n \u00a1Consulta el art\u00edculo en acceso abierto!<\/strong><\/p>\n Conesa, F. C.<\/a>; Orengo, H. A.<\/a>; Lobo, A.<\/a>; Petrie, C. A.<\/a> (2023). \u00abAn Algorithm to Detect Endangered Cultural Heritage by Agricultural Expansion in Drylands at a Global Scale\u00bb<\/strong><\/a>, Remote Sensing,<\/em> Vol. 15, Issue 1, https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs15010053<\/a><\/p>\n<\/div>\n <\/p>\n Francesc C. Conesa<\/strong><\/a>, investigador Beatriu de Pin\u00f3s en el ICAC (2020-BP-00203), junto con H\u00e8ctor A. Orengo<\/a><\/strong> (ICREA-ICAC), concibi\u00f3 esta investigaci\u00f3n cuando era investigador postdoctoral Juan de la Cierva-Incorporaci\u00f3n (IJC2018-038319-I, Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades de Espa\u00f1a) como resultado de su estancia Marie Sklodowska-Curie Action en la Universidad de Cambridge (MarginScapes, n. 794711).<\/p>\n Cameron A. Petrie<\/a> coordina el proyecto MAHSA, Mapping Archaeological Heritage in South Asia<\/a> (Universidad de Cambridge), financiado por la Fundaci\u00f3n Arcadia<\/a>, y tambi\u00e9n fue el director general del proyecto TwoRains, financiado por una ayuda ERC (n. 648609). Agust\u00edn Lobo<\/a> es investigador del centro de investigaci\u00f3n GeoSciences Barcelona<\/a> (GEO3BCN-CSIC).<\/p>\n Las im\u00e1genes de sat\u00e9lite se proporcionaron generosamente gracias a una ayuda de Investigaci\u00f3n y Educaci\u00f3n de Planet Labs Inc.<\/a><\/strong> (con licencia a F.C.C. n\u00fam. 487380). Tambi\u00e9n queremos agradecer a la comunidad de Google Geo for Good<\/strong> y al equipo de desarrolladores de Earth Engine<\/strong><\/a> por sus \u00fatiles sugerencias sobre el c\u00f3digo original. Estamos agradecidos tambi\u00e9n a Steve Markofsky<\/a> por sus comentarios sobre una versi\u00f3n anterior del manuscrito.<\/p>\n <\/p>\n El Instituto Catal\u00e1n de Arqueolog\u00eda Cl\u00e1sica es un centro CERCA<\/strong><\/a> creado como consorcio en 2003 por la Generalidad de Catalunya y la Universidad Rovira i Virgili. Tiene su sede en Tarragona, ciudad reconocida como Patrimonio Mundial por la UNESCO en el a\u00f1o 2000, y est\u00e1 especializado en la investigaci\u00f3n y formaci\u00f3n avanzada en arqueolog\u00eda cl\u00e1sica.<\/p>\n<\/div>\n M\u00e1s informaci\u00f3n en el web www.icac.cat<\/a><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/icac.cat\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/GIAP-Remote-Sensing-2023_figure-2.png\")
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<\/a><\/p>\nFinanciaci\u00f3n y agradecimentos<\/strong><\/h5>\n
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