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Evaluación preliminar comparativa de PRISMA hiperespectral y Sentinel-2 en los sitios arqueológicos de Alba Fucens y Sinuessa (Italia)

Autores: Alicandro, Maria; Candigliota, Elena; Dominici, Donatella; Immordino, Francesco; Masin, Fabrizio; Pascucci, Nicole; Quaresima, Raimondo; Zollini, Sara

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Evaluación preliminar comparativa de PRISMA hiperespectral y Sentinel-2 en los sitios arqueológicos de Alba Fucens y Sinuessa (Italia)


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Sitios arqueológicos
Sensor hiperespectral
PRISMA
Sentinel-2
Firmas espectrales
Análisis de clasificación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En las últimas décadas, las técnicas de teledetección han contribuido a apoyar los estudios y la gestión del patrimonio cultural, incluidos los sitios arqueológicos, así como su contexto territorial y alrededores geográficos. Este artículo tiene como objetivo investigar las capacidades y limitaciones del nuevo sensor hiperespectral PRISMA (Precursore IperSpettrale della Missione Applicativa) de la Agencia Espacial Italiana (ASI), que aún se aplica poco a los estudios arqueológicos. El sensor PRISMA fue probado en sitios arqueológicos terrestres italianos (Alba Fucens, Massa D"Albe, L"Aquila) y marinos (Sinuessa, Mondragone, Caserta). Se realizó una comparación entre las imágenes hiperespectrales de PRISMA y el conocido Instrumento Multiespectral Sentinel-2 (MSI) para comprender mejor las características y resultados útiles para investigar las áreas mencionadas. En primer lugar, se realizó un análisis de bandas defectuosas y eliminación de ruido, con el fin de eliminar las bandas numéricamente corruptas. Se llevó a cabo un análisis de componentes principales (PCA) para resaltar detalles invisibles en la imagen original; luego, se extrajeron y compararon las firmas espectrales de áreas representativas con los datos de Sentinel-2. Por último, se realizó un análisis de clasificación (ML y SAM) tanto en las imágenes de PRISMA como en las de Sentinel-2. Los resultados mostraron un pleno acuerdo entre los datos de Sentinel y PRISMA, mejorando la capacidad de PRISMA para extrapolar más información espectral y proporcionando una mejor fiabilidad en la extracción de las características.

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