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Aplicación de SIG y teledetección en la cartografía de sitios arqueológicos en el área de Awsard (Marruecos)

Autores: Nsanziyera, Ange Felix; Rhinane, Hassan; Oujaa, Aicha; Mubea, Kenneth

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2018

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Acceso abierto

Artículo científico
2018

Aplicación de SIG y teledetección en la cartografía de sitios arqueológicos en el área de Awsard (Marruecos)


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Arqueológicamente
Sitios
SIG
Teledetección
Modelo predictivo
Datos arqueológicos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 18

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Marruecos es famoso como uno de los lugares arqueológicamente más ricos con muchos sitios. Además, algunos de los sitios han sido catalogados como Patrimonio de la Humanidad de la UNESCO. Las observaciones in situ se utilizan en la cartografía del patrimonio cultural y los sitios arqueológicos. Sin embargo, este procedimiento requiere observaciones periódicas, que son prácticamente difíciles de combinar con métodos y prácticas tradicionales, ya que consume mucho tiempo y es costoso. Así, las tecnologías modernas, principalmente los SIG y la teledetección, están ganando atención como herramientas para la predicción en sitios arqueológicos. El objetivo de este artículo es evaluar la aplicación de los SIG y la teledetección para desarrollar un modelo predictivo, que se utilizará para localizar áreas con alto potencial como sitios arqueológicos en la zona de Awsard (sur de Marruecos). Se ha aplicado el proceso de jerarquía analítica (AHP) como un método de toma de decisiones multicriterio, que integra datos arqueológicos y factores ambientales, análisis geoespacial y modelado predictivo, a la identificación de posibles ubicaciones de túmulos en el área de estudio. El modelo se desarrolló utilizando una zona de 21 km con 233 sitios conocidos. Posteriormente, se validó utilizando 530 sitios desconocidos dentro de un área de 980 km. La precisión aceptable del 93% se calculó utilizando una estimación de ganancia predictiva, lo que demuestra la eficiencia de la capacidad predictiva del modelo.

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