ランドスケープ考古学に適用された衛星熱データ:ミシガン州の丘 (1200-1600 CE)

科学分野:

• 考古学的なリモートセンシング
• パレオ環境の再構築
• 地理空間分析とは

背景:

• 衛星によるリモートセンシング,ビッグデータ,機械学習により,大規模な地理分析が可能になります.
• 考古学は,マルチテンポラルおよびマルチセンサ衛星データを活用して,文化,生態,気候の変数間の関係を研究することができます.
• 衛星からの熱センサーデータは,考古学的な景観研究のための貴重な資源ですが,未充分に利用されています.

研究 の 目的:

• 考古学研究における熱センサーデータの価値を実証する.
• ランドサット8熱赤外線センサーのタイムシリーズデータを分析するための自動化されたルーチンを開発する.
• 後期接触前期の埋葬丘と周辺の湖の熱特性との関係を調査する.

主な方法:

• Landsat 8 熱赤外線センサーのタイムシリーズデータを分析するための自動化されたルーチンを開発しました.
• 何千もの内陸湖の振幅と相変化値を抽出するためにハーモニック回帰を適用しました.
• 湖の周回面積比を計算し,後期前接触期埋葬丘のある湖とない湖の間の熱データを比較した.

主要な成果:

• Late Precontactの墓地がある湖は,墓地のない湖と比較して,遅延した春の温暖化と後の秋の冷却を示した.
• 丘と関連した湖は,より規則的な形をしていることが判明しました.
• これらの発見は,古代のコミュニティが戦略的に特定の資源の利益,例えば延長された成長シーズンのような湖の場所を選んだことを示唆しています.

結論:

• ミシガン州下半島の遅いプレコンタクトのコミュニティは,丘の建設のために熱的な利点を持つ湖の場所を選んだ可能性が高い.
• この研究は,接触前の先住民の農業の証拠を考慮して,グレート・レイク地域におけるトウモロコシの生計と儀式的重要性を再検討する重要性を強調しています.
• 開発された分析ワークフローは,世界中の考古学者が,自由に利用可能なLandsatデータとGoogle Earth Engineを使用して,相対的な熱パターンを文化的景観研究に統合するための再現可能なフレームワークを提供します.