Orrù, Valentina
(2025)
Il popolamento della Mesopotamia meridionale dal V millennio a.C. alla metà del II secolo d.C.: uno studio di archeologia insediamentale sulla base di remote sensing, modelli predittivi e dati dalle ricognizioni sul campo, [Dissertation thesis], Alma Mater Studiorum Università di Bologna.
Dottorato di ricerca in
Scienze storiche e archeologiche. Memoria, civilta' e patrimonio, 37 Ciclo. DOI 10.48676/unibo/amsdottorato/12009.
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Abstract
Questo progetto di ricerca mira a individuare e comprendere lo sviluppo del popolamento e delle strategie di sfruttamento del territorio nell’area dell’alluvio mesopotamico, da Balad fino ad Al-Qurna, dal V millennio a.C. alla metà del II millennio d.C. (dal periodo Ubaid al periodo islamico). La ricerca integra i dataset di FloodPlains (Marchetti et alii 2024), metodologie di remote sensing e machine learning, con l’obiettivo di tracciare un quadro complessivo sull’interazione tra ambiente e società, in uno dei paesaggi più dinamici dell'antichità. In aree mai indagate in precedenza, l’uso di tecniche di intelligenza artificiale ha permesso di automatizzare le analisi di remote sensing, validate successivamente tramite indagini sul campo. Tra le ricognizioni chiave si evidenziano la ricognizione edita e sistematizzata dei dati QADIS e la più recente indagine di Abu Ghraib, con l’obiettivo di approfondire la comprensione delle strutture insediative e della rete idrica antica. Una verifica empirica della linea di costa nell’area del distretto di Amara, ha inoltre fornito una base preliminare per la comprensione della configurazione storica della linea di costa e delle dinamiche insediamentali legate alla progradazione del delta. L'integrazione di questi approcci, unita a un'analisi paleoambientale, permette di tracciare un quadro complesso e dettagliato dei modelli di insediamento e delle dinamiche di sfruttamento del territorio, fornendo un contributo significativo allo studio del popolamento nell'antica Mesopotamia meridionale.
Abstract
Questo progetto di ricerca mira a individuare e comprendere lo sviluppo del popolamento e delle strategie di sfruttamento del territorio nell’area dell’alluvio mesopotamico, da Balad fino ad Al-Qurna, dal V millennio a.C. alla metà del II millennio d.C. (dal periodo Ubaid al periodo islamico). La ricerca integra i dataset di FloodPlains (Marchetti et alii 2024), metodologie di remote sensing e machine learning, con l’obiettivo di tracciare un quadro complessivo sull’interazione tra ambiente e società, in uno dei paesaggi più dinamici dell'antichità. In aree mai indagate in precedenza, l’uso di tecniche di intelligenza artificiale ha permesso di automatizzare le analisi di remote sensing, validate successivamente tramite indagini sul campo. Tra le ricognizioni chiave si evidenziano la ricognizione edita e sistematizzata dei dati QADIS e la più recente indagine di Abu Ghraib, con l’obiettivo di approfondire la comprensione delle strutture insediative e della rete idrica antica. Una verifica empirica della linea di costa nell’area del distretto di Amara, ha inoltre fornito una base preliminare per la comprensione della configurazione storica della linea di costa e delle dinamiche insediamentali legate alla progradazione del delta. L'integrazione di questi approcci, unita a un'analisi paleoambientale, permette di tracciare un quadro complesso e dettagliato dei modelli di insediamento e delle dinamiche di sfruttamento del territorio, fornendo un contributo significativo allo studio del popolamento nell'antica Mesopotamia meridionale.
Tipologia del documento
Tesi di dottorato
Autore
Orrù, Valentina
Supervisore
Dottorato di ricerca
Ciclo
37
Coordinatore
Settore disciplinare
Settore concorsuale
Parole chiave
remote sensing,archeologia dei paesaggi,intelligenza artificiale,ricognizioni archeologiche
DOI
10.48676/unibo/amsdottorato/12009
Data di discussione
17 Marzo 2025
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di dottorato
Autore
Orrù, Valentina
Supervisore
Dottorato di ricerca
Ciclo
37
Coordinatore
Settore disciplinare
Settore concorsuale
Parole chiave
remote sensing,archeologia dei paesaggi,intelligenza artificiale,ricognizioni archeologiche
DOI
10.48676/unibo/amsdottorato/12009
Data di discussione
17 Marzo 2025
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