A civilização maia das Terras Baixas prosperou de 1000 a.C. a 1500 d.C. em torno da península de Yucatán. Conhecida por sua sofisticação na escrita, arte, arquitetura, astronomia e matemática, essa civilização ainda é obscurecida por florestas inacessíveis, e muitas questões permanecem um mistério. Em 2016, a Iniciativa Pacunam Lidar (PLI) realizou o maior levantamento de dados da região maia até então, mapeando 2.144 km² da Reserva da Biosfera Maia, na Guatemala. Os dados da PLI tornaram possível caracterizar assentamentos e infraestruturas antigas ao longo de uma extensa faixa, variada e representativa das centrais Terras Baixas maias.
Em 2009, foi aplicado pela primeira vez na área a tecnologia moderna do setor de manufatura, concentrando-se na análise imediata do entorno. A PLI cobriu duas vezes a área de qualquer pesquisa anterior e envolveu um consórcio de acadêmicos conduzindo análises colaborativas e complementares em toda a região de estudo. Essa cooperação entre os acadêmicos proporcionou uma perspectiva regional única, revelando uma considerável população, bem como complexas modificações de paisagem anteriormente não apuradas e em grande escala nas antigas e centrais Terras Baixas da península de Yucatán.
A análise identificou 61.480 estruturas antigas na região da pesquisa, resultando em uma densidade de 29 estruturas por km². Estima-se uma densidade média de ~ 80 a 120 pessoas por km² no período clássico tardio (650 a 800 dC). A extrapolação no registro dessa densidade para todos os 95.000 km² produz uma faixa populacional de 7 milhões a 11 milhões. A distribuição da população não é homogênea; encontram-se evidências de áreas rurais com baixa densidade geral, zonas periurbanas com pequenos centros urbanos e populações dispersas, e zonas urbanas onde uma única cidade grande integra uma população maior.
O Lidar , do inglês “Light Detection and Ranging” (Detecção de luz e alcance), é um tipo de varredura a laser aerotransportada que fornece uma técnica poderosa para o mapeamento tridimensional de recursos topográficos. Está provando ser uma ferramenta valiosa na arqueologia, particularmente onde os restos de estruturas podem estar escondidos sob as copas de florestas. A pesquisa da PLI revelou ainda 362 km² de terrenos agrícolas deliberadamente modificados, necessários para sustentar populações nessa escala, e outros 952 km² de planaltos não modificados para potencial uso desordenado. Aproximadamente 106 km de vias internas e entre locais constituem evidências de conectividade inter e intracomunitária.
Os 2.144 km² de dados adquiridos pela PLI alteram assim as interpretações dos antigos maias em escala regional. Uma população antiga na casa dos milhões estava desigualmente distribuída, com vários graus de urbanização. Os dados renderam alem das estimativas populacionais, medidas de intensificação agrícola e evidências de investimento em infra-estrutura de transformação de paisagem. As descobertas indicam que essa sociedade maia era uma rede regionalmente interconectada de cidades densamente povoadas, sustentadas por uma série de práticas agrícolas que otimizavam a produtividade da terra e as interações entre comunidades rurais e urbanas.
O uso na Geologia
Em geologia e sismologia, uma combinação de Lidar e GPS utilizados em aeronaves evoluiu para uma ferramenta importante para detectar falhas e medir elevação. A junção das duas tecnologias pode produzir modelos de elevação extremamente precisos para terrenos que podem até mesmo medir a elevação do solo através de árvores. Esta combinação foi usada mais notoriamente para encontrar a localização da falha de Seattle em Washington, EUA. Esta sendo também usado para medir a elevação no Monte. St. Helens usando dados de antes e depois do levantamento de 2004. Os sistemas Lidar aerotransportados monitoram as geleiras e têm a capacidade de detectar quantidades sutis de seu crescimento ou declínio. Um sistema baseado em satélite é o ICESat da NASA, que inclui o sistema Lidar. O Mapeador Topográfico Aéreo da NASA também é usado extensivamente para monitorar glaciares e realizar análises de mudanças costeiras.
Bom trabalho ! Continuem cumprimentos !