Il progetto Paititi Research rappresenta il culmine degli sforzi di un team di ricercatori indipendenti e interdisciplinari, dedicato a decifrare uno dei più grandi misteri della storia peruviana. Gli autori hanno realizzato questo studio in modo indipendente, non sono affiliati a nessuna organizzazione e non ricevono alcun supporto finanziario esterno. Per ulteriori dettagli tecnici, consultare: C. Cieslar and Y. Vasyunin, “Identification of archeological sites in the Peruvian Amazon using satellite remote sensing.” Non pubblicato, 2023.
Abbiamo condotto ricerche a basso costo basate su tecnologie non invasive di telerilevamento (ERS – Earth Remote Sensing), su un sistema informativo geografico open-source (GIS – Geographic Information System) e sulla piattaforma Big Data Google Earth Engine (GEE), al fine di individuare potenziali paesaggi alterati dall’uomo e siti ancora inesplorati in una regione montuosa e forestale del Perù.
Per il lavoro distribuito tra multipli partecipanti, abbiamo sviluppato un’infrastruttura GIS su cloud integrata con immagini ERS e vari set di dati geografici, come i modelli digitali di elevazione (DEM – Digital Elevation Model) e le mappe storiche. Utilizzando script GEE accessibili al pubblico, viene impiegata una tecnica innovativa di previsione che consente di identificare aree idonee per insediamenti storici. Le aree più promettenti vengono analizzate manualmente utilizzando le immagini e le mappe disponibili, scoprendo anomalie che potrebbero indicare siti archeologici.
Contesto del progetto
La ricerca archeologica nella regione amazzonica del Perù è teoricamente poco sviluppata. La scarsa rilevanza attribuita a questa zona geografica è dovuta, da un lato, alla scarsa visibilità dei siti archeologici e, dall’altro, alle difficili condizioni di vita, trasporto, soggiorno e lavoro [1].
Un’area montuosa, fortemente forestale e quasi disabitata all’interno del Parco Nazionale di Manu in Perù, tra le regioni di Cusco e Madre de Dios, potrebbe aver agito, data la sua vicinanza al nucleo centrale dello Stato Inca, come barriera e corridoio per le società umane nel corso del tempo.
Due manoscritti gesuiti storici [2], [3] e numerose testimonianze recenti [4]-[7] indicano l’alta selva, la foresta pluviale nel sud-est del Perù, come il luogo dove potrebbe esistere un insediamento (o insediamenti) di una cultura avanzata.
Numerose spedizioni hanno tentato, prima di noi, di trovare Paititi. Condividiamo qui le nostre opinioni sui motivi del loro insuccesso o limitato successo e su come la tecnologia moderna ci offra un vantaggio:
- Mancanza di immagini satellitari ad alta risoluzione: Una delle limitazioni più critiche affrontate dalle precedenti spedizioni è stata l’assenza di immagini satellitari ad alta risoluzione. Questo strumento moderno consente di identificare anomalie e potenziali siti archeologici dall’alto, fornendo indizi inestimabili per i team sul campo.
- Dati storici imprecisi: Molte esplorazioni passate si basavano su documenti storici e leggende, spesso imprecisi o interpretati erroneamente. Senza indicazioni precise sui luoghi o descrizioni, queste spedizioni potevano solo ipotizzare dove potesse trovarsi Paititi, portando a ricerche estese in aree errate.
- Vantaggio della tecnologia moderna: Il nostro team utilizza le immagini satellitari più recenti ad alta risoluzione, che ci permettono di localizzare aree di interesse con una precisione mai raggiunta prima. Questa tecnologia ci fornisce mappe topografiche dettagliate e ha rivelato modelli e strutture nascoste sotto la copertura forestale, rendendo più efficaci le nostre ricerche sul campo.
- Approccio interdisciplinare: La combinazione dei dati satellitari ad alta risoluzione con competenze provenienti da diversi settori consente una ricerca più informata e strategica.
Metodologia e dati
Infrastruttura GIS
Poiché il team di ricerca era distribuito in tutto il mondo, il primo passo di questo studio è stato quello di creare un GIS che consentisse il lavoro simultaneo su layer geospaziali.
Il cuore della nostra infrastruttura spaziale era rappresentato dalla piattaforma Relational Database Service (RDS) di Amazon, che consente una configurazione, un utilizzo e una scalabilità convenienti e semplici dei database relazionali nel cloud.
La piattaforma utilizza un RDBMS open-source PostgreSQL con l’estensione PostGIS per la gestione dei dati geospaziali.
L’interfaccia front-end per l’interazione con i dati geospaziali nel database è rappresentata dal software desktop open-source multipiattaforma QGIS.
Raccolta dei dati e studio di sintesi
L’area di ricerca si estende su circa 8.000 km², situata alla transizione tra le Ande sudorientali del Perù e le foreste pluviali del bacino amazzonico, al confine tra le regioni di Cusco e Madre de Dios. Il lato occidentale montuoso, la Sierra, varia in altitudine tra i 2.000 m e i 4.000 m ed è principalmente coperto da erbe basse e arbusti. La Selva montana orientale scende fino a 1000 m e presenta una densità di vegetazione forestale molto alta – oltre il 75%.
Come in ogni progetto volto ad analizzare aree poco o per nulla esplorate, il lavoro inizia con la raccolta di tutti i dati disponibili sull’area, che vengono poi inseriti nel GIS. Questo permette di definire quali metodi di analisi spaziale applicare ai dati raccolti. Tutti i set di dati raccolti dagli autori possono essere classificati in due gruppi in base al loro livello di dettaglio cartografico. Il livello di sintesi ha una risoluzione spaziale media e copre l’intera area di studio, mentre il livello dettagliato con risoluzione spaziale elevata si concentra su punti specifici.
Dataset primari utilizzati nella ricerca
Modellazione orientata alla previsione
Abbiamo condotto uno studio preliminare su rovine Inca conosciute come Machu Picchu e Vilcabamba. Questi siti mostrano una relazione con la morfologia del terreno, ovvero una pendenza che rientra nell’intervallo di circa 0-20˚.
Per supportare le conclusioni derivate, abbiamo ipotizzato che i modelli insediativi di piccole comunità locali moderne non siano cambiati in modo significativo. Da OpenStreetMap abbiamo estratto 15.738 campioni di piccoli insediamenti moderni nelle Ande. Per ogni punto abbiamo creato un buffer con un raggio di 50 metri e calcolato i valori relativi alla morfologia del terreno.
Sulla base della relazione individuata tra pendenza del terreno e insediamenti nelle Ande, abbiamo creato una mappa della pendenza/idoneità degli insediamenti, suddividendo l’intera area di studio in cinque categorie diverse di pendenza:
- leggera (0-10˚)
- moderatamente ripida (10-20˚)
- ripida (20-30˚)
- molto ripida (30-60˚)
- non abitabile (60-90˚)
L’area di interesse per la raccolta e analisi di dati di telerilevamento ad alta risoluzione è stata così ridotta da 8000 km² a 2350 km².
Interpretazione dei dati ad alta risoluzione
L’occhio umano è in grado di riconoscere segni sottili nelle immagini e di collegarli al contesto circostante. Un’interpretazione visiva approfondita di tutti i dati spaziali disponibili, in particolare quelli ad alta risoluzione, ha costituito la base del nostro approccio di ricerca.
I criteri utilizzati per identificare potenziali siti archeologici sconosciuti erano:
- la posizione nel bacino del fiume Nistrón;
- la pendenza del terreno corrispondente alle categorie “particolarmente adatte” e “adatte”;
- la presenza di una fonte d’acqua;
- la posizione dominante rispetto all’ambiente circostante.
Abbiamo analizzato un’area di circa 3.000 km², concentrandoci principalmente sulle zone particolarmente adatte, per le quali abbiamo acquistato dati commerciali ad alta risoluzione.
Sei aree di interesse selezionate (AOI)
Analisi delle testimonianze: mappatura
Fino ad oggi, le rovine di Mameria, scoperte negli anni ’70 da Herbert Cartagena [5], [7, pp. 113-116], rappresentano l’unico insediamento storico di rilievo conosciuto nel bacino del fiume Madre de Dios. Tuttavia, ci sono alcune testimonianze non confermate che descrivono l’esistenza di un insediamento più grande nascosto nella selva del Parco Nazionale del Manu. Queste testimonianze sono state menzionate da Landa [4, pp. 56, 19, 51-53, 57] e Palkiewicz & Kaplanek [6, p. 374].
Dove possibile, abbiamo riportato su una mappa le aree menzionate nelle testimonianze, confrontandole con i dati derivati dalla nostra analisi geospaziale. Questo ha permesso di restringere l’area di ricerca al bacino del fiume Nistrón (Maestrón) nel Parco Nazionale del Manu occidentale.
Analisi delle testimonianze: georeferenziazione di mappe antiche
Analisi delle testimonianze: georeferenziazione di fotografie
* Le riprese sono originariamente tratte da Landa [4].
Riepilogo
L’area AOI 3 si è rivelata il sito più promettente grazie a:
- la sua posizione tra tutte le aree descritte nelle testimonianze;
- la corrispondenza con le foto scattate da Landa, georeferenziate con precisione nel nostro GIS;
- la presenza di diverse caratteristiche visive identificate che sono visibili in diversi spettri;
- le condizioni favorevoli del terreno, che include una posizione dominante con montagne che delimitano la sua parte occidentale. Dovrebbe offrire protezione naturale, abbondanza di cascate e risorse idriche, come menzionato in diverse testimonianze.
Risultati
Spedizione 2019
Alla fine di maggio 2019, dopo quasi tre anni di studi teorici e selezione delle aree più promettenti, abbiamo deciso di fare i nostri primi passi sul terreno in Perù.
Abbiamo testato l’equipaggiamento e le nostre capacità in condizioni difficili, tratto conclusioni sull’efficacia delle mappe da noi sviluppate e sull’organizzazione di una spedizione più complessa.
Conclusioni
La ulteriore esplorazione dell’area di interesse 3 (AOI3), sia attraverso una spedizione diretta che attraverso una scansione LiDAR aerea, in grado di penetrare la fitta vegetazione, sarebbe fondamentale per verificare i risultati di questo studio, comprendere i modelli insediativi sul versante orientale delle Ande e studiare le interazioni tra le popolazioni della Selva e della Sierra.
Inoltre, il database geospaziale completo creato per quest’area del Perù, scarsamente mappata, offre una comprensione olistica unica di questo ambiente. Questo è reso possibile da un GIS che collega ricercatori di diverse parti del mondo. Da un lato, i dati raccolti sono di grande valore per studi futuri nella regione, come la gestione del Parco Nazionale di Manu per la conservazione della biodiversità. Dall’altro, il workflow GIS open-source sviluppato può essere applicato anche al di fuori di questa area di ricerca e non è limitato solo all’archeologia.
Riferimenti
- H. Tantaleán, “Un panorama de la teoría arqueológica en el Perú de comienzos del siglo XXI,” Discursos sur, n. 5, pp. 201–243, Lug. 2020, doi: 10.15381/dds.v0i5.18150.
- “Relazione d’un miracolo… nel Regno di Paÿtiti a canto del Perù,” Archivum Romanum Societatis Iesu, Perù, 19, ff. 38 41, 1567/1625.
- L. Laurencich-Minelli, “Traduzione in italiano del quaderno Exsul Immeritus Blas Valera Populo Suo,” in Exsul immeritus blas valera populo suo e Historia et rudimenta linguae piruanorum: Indios, gesuiti e spagnoli in due documenti segreti sul Perù del XVII secolo, CLUEB, 2005, pp. 307–340. doi: 10.1400/104366.
- C. N. Landa, Paititi en la bruma de la historia [Paititi nella nebbia della storia]. Arequipa: Cuzzi, 1983.
- G. Deyermenjian, “Mameria: an Incan Site Complex in the High-Altitude Jungles of Southeast Peru,” Athena Review, vol. 3, n. 4, pp. 80–88, 2003.
- J. Palkiewicz e A. Kaplanek, El Dorado. Polowanie Na Legende [El Dorado. Alla ricerca della leggenda]. Poznan: Wydawnictwo Zysk i S-ka, 2005.
- J. Edigo, Paititi – la ciudad perdida [Paititi – la città perduta]. Lulu.com, 2017.