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शोधकर्ताओं ने जंगल में छिपे 60,000 मायान अवशेषों को खोजने के लिए LiDAR का उपयोग किया

शोधकर्ताओं ने जंगल में छिपे 60,000 मायान अवशेषों को खोजने के लिए LiDAR का उपयोग किया


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LiDAR (प्रकाश का पता लगाने और लेने) की तकनीक के लिए धन्यवाद, नए पुरातात्विक स्थलों की खोज के लिए अब शोधकर्ताओं को मोटे जंगलों के माध्यम से कटौती करना आवश्यक नहीं है। वास्तव में, विधि ने ग्वाटेमाला के PACUNAM नींव के साथ शोधकर्ताओं के लिए पूरी तरह से काम किया, जो कि तुलाने विश्वविद्यालय की एक टीम के साथ साझेदारी में है। उन्होंने हाल ही में जंगल से घिरे पहले से खोजे गए माया के दर्जनों खंडहरों को मैप करने की सूचना दी।

हवाई मानचित्रण तकनीक ने टीम को ग्वाटेमाला के एल पेटेन क्षेत्र के भीतर घरों, इमारतों, रक्षा प्रणालियों और यहां तक ​​कि पिरामिडों का पता लगाने का नेतृत्व किया। कुल मिलाकर, टीम ने सूचना दी 60,000 संरचनाएं केवल दो साल के अध्ययन में।

निष्कर्षों ने अंततः शोधकर्ताओं को यह विश्वास दिलाया कि लाखों से अधिक मेयन्स पहले से मौजूद विश्वास से संभव थे।

टीम की रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 10 मिलियन लोग माया लोवलैंड के माने जाने वाले क्षेत्र में रहते थे।

"साक्षात्कार में लोगों की तुलना में दो से तीन गुना अधिक [निवासी] थे," एक साक्षात्कार में तुलाने विश्वविद्यालय में मानव विज्ञान के प्रोफेसर मार्सेलो ए कैनोतो ने कहा। अभिभावक। कैनुटो ने अध्ययन को "माया पुरातत्व में क्रांति" कहा।

माया सभ्यता को व्यापक रूप से मेसोअमेरिका में न केवल ऐतिहासिक, बल्कि ऐतिहासिक रूप से सबसे उन्नत और शक्तिशाली प्राचीन सभ्यताओं में से एक माना जाता है। संस्कृति ने खेती, कविता, चित्रलिपि का शिल्पांकन और कैलेंडर बनाने में महारत हासिल की। (लोग 2012 में याद कर सकते हैं जब षड्यंत्र के सिद्धांतकारों ने यह विश्वास फैलाया कि दुनिया उस वर्ष समाप्त हो जाएगी। यह माया कैलेंडर की उनकी 'व्याख्याओं' के कारण था।) माया लोग भी अविश्वसनीय रूप से कुशल गणितज्ञ थे। वास्तव में, यूरोपीय लोगों द्वारा किए जाने से पहले मायाओं ने शून्य सदियों की अवधारणा को समझा।

पुरातत्वविदों के लिए उन्हें विशेष रूप से आकर्षक बनाता है सूखी और उष्णकटिबंधीय जलवायु दोनों में एक सभ्यता के रूप में पनपने की उनकी क्षमता है। माया की तुलना में अधिकांश प्राचीन सभ्यताएँ शुष्क जलवायु में रहती थीं जहाँ पानी की सिंचाई की जाती थी और अच्छी तरह से नियंत्रित किया जाता था। हालांकि, दक्षिणी माया तराई - जहां शोधकर्ताओं की टीम ने अपनी सफलता पाई - जंगल के भरपूर प्राकृतिक संसाधनों से नए उपकरण बनाने के लिए माया के लिए एक महत्वपूर्ण तरीका के रूप में कार्य किया।

शोधकर्ताओं का यह भी मानना ​​है कि इस क्षेत्र में रहने वाले लोगों के बड़े पैमाने का मतलब था कि मायाओं के पास पहले की तुलना में अधिक व्यापक कृषि प्रणाली थी। तुलाने फ्रांसिस्को एस्ट्राडा-बेली के शोध सहायक प्रोफेसर के अनुसार, उस जनसंख्या के आकार को बनाए रखने के लिए बड़े पैमाने पर खाद्य उत्पादन की आवश्यकता होगी।

उन्होंने कहा, "उनकी कृषि अधिक गहन और इसलिए टिकाऊ है, जैसा हमने सोचा था, और वे हर इंच जमीन पर खेती कर रहे थे।" वास्तव में, शोधकर्ताओं ने पाया कि मोटे तौर पर 95 प्रतिशत उपलब्ध भूमि पर खेती की जाती थी।

तो मध्य अमेरिका के सबसे घने जंगलों में से कुछ को काटने के लिए टीम ने प्रौद्योगिकी का लाभ कैसे उठाया? सिस्टम ने जमीन से लेजर लाइट को उछाल दिया और पेड़ों में छिपी आकृतियों और आकृति को ट्रैक किया। LiDAR सेंसर ने मापा कि लेजर पल्स ट्रेन को सतह पर हिट करने और स्रोत पर लौटने में कितना समय लगा। इसके बाद उन दूरियों को लिया और हवाई फोटोग्राफी के साथ-साथ एक छवि को एक साथ जोड़ने के लिए ऊंचाई को निर्धारित किया।

"अब यह जंगल के माध्यम से काटने के लिए आवश्यक नहीं है कि यह देखने के लिए कि इसके नीचे क्या है," कैनुटो ने कहा।

थॉमस गैरीसन ने टीम के हिस्से के रूप में काम किया और न्यूयॉर्क के इथाका कॉलेज में मानव विज्ञान के सहायक प्रोफेसर के रूप में कार्य किया। उन्होंने कहा कि वह लिडार से पहले जितना संभव हो सके उतना नक्शा बनाने का प्रयास करेंगे लेकिन केवल इतना ही कर सकते थे।

"मैंने पाया, लेकिन अगर मेरे पास लिडार नहीं था और यह जानता था कि यह क्या है, तो मैं इस पर सही तरीके से चलता था, क्योंकि जंगल कितना घना है," उन्होंने कहा, प्रौद्योगिकी द्वारा बताई गई एक सड़क के बारे में बात करते हुए। "जंगल, जिसने हमें इतने लंबे समय तक हमारे खोज प्रयासों में बाधा डाला है, वास्तव में इस प्रभाव के इस महान परिरक्षक उपकरण के रूप में काम किया है जो संस्कृति के परिदृश्य में था।"

कैनुटो ने कहा कि टीम ने "थोड़ा भद्दा महसूस किया ... क्योंकि ये ऐसी चीजें थीं जो हम हर समय करते रहे थे।"


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टिप्पणियाँ:

  1. Gavyn

    और यह paraphrased किया जा सकता है?

  2. Abdul-Latif

    आपने अच्छा लिखा, फ़ीड की सदस्यता ली

  3. Jut

    मुझे सोचना है, कि आप सही नहीं है। चलो चर्चा करते हैं। पीएम में मुझे लिखो, हम बात करेंगे।

  4. Mundy

    आपने जल्दी से ऐसे अतुलनीय उत्तर का आविष्कार किया?

  5. Mezigar

    स्पष्टीकरण के लिए धन्यवाद। सभी सिर्फ शानदार।

  6. Totaur

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  7. Adri

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  8. Jaleel

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