Esecutore: Fabio Squarcini Berti, Lorena Bravi Direzione scientifica: Fabio Squarcini Berti, Lorena Bravi Il contributo si propone di analizzare l’impiego di legacy data, estratti da fonti bibliografiche, per studiare e rappresentare, mediante strumenti grafico-spaziali, la distribuzione dei ritrovamenti archeologici nel medio Valdarno. Attraverso analisi spaziali esplorative realizzate con QGIS e R e suddivise per fasi cronologiche, è stato possibile elaborare un modello insediativo progressivo, che si estende dall’Età del Ferro alla tarda età ellenistica. In particolare, le analisi condotte mediante Kernel Density Estimation (KDE), Point Pattern Analysis (PPA) e Nearest Neighbour Index (NNI) hanno evidenziato variazioni significative nelle aree di concentrazione insediativa: nei periodi più antichi, i reperti si distribuiscono in cluster in aree ad altitudini elevate, mentre nei periodi successivi si osserva uno spostamento verso quote inferiori, accompagnato da una crescente dispersione spaziale.

Dai legacy data alla digitalizzazione ed analisi. Un database per lo studio della distribuzione dei ritrovamenti di epoca etrusca nell’area del medio Valdarno / Squarcini Berti, Fabio; Bravi, Lorena. - (2025). [10.13131/unipi/yecr-rm48]

Dai legacy data alla digitalizzazione ed analisi. Un database per lo studio della distribuzione dei ritrovamenti di epoca etrusca nell’area del medio Valdarno

Lorena Bravi
2025

Abstract

Esecutore: Fabio Squarcini Berti, Lorena Bravi Direzione scientifica: Fabio Squarcini Berti, Lorena Bravi Il contributo si propone di analizzare l’impiego di legacy data, estratti da fonti bibliografiche, per studiare e rappresentare, mediante strumenti grafico-spaziali, la distribuzione dei ritrovamenti archeologici nel medio Valdarno. Attraverso analisi spaziali esplorative realizzate con QGIS e R e suddivise per fasi cronologiche, è stato possibile elaborare un modello insediativo progressivo, che si estende dall’Età del Ferro alla tarda età ellenistica. In particolare, le analisi condotte mediante Kernel Density Estimation (KDE), Point Pattern Analysis (PPA) e Nearest Neighbour Index (NNI) hanno evidenziato variazioni significative nelle aree di concentrazione insediativa: nei periodi più antichi, i reperti si distribuiscono in cluster in aree ad altitudini elevate, mentre nei periodi successivi si osserva uno spostamento verso quote inferiori, accompagnato da una crescente dispersione spaziale.
2025
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1750685
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