Mapping Human-Modified Landscapes: Evaluating a Remote Sensing Workflow for Detecting and Interpreting Undocumented Quarry Features

For more than two millennia, the Colli Euganei (Euganean Hills) in Veneto, Italy, have been a source of volcanic and sedimentary stone utilized for both construction and craft production. While many large and industrial quarry sites are documented, and localized high-resolution LiDAR investigations have successfully identified extraction features, the distribution of smaller pre-industrial quarry sites across the wider Colli Euganei remains poorly understood due to the absence of a systematic regional survey and a densely forested landscape. This study develops and evaluates a remote sensing workflow for identifying previously undocumented quarry features using openly available datasets. The workflow combines 1 m. LiDAR Digital Terrain Models (DTMs), raster visualization techniques including slope-based filters and Red Relief Image Mapping (RRIM), historical cartography, and geolocated photography. Applications of this methodology identified 108 potential anthropogenic anomalies across the study area. To assess the reliability of these interpretations, 15 anomalies were investigated through field survey with additional locations evaluated using virtual validation techniques. The results demonstrate the potential of an accessible, low-cost remote sensing approach for identifying previously undocumented quarry landscapes and provide a foundation for future archaeological investigations of extraction activities in the Colli Euganei.

Per oltre due millenni, i Colli Euganei, in Veneto, hanno rappresentato una fonte di materiali lapidei vulcanici e sedimentari, estratti e impiegati per l’edilizia e la produzione artigianale. Sebbene numerose cave di grandi dimensioni e di carattere industriale siano già documentate, e indagini LiDAR ad alta risoluzione condotte su aree circoscritte abbiano identificato con successo evidenze di estrazione di epoca romana, la distribuzione delle cave preindustriali di minori dimensioni nell'intero territorio dei Colli Euganei rimane ancora poco conosciuta, a causa dell'assenza di un'indagine sistematica su scala regionale e della fitta copertura boschiva. Il presente studio sviluppa e valuta una metodologia di Remote Sensing per l'identificazione di cave finora non documentate mediante l'impiego di dati liberamente disponibili. La metodologia integra Modelli Digitali del Terreno (DTM) LiDAR con risoluzione di 1 m, tecniche di visualizzazione raster, tra cui filtri basati sulla pendenza e il Red Relief Image Mapping (RRIM), cartografia storica e fotografie georeferenziate. L'applicazione di questa metodologia ha permesso di individuare 108 potenziali anomalie di origine antropica all'interno dell'area di studio. Per valutare l'affidabilità di tali interpretazioni, 15 anomalie sono state sottoposte a verifica sul campo, mentre ulteriori località sono state esaminate mediante tecniche di validazione virtuale. I risultati dimostrano il potenziale di un approccio al Remote Sensing accessibile e a basso costo per l'individuazione di paesaggi estrattivi precedentemente non documentati e forniscono una solida base per future indagini archeologiche sulle attività estrattive nei Colli Euganei.