空間遙感+人工智慧 創新成果助力文化遺産保護

中新網黃山6月1日電 (記者孫自法 張強) 第五屆聯合國教科文組織名錄遺産與可持續發展黃山對話會5月31日至6月1日在安徽黃山舉行，會上發佈的《全球文化遺産遙感動態監測圖集(2020-2025)》，以系統呈現全球重點文化遺産地的環境變化、演變趨勢與擾動風險，為國際社會和相關方提供決策支援而頗受關注。

該圖集由聯合國教科文組織(UNESCO)在全球設立的唯一一個基於空間技術的世界遺産研究中心——依託中國科學院空天資訊創新研究院(空天院)建於北京的UNESCO國際自然與文化遺産空間技術中心(HIST)團隊編制，這項基於空間遙感+人工智慧技術的創新研究成果，將為助力全球文化遺産保護貢獻中國智慧。

第五屆黃山對話會上，陳富龍研究員發佈並介紹《全球文化遺産遙感動態監測圖集(2020-2025)》。中新網記者 孫自法 攝

中國科學院空天院研究員、HIST副主任陳富龍接受記者採訪介紹説，HIST團隊利用高解析度遙感智慧資訊提取方法，從全球、洲際、國家、遺産地4個尺度，系統監測全球重點文化遺産地賦存環境、變化趨勢與擾動威脅，這是中國在文化遺産空間技術領域的一項突出成果，也是貢獻全球文化遺産保護的標誌性科學産品。

《全球文化遺産遙感動態監測圖集2020-2025》研究編制過程中，HIST團隊首先構建全球首個世界文化遺産-變化監測(WCH-CD)採樣數據集，它是使用深度學習方法自動檢測世界文化遺産環境變化的基礎。該數據集的構建採用雙分支機器學習策略：其一是使用深度學習模型進行監督學習，以精確挖掘候選目標；其二則利用零樣本偽視頻跟蹤方法，以從更大範圍提取候選樣本資訊。這兩個策略不僅使樣本更加精準，還增強了數據集的多樣性和泛化能力。

統計資訊顯示，WCH-CD數據集覆蓋範圍廣泛，包含了1000多個世界文化遺産及其組成部分，以及超過5萬個標注的變化實例。在地區方面，樣本具有地域多樣性，涵蓋亞太地區、歐洲和北美、阿拉伯國家、拉丁美洲和加勒比地區以及非洲。

在此基礎上，HIST團隊提出一個基於提示引導的雙時態變化監測深度學習網路，其優勢在於能夠利用少量標記樣本作為指導，實現數據集支援遙感圖斑精細監測，能夠更好地適應不同地區、不同規模以及不同類型的變化圖斑監測。

陳富龍指出，根據《全球文化遺産遙感動態監測圖集(2020-2025)》，總體而言，全球大多數遺産地的變化率相對較低，但也有若干遺産地的變化率較高。例如，在總計689處監測遺産中，有32處遺産地的遺産區和52處遺産地的緩衝區變化率超過1%。HIST團隊觀察到監測的變化圖斑具備區域多樣性，這有助於確定哪些地區、國家乃至遺産地應得到更多的保護關注。

他提醒説，變化率代表的是相對變化強度，而非擾動的絕對規模。對於一些小型遺産保護區而言，即使是微小的地表變化也可能導致相當高的變化率。同時，無論是邊界侵佔、植被喪失等負面影響，還是環境整治和旅遊設施提升等正面變化，都需要結合遺産管理等實際背景來解釋。

第五屆黃山對話會上，陳富龍研究員(左)接受北京工商大學鄭姚閩副教授贈書併合影。中新網記者 孫自法 攝

陳富龍表示，最新發佈的《全球文化遺産遙感動態監測圖集(2020-2025)》跨越5年時間，根據用戶需求，HIST團隊目前已經可以實現年度甚至季度的遙感動態監測更新服務。

展望未來，隨著中國航太特別是商業航太的快速發展，HIST團隊後續將更多利用國産衛星遙感數據進行分析研究，並開發一個更具普適性的深度學習模型，即通過整合大語言模型，以增強遙感動態監測能力，更好地助力全球文化遺産保護。(完)