高光谱遥感在文物保护领域的应用前景
发布时间:2023-04-06
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近年来,随着低空无人机、倾斜摄影测量、高分卫星和光谱技术的快速发展,遥感在考古领域的结合越来越紧密,不仅实现了对部分文物的日常监测,而且为文物的保护、利用和展示提供了充分的技术支持。
近年来,随着低空无人机、倾斜摄影测量、高分卫星和光谱技术的快速发展,遥感在考古领域的结合越来越紧密,不仅实现了对部分文物的日常监测,而且为文物的保护、利用和展示提供了充分的技术支持。高光谱遥感是许多遥感技术之一。自20世纪80年代以来,它已逐渐应用于军事侦察、矿产资源勘察、农业监测、食品检测等领域。高光谱遥感不仅具有传统遥感的功能和功能,而且具有高光谱分辨率和高图谱集成的特点,在文物物质识别、增强和提取隐含信息方面具有很大的应用潜力。
增强和提取隐含信息
①高光谱遥感的概念和特点
高光谱遥感是利用高光谱成像仪在可见光到短波红外的连续遥感成像技术。其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,图像上的每个像元都包含被测对象光谱特征的连续光谱曲线。高光谱遥感技术所涵盖的光谱检测范围超出了人眼的感知能力,相较普通相机它有着更广泛的光谱覆盖范围和更高的光谱分辨率。在从黑白全色图像到高光谱图像的信息链中,不断丰富了图像的数据信息,为文物对象的物理化学特性分析提供了更丰富的信息。举例来说,利用高光谱遥感技术可以识别壁画表面颜料类型,并判断它们在壁画中的分布范围,从而为壁画的保护方案制定和修复提供可靠的定量依据。
高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段多、图谱一体化、无损等特点。纳米光谱分辨率为反映文物光谱的微妙特征提供了可能性。数百个连续光谱波段包含了更多的文物光谱空间信息。图谱集成的特点使高光谱图像具有文物光谱和空间信息,无损检测是文物保护领域提倡的一种方式。
②高光谱遥感的应用范围
针对文物保护领域,高光谱遥感的应用主要集中在以下四个方面,这些结论来自于国内外高光谱遥感应用文献的总结和一些工程实例:
在文物保护过程中,文物的空间形式、表面纹理和成分一般应保留。纹理信息是反映文物颜色和直观图像的最重要的信息。通常由胶片或数码相机获得,波段范围主要集中在可见光范围内。高光谱遥感的应用可以为文物纹理信息的保留增加更多的内涵,不仅包括颜色信息,还包括普通相机无法识别记录的近红外和短波红外波段的光谱信息。由于这些信息的保留,它为文物的保护和识别提供了基础。类似于利用高光谱遥感技术来鉴别军事伪装,一些经过修复和制作的古老文物也可以通过高光谱图像识别出修复过的部分,这为后续的文物研究和保护提供了更加直接的技术支持。
壁画、书画、彩塑等彩绘文物表面有大量的古代矿物颜料。虽然经过多年的洗礼,它们仍然五颜六色。为了保护彩绘文物独特的文化艺术价值,识别和保护彩绘文物表面的颜料尤为重要。目前,文物保护主要采用无损或微损的方式进行检测,如X荧光、拉曼光谱、扫描电镜等,但无一例外,它们都是点测的方式。检测过程忽略了许多其他未测区域的信息。高光谱遥感是一种面阵式检测,不仅可以识别某一区域的矿物颜料成分,还可以反演不同颜料类型的分布。这样一来,我们就能够实现从单点到整体,从颜料类型到颜料分布,从主观定性到客观定量或半定量的分析。这种方法充分拓宽了颜料检测的途径,同时还增加了可视化的颜料分布结果展示,有助于文物的量化保护和修复。
本文隐含信息的增强和表达是指肉眼或数码相机在可见光范围内无法直接区分的信息,如重层壁画、绘画起稿线、褪色墓志的文字内容等。隐含信息对文物的保护非常重要,尤其是判断文物时代、风格和内容的关键信息。通过对高光谱图像的主要成分分析、噪声去除、波段合成等专业处理,可以增强原有看不见或弱化的信息,提高保护研究的直观性和科学性。
传统遥感考古主要是识别和解释与地表明显不同的建筑基地、沟渠和道路,但对墓葬和城市地址没有明显标志,埋深不理想。主要原因是传统遥感的光谱分辨率较低,使“异物同谱”和“同谱异物”现象更为普遍,高光谱遥感只是解决了这个问题。最近几年,许多研究小组利用高光谱遥感技术在秦始皇陵、陕西神河源等地区进行考古研究,这些探索取得了极为显著的结果,成功揭示并证实了一些地区的考古遗址。
③高光谱遥感的应用前景
随着高光谱遥感技术的发展,星载、机载、车载、地面、便携式等平台的高光谱成像设备不断出现,设备的集成和可用性越来越高。遥感图像处理技术也发生了很大的变化。近年来,随着神经网络和无监督预训练网络等深度学习算法的成熟,高光谱遥感图像的处理变得越来越自动化。云计算、大数据等技术也为高光谱遥感的发展提供了足够的计算能力和大量的存储空间。虽然高光谱遥感技术越来越成熟,但也不能忽视高光谱遥感仪器设备和处理软件价格高、数据收集和处理需要专业人员、高光谱数据冗余大数据量、缺乏文物保护专用软件和算法等问题。
当然,随着高光谱遥感技术的发展,文物无损检测、物质识别、信息增强、高光谱考古等研究也将继续深化。未来,高光谱遥感图像处理软件和算法设计、便携式高光谱成像仪、数据采集和快速呈现技术将成为研究的重点和方向。
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