空间遥感+人工智能 中国团队创新成果助力全球文化遗产保护

第五届联合国教科文组织名录遗产与可持续发展黄山对话会，5月31日至6月1日在安徽黄山举行。会上发布了一本相当吸睛的成果——《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》。这本图集系统呈现了全球重点文化遗产地的环境变化、演变趋势与扰动风险，为国际社会和相关方提供了直接的决策支撑。

图集的编制方是联合国教科文组织在全球设立的唯一一个基于空间技术的世界遗产研究中心——依托中国科学院空天信息创新研究院建于北京的UNESCO国际自然与文化遗产空间技术中心（HIST）团队。简单说，就是用空间遥感加上人工智能技术，给全球文化遗产保护贡献了一份“中国智慧”。

中国科学院空天院研究员、HIST副主任陈富龙在对话会上介绍说，团队利用高分辨率遥感智能信息提取方法，从全球、洲际、国家、遗产地四个尺度，系统监测了重点文化遗产地的赋存环境、变化趋势与扰动威胁。这项成果不仅是文化遗产空间技术领域的突出成果，更是中国贡献给全球文化遗产保护的标志性科学产品。

那么，这本图集是怎么做出来的？HIST团队首先构建了一个全球首个世界文化遗产-变化监测（WCH-CD）采样数据集。这个数据集是使用深度学习方法自动检测环境变化的基础。有趣的是，构建过程采用了一种双分支机器学习策略：一边用深度学习模型进行监督学习，精确挖掘候选目标；另一边用零样本伪视频跟踪方法，从更大范围提取候选样本信息。两条腿走路，既让样本更精准，又增强了数据集的多样性和泛化能力。

统计信息显示，WCH-CD数据集覆盖范围相当广——包含了1000多个世界文化遗产及其组成部分，以及超过5万个标注的变化实例。地区样本也极具多样性，亚太、欧洲和北美、阿拉伯国家、拉丁美洲和加勒比地区以及非洲，一个都没落下。

在此基础上，团队又提出一个基于提示引导的双时态变化监测深度学习网络。它的核心优势在于：只需要少量标记样本作为指导，就能实现数据集支持下的遥感图斑精细监测，而且能很好地适应不同地区、不同规模、不同类型的变化图斑监测。

从图集的结果来看，有哪些关键发现？陈富龙指出，总体而言，全球大多数遗产地的变化率相对较低，但有几个“刺头”变化率较高——在总计689处监测遗产中，有32处遗产区的遗产区和52处遗产区的缓冲区变化率超过1%。团队观察到，这些变化图斑具备明显的区域多样性，这正好帮我们确定哪些地区、国家乃至具体遗产地应该得到更多的保护关注。

这里需要提个醒：变化率代表的是相对变化强度，不是扰动的绝对规模。对于一些小型遗产保护区来说，哪怕只是微小的地表变化，也可能导致相当高的变化率。而且，无论是边界侵占、植被丧失这类负面影响，还是环境整治、旅游设施提升这类正面变化，都必须结合遗产管理等实际背景来解读，不能简单看数字。

陈富龙还透露，这次发布的图集跨越了5年时间。根据用户需求，HIST团队目前已经可以实现年度甚至季度的遥感动态监测更新服务。展望未来，随着中国航天特别是商业航天的快速发展，团队后续将更多利用国产卫星遥感数据进行分析研究。同时，他们还计划开发一个更具普适性的深度学习模型，通过集成大语言模型来增强遥感动态监测能力——说白了，就是让AI更聪明，把文化遗产保护这件事做得更扎实、更高效。