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本研究由Xiang Pan、Qing Lin、Siyi Ye、Li Li、Li Guo和Brendan Harmon共同完成。作者分别来自四川农业大学风景园林学院、信息工程学院、理学院以及路易斯安那州立大学艺术与设计学院。该研究于2024年发表在期刊《Heritage Science》上。
本研究的主要科学领域为文化遗产保护与数字孪生（digital twin）技术。传统村落作为反映特定地区历史文化特征的人类聚居地，具有重要的文化价值。然而，随着现代化进程和旅游业的发展，许多传统村落面临着破坏的威胁。为了更好地保护和理解这些村落，本研究旨在利用深度学习技术，将语义点云（semantic point clouds）转化为语义建筑信息模型（semantic Building Information Models, BIM），从而创建文化遗产的数字孪生。研究以中国四川省的桃坪羌寨为研究对象，探索如何通过无人机摄影测量（Unmanned Aerial Vehicle Digital Photogrammetry, UAVDP）和地面激光扫描（Terrestrial Laser Scanning, TLS）技术获取详细的点云数据，并通过深度学习网络进行语义分割，最终构建高精度的BIM模型。
研究首先通过无人机摄影测量和地面激光扫描技术获取了桃坪羌寨的详细点云数据。无人机摄影测量采集了2.72亿个点，地面激光扫描则采集了15.3亿个点。这些数据为后续的语义分割和BIM建模提供了基础。
研究团队开发了一种名为KP-SG的神经网络，用于对点云进行语义分割。KP-SG网络在点云分割任务中表现出色，特别是在识别建筑物和植被方面，识别率分别达到81%和83%。KP-SG网络的关键创新在于引入了空间特征增强模块（Spatial Feature Enrichment, SFE）和全局特征聚合层（Global Feature Aggregation, GFA），这些模块通过捕捉局部几何结构和全局上下文信息，显著提高了分割的准确性。
在完成点云分割后，研究团队将分割后的点云导入Revit软件，构建了具有语义信息的BIM模型。BIM建模分为三个部分：地形和路径建模、建筑物建模以及民族建筑组件建模。通过结合无人机和地面激光扫描数据，研究团队能够创建出高精度的三维模型，这些模型不仅包含了建筑物的几何信息，还包含了其历史功能和文化背景的语义信息。
最后，研究团队设计了一个数字孪生平台，用于整合各种数据集和未来的智能服务。该平台基于Cesium库，能够处理大规模的地理空间数据，并提供交互式的用户体验。通过该平台，用户可以进行实时的空间分析、建筑设计和用户行为监控，从而为文化遗产的保护和再生提供支持。
点云分割结果：KP-SG网络在桃坪羌寨的点云分割任务中表现出色，特别是在识别建筑物、植被、道路和水体等方面，识别率分别为81%、83%、93%和71%。与现有的KP-FCNN网络相比，KP-SG网络在平均交并比（mean Intersection over Union, mIoU）上提高了2.53%。
BIM建模结果：通过结合无人机和地面激光扫描数据，研究团队成功构建了具有语义信息的BIM模型。这些模型不仅包含了建筑物的几何信息，还包含了其历史功能和文化背景的语义信息，为后续的空间分析和虚拟现实体验提供了基础。
数字孪生平台：研究团队设计的数字孪生平台能够整合各种数据集，并提供实时的空间分析和用户行为监控功能。该平台为文化遗产的保护和再生提供了新的工具和方法。
本研究通过结合深度学习技术和BIM建模，成功实现了对桃坪羌寨的数字孪生构建。KP-SG网络在点云分割任务中的出色表现，为处理复杂和详细的遗产数据提供了新的解决方案。BIM模型和数字孪生平台的开发，不仅为文化遗产的保护提供了技术支持，还为未来的智能服务和用户交互提供了新的可能性。
KP-SG网络的创新：KP-SG网络通过引入空间特征增强模块和全局特征聚合层，显著提高了点云分割的准确性，特别是在识别建筑物和植被方面表现出色。
多源数据整合：研究通过结合无人机和地面激光扫描数据，构建了高精度的BIM模型，为文化遗产的保护和再生提供了全面的数据支持。
数字孪生平台的设计：研究团队设计的数字孪生平台，能够处理大规模的地理空间数据，并提供实时的空间分析和用户行为监控功能，为文化遗产的保护和再生提供了新的工具和方法。
研究还详细介绍了桃坪羌寨的历史背景和建筑特点，特别是其独特的石砌建筑和防御性布局。这些背景信息为理解研究的意义和价值提供了重要的上下文。此外，研究还探讨了数字孪生技术在文化遗产保护中的潜在应用，为未来的研究提供了新的方向。
通过本研究，文化遗产保护领域在数字化和智能化方面迈出了重要的一步，为全球范围内的传统村落保护提供了新的思路和方法。