重庆大学研究团队利用高光谱技术实现石质文物的全面“体检”

近年来，随着全球文化遗产保护工作的不断推进，如何有效保护和修复石质文物，成为了文物保护领域的重要课题。重庆大学杨海清教授带领的研究团队，成功提出了一种创新性的石质文物劣化模式识别方法，基于高光谱成像技术，结合智能算法实现了对石质文物的高效“体检”即对石质文物的劣化情况的精准识别和评估。这一突破性成果为文物保护领域提供了全新的思路，并为文物的预防性保护提供了重要技术支持。相关研究成果已于2024年发表在国际期刊npj Heritage Science和Journal of Cultural Heritage上，得到学术界的广泛关注。其他相关成果也在Science of theTotal Environment, Engineering Geology等多个国际顶级期刊上发表。其中入选ESI高被引文章2篇，题目分别为“A hyperspectral evaluation approach for quantifying salt-induced weathering of sandstone”和“Weathering assessment approach for building sandstone using hyperspectral imaging technique”。

石质文物是我国文化遗产的重要组成部分，如石窟、石碑、摩崖造像等。这些文物不仅是历史的见证，也是承载着文化和艺术价值的瑰宝。然而，由于长期暴露在自然环境中，石质文物不可避免地受到风化、盐结晶、微生物定植等因素的侵蚀，导致文物表面的损坏和文化信息的丧失。尤其是川渝地区的大足石刻，作为世界文化遗产，其保护工作引起了广泛关注。传统的风化病害评估方法多依赖人工检测，存在周期长、效率低、智能化程度低等问题，难以为石质文物提供及时、精准的保护支持。为了克服这些传统方法的局限，杨海清教授团队提出了基于高光谱成像技术的石质文物劣化模式识别方法，利用高光谱图像数据提供的丰富信息，实现了文物劣化特征的准确识别和评估。

高光谱成像技术与传统的RGB图像相比，具有显著的优势。传统的RGB图像只能捕捉到有限的色彩信息，而高光谱成像技术能够在数十到数百个独立的光谱波段中，获取每个像素的光谱反射率。这些反射率在不同波长下的变化，可以揭示材料的细微改变，尤其在分析石质文物的风化特征时，能够提供不同劣化模式的光谱信息。通过高光谱成像，可以对石质文物的不同病害类型进行详细分析。例如，不同的风化病害（如剥落、结壳、盐结晶和生物定植）往往具有不同的光谱特征，这些特征可以帮助研究人员在不接触文物的情况下，快速、准确地识别文物表面的劣化情况。此外，高光谱图像还能够反演石质文物的表面强度，进一步为文物的保护提供科学依据。

在本研究中，杨海清教授团队采用了高光谱成像技术，并结合智能算法，提出了砂岩质文物的典型病害智能识别模型和砂岩表面强度预测模型。研究内容主要包括以下几个方面：

（1）砂岩表面强度预测模型的建立。首先，研究团队通过对大足石刻砂岩质文物进行高光谱图像采集，分析了砂岩的光谱特征与其表面回弹强度之间的关系。回弹强度测试是一种常用的无损测试方法，被用于评估材料表面的硬度和强度。通过对光谱特征的提取，团队发现砂岩的表面强度与特定的光谱波段存在显著的相关性。研究团队采用了CARS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling）、SPA（Successive Projections Algorithm）和UVE（Uninformative Variable Elimination）等特征选择算法，成功提取了与砂岩表面强度相关的光谱波段。然后，结合PLS（Partial Least Squares）回归分析，建立了砂岩表面强度的预测模型。该模型能够在不破坏文物表面的前提下，通过高光谱数据实现砂岩表面强度的无损预测，为文物的保护和修复提供了有效的技术支持。

（2）砂岩质文物典型病害智能识别模型的构建。为了进一步提升文物保护的效率和准确性，研究团队通过对大足石刻砂岩质文物的典型病害（如剥落、结壳、盐结晶和生物定植）进行光谱特征差异分析，构建了砂岩质文物典型病害智能识别模型。该模型基于机器学习算法，通过分析不同病害在高光谱图像中的光谱特征，能够识别文物表面的病害类型，并绘制病害分布图。相比传统的人工识别方法，基于智能算法的病害识别模型具有更高的效率和准确性。通过该模型，文物保护人员可以快速识别出文物表面的劣化区域，从而采取针对性的保护措施。

（3）风化病害定量评估方法的提出。风化病害的定量评估是文物保护中的一个重要环节。为了实现对砂岩质文物的风化程度的准确评估，研究团队提出了一种新的定量评估方法。该方法结合了砂岩质文物的化学成分、矿物组成和表面强度的变化，通过计算化学风化指数、强度风化指数和合成风化指数，能够准确评估文物的风化程度。化学风化指数主要考虑了砂岩劣化时的化学成分变化，强度风化指数则通过表面回弹强度的变化来衡量文物的风化程度，合成风化指数则综合了化学风化和强度风化的影响。通过这些风化指数的计算，研究团队能够绘制出砂岩质文物的风化病害云图，从而为文物的保护提供科学依据。

研究团队的创新成果在大足石刻卧佛区域得到了成功应用。通过高光谱图像数据的分析，研究团队绘制了卧佛区域的病害分布云图和强度分布云图，并计算了化学风化指数、强度风化指数和合成风化指数。结果表明，卧佛区域的风化病害主要集中在表面剥落和生物定植区域，且中下部的风化程度较重。通过对这些病害的分析，研究团队不仅验证了所建立的风化病害定量评估方法的有效性，还进一步加强了文物保护的科学性和针对性。

本研究通过基于高光谱成像技术的石质文物劣化模式识别方法，为石质文物的保护工作提供了新的技术路径。通过建立砂岩表面强度预测模型、典型病害智能识别模型和风化病害定量评估方法，研究团队成功解决了传统风化病害评估方法中的局限性，大大提高了文物保护的效率和准确性。随着文物保护工作的深入，基于高光谱成像技术的文物“体检”方法必将在未来得到更广泛的应用。

中达瑞和作为一直专注于高光谱成像设备及光谱智能分析平台的专业品牌，我们致力于将前沿科技转化为文物保护的实际工具，让这些无价的文化遗产在岁月的长河中亘古长青，继续讲述属于它们的故事。

审核编辑 黄宇