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售后服务上门服务电话，智能分配单据：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
黄山6月1日电 (记者 孙自法 张强)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，会上发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，以系统呈现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决策支持而颇受关注。
该图集由联合国教科文组织(UNESCO)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(空天院)建于北京的UNESCO国际自然与文化遗产空间技术中心(HIST)团队编制，这项基于空间遥感+人工智能技术的创新研究成果，将为助力全球文化遗产保护贡献中国智慧。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员发布并介绍《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》。记者 孙自法 摄中国科学院空天院研究员、HIST副主任陈富龙接受记者采访介绍说，HIST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4个尺度，系统监测全球重点文化遗产地赋存环境、变化趋势与扰动威胁，这是中国在文化遗产空间技术领域的一项突出成果，也是贡献全球文化遗产保护的标志性科学产品。
《全球文化遗产遥感动态监测图集2020-2025》研究编制过程中，HIST团队首先构建全球首个世界文化遗产-变化监测(WCH-CD)采样数据集，它是使用深度学习方法自动检测世界文化遗产环境变化的基础。该数据集的构建采用双分支机器学习策略：其一是使用深度学习模型进行监督学习，以精确挖掘候选目标；其二则利用零样本伪视频跟踪方法，以从更大范围提取候选样本信息。这两个策略不仅使样本更加精准，还增强了数据集的多样性和泛化能力。
统计信息显示，WCH-CD数据集覆盖范围广泛，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。在地区方面，样本具有地域多样性，涵盖亚太地区、欧洲和北美、阿拉伯国家、拉丁美洲和加勒比地区以及非洲。
在此基础上，HIST团队提出一个基于提示引导的双时态变化监测深度学习网络，其优势在于能够利用少量标记样本作为指导，实现数据集支持遥感图斑精细监测，能够更好地适应不同地区、不同规模以及不同类型的变化图斑监测。
陈富龙指出，根据《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，总体而言，全球大多数遗产地的变化率相对较低，但也有若干遗产地的变化率较高。例如，在总计689处监测遗产中，有32处遗产地的遗产区和52处遗产地的缓冲区变化率超过1%。HIST团队观察到监测的变化图斑具备区域多样性，这有助于确定哪些地区、国家乃至遗产地应得到更多的保护关注。
他提醒说，变化率代表的是相对变化强度，而非扰动的绝对规模。对于一些小型遗产保护区而言，即使是微小的地表变化也可能导致相当高的变化率。同时，无论是边界侵占、植被丧失等负面影响，还是环境整治和旅游设施提升等正面变化，都需要结合遗产管理等实际背景来解释。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员(左)接受北京工商大学郑姚闽副教授赠书并合影。记者 孙自法 摄陈富龙表示，最新发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》跨越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，HIST团队后续将更多利用国产卫星遥感数据进行分析研究，并开发一个更具普适性的深度学习模型，即通过集成大语言模型，以增强遥感动态监测能力，更好地助力全球文化遗产保护。(完)
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黄山6月1日电 (记者 孙自法 张强)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，会上发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，以系统呈现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决策支持而颇受关注。
该图集由联合国教科文组织(UNESCO)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(空天院)建于北京的UNESCO国际自然与文化遗产空间技术中心(HIST)团队编制，这项基于空间遥感+人工智能技术的创新研究成果，将为助力全球文化遗产保护贡献中国智慧。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员发布并介绍《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》。记者 孙自法 摄中国科学院空天院研究员、HIST副主任陈富龙接受记者采访介绍说，HIST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4个尺度，系统监测全球重点文化遗产地赋存环境、变化趋势与扰动威胁，这是中国在文化遗产空间技术领域的一项突出成果，也是贡献全球文化遗产保护的标志性科学产品。
《全球文化遗产遥感动态监测图集2020-2025》研究编制过程中，HIST团队首先构建全球首个世界文化遗产-变化监测(WCH-CD)采样数据集，它是使用深度学习方法自动检测世界文化遗产环境变化的基础。该数据集的构建采用双分支机器学习策略：其一是使用深度学习模型进行监督学习，以精确挖掘候选目标；其二则利用零样本伪视频跟踪方法，以从更大范围提取候选样本信息。这两个策略不仅使样本更加精准，还增强了数据集的多样性和泛化能力。
统计信息显示，WCH-CD数据集覆盖范围广泛，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。在地区方面，样本具有地域多样性，涵盖亚太地区、欧洲和北美、阿拉伯国家、拉丁美洲和加勒比地区以及非洲。
在此基础上，HIST团队提出一个基于提示引导的双时态变化监测深度学习网络，其优势在于能够利用少量标记样本作为指导，实现数据集支持遥感图斑精细监测，能够更好地适应不同地区、不同规模以及不同类型的变化图斑监测。
陈富龙指出，根据《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，总体而言，全球大多数遗产地的变化率相对较低，但也有若干遗产地的变化率较高。例如，在总计689处监测遗产中，有32处遗产地的遗产区和52处遗产地的缓冲区变化率超过1%。HIST团队观察到监测的变化图斑具备区域多样性，这有助于确定哪些地区、国家乃至遗产地应得到更多的保护关注。
他提醒说，变化率代表的是相对变化强度，而非扰动的绝对规模。对于一些小型遗产保护区而言，即使是微小的地表变化也可能导致相当高的变化率。同时，无论是边界侵占、植被丧失等负面影响，还是环境整治和旅游设施提升等正面变化，都需要结合遗产管理等实际背景来解释。
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李震