DOI: https://doi.org/10.1038/s40494-025-01804-w
تاريخ النشر: 2025-07-05
المؤلف: Shi Yang وآخرون
الموضوع الرئيسي: المسح ثلاثي الأبعاد والتراث الثقافي
نظرة عامة
تعتبر النسيج المعماري للقرى التقليدية أمرًا حيويًا لعكس الثقافة الإقليمية وضمان الحفظ المستدام. ومع ذلك، غالبًا ما تفشل طرق التقييم الحالية في دمج التقييمات متعددة الأبعاد ودمج التقنيات التقليدية والحديثة، مما يحد من فعاليتها. تقدم هذه الدراسة إطارًا جديدًا يجمع بين الاستشعار عن بعد بواسطة الطائرات بدون طيار، والتعلم العميق (تحديدًا نموذج Mask R-CNN المحسن)، ومؤشرات الشكل، والتحليل الإحصائي، المطبق على 27 قرية تقليدية في بكين. تشير النتائج الرئيسية إلى أن هذه الطريقة تسمح بالاستخراج السريع والدقيق للنسيج المعماري مع الحد الأدنى من التدخل اليدوي. تكشف التحليلات عن تباين كبير في خصائص القرى، تأثرًا بالعوامل الجغرافية والثقافية والتاريخية والاقتصادية وعوامل البناء، بينما تسلط الضوء أيضًا على الأنماط والحدود المستقرة.
تؤكد الدراسة على أهمية النسيج المعماري كمؤشر رئيسي لهوية القرية وتطورها، خاصة في سياق التحضر السريع الذي يهدد البيئات المحلية. لا يعزز الإطار المقترح كفاءة البيانات والصرامة التحليلية فحسب، بل يوفر أيضًا أساسًا رقميًا للحفاظ على بيئات القرى التقليدية وتحسينها. من خلال معالجة الحاجة الملحة لنظام تقييم عالمي، يدعم هذا النهج بين التخصصات التحليل الذكي والتنمية المستدامة للقرى المتنوعة ثقافيًا، مما يساهم في الفهم الأوسع للشكل المعماري وآثاره على الحفاظ على المناظر الطبيعية.
طرق
تستخدم الدراسة منهجية شاملة لتقييم النسيج المعماري للقرى التقليدية، مدمجة التعلم العميق، والاستشعار عن بعد بواسطة الطائرات بدون طيار، وطرق مؤشر الشكل، وتحليل معامل الارتباط. تعتبر الصور عالية الدقة الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار أساسًا لتطبيق نموذج Mask R-CNN المحسن، الذي يعالج بفعالية الميزات المعقدة للبيئة المبنية. يتم استخدام طريقة مؤشر الشكل لتصنيف أنواع المباني وإنشاء نظام تقييم كمي، مع التركيز على ستة أبعاد: المقياس، النسبة، الحجم، النمط، الاتجاه، والحدود. ثم يتم تطبيق الإحصائيات الوصفية وتحليلات الارتباط لفحص توزيع وارتباطات النسيج المعماري، مما يؤدي إلى رؤى حول أسبابها الأساسية وتوصيات للتحسين المستقبلي.
تقيم طريقة مؤشر الشكل بشكل خاص النسيج المعماري متعدد الأبعاد من خلال تطوير نظام مؤشرات شامل. يتضمن هذا النظام مؤشرات لتقييم المساحة الإجمالية للمباني، والتنوع، والبنية المكانية، وخصائص الاتجاه، وميزات الحدود، كما هو موضح في الدراسة. يتم استخدام تحليل الارتباط، باستخدام كل من طرق سبيرمان وبييرسون، لتقييم العلاقات بين المؤشرات الكمية للنسيج المعماري. يتم تطبيق اختبار ذو طرفين لضمان موثوقية نتائج الارتباط، مع تحديد عتبة دلالة عند 0.05. من خلال دمج هذه الأساليب التحليلية، تهدف الدراسة إلى تعزيز موضوعية وصرامة النتائج العلمية المتعلقة بالنسيج المعماري للقرى التقليدية.
نتائج
تظهر نتائج الدراسة فعالية نموذج Mask R-CNN المحسن في استخراج المعلومات المعمارية من صور الطائرات بدون طيار لـ 27 قرية تقليدية. كما هو موضح في الشكل 6، ينتج النموذج خريطة رمادية حيث تتوافق مستويات الرمادي المختلفة مع أنواع معمارية متنوعة. بعد إجراء تعديلات يدوية بسيطة وتحسينات شكلية، يتم إنتاج خريطة متجهة نهائية، تتضمن معلومات مفصلة حول أنواع المباني، والمقاييس، وتوزيعها عبر القرى. تكمل هذه العملية جمع البيانات المعمارية للقرى التقليدية المختارة، مما يبرز فائدة النموذج في التحليل المعماري.
مناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على دمج تقنيات الاستشعار عن بعد بواسطة الطائرات بدون طيار والتعلم العميق لتقييم النسيج المعماري للقرى التقليدية في بكين. تحدد الدراسة 27 قرية، بما في ذلك القرى التقليدية على المستوى الوطني والبلدي، وتستخدم طائرة DJI M300RTK للتصوير عالي الدقة، متجاوزة قيود طرق الاستشعار عن بعد التقليدية. يظهر نموذج Mask R-CNN المحسن، الذي تم تحسينه بشبكات هرمية لتجميع ميزات المسار (PAFPN) وتجميع هرم الفضاء الأطلسي (ASPP)، دقة محسنة في اكتشاف وتصنيف أنواع المباني، محققًا درجات دقة تبلغ 0.91 و0.75 و0.65 لأنماط معمارية متنوعة. تؤكد الدراسة على أهمية هذه التقنيات في توفير تقييمات موضوعية للميزات المعمارية، والتي تعتبر حيوية للحفاظ الرقمي على التراث الثقافي.
علاوة على ذلك، تكشف التحليلات عن تباين كبير في النسيج المعماري عبر القرى، خاصة في أبعاد مثل المقياس، والنسبة، والاتجاه. تشير النتائج إلى أنه بينما تحافظ العديد من القرى على مستوى عالٍ من النزاهة التقليدية، فإن التحضر يطرح تحديات للحفاظ على الميزات التاريخية. يكشف تحليل الارتباط للمؤشرات المعمارية عن علاقات بين خصائص القرى، مما يشير إلى أن الكتل الأكبر تميل إلى أن يكون لها حدود أكثر تعقيدًا وعدد أكبر من المباني المواجهة للجنوب. تدعو الدراسة إلى استراتيجيات حفظ مستهدفة توازن بين العناصر المعمارية التقليدية والحديثة، مع التأكيد على الحاجة إلى التخطيط الدقيق للحفاظ على المناظر الثقافية الفريدة لقرى بكين التقليدية. بشكل عام، تؤكد البحث على إمكانيات دمج التقنيات المبتكرة مع المنهجيات التقليدية لتعزيز الفهم والحفاظ على التراث المعماري.
DOI: https://doi.org/10.1038/s40494-025-01804-w
Publication Date: 2025-07-05
Author(s): Shi Yang et al.
Primary Topic: 3D Surveying and Cultural Heritage
Overview
The architectural texture of traditional villages is crucial for reflecting regional culture and ensuring sustainable conservation. However, existing evaluation methods often fail to integrate multi-dimensional assessments and the fusion of traditional and modern techniques, which limits their effectiveness. This study introduces a novel framework that combines UAV remote sensing, deep learning (specifically optimized Mask R-CNN), morphological indices, and statistical analysis, applied to 27 traditional villages in Beijing. Key findings indicate that this method allows for rapid and accurate extraction of architectural textures with minimal manual intervention. The analysis reveals significant heterogeneity in village characteristics, influenced by geographical, cultural, historical, economic, and construction factors, while also highlighting stable patterns and boundaries.
The study underscores the importance of architectural texture as a key indicator of village identity and development, especially in the context of rapid urbanization that threatens vernacular environments. The proposed framework not only enhances data efficiency and analytical rigor but also provides a digital foundation for the preservation and optimization of traditional village environments. By addressing the urgent need for a universal evaluation system, this interdisciplinary approach supports intelligent analysis and sustainable development of culturally diverse villages, contributing to the broader understanding of architectural morphology and its implications for landscape conservation.
Methods
The study employs a comprehensive methodology to assess the architectural texture of traditional villages, integrating deep learning, UAV remote sensing, morphology index methods, and correlation coefficient analysis. High-resolution images captured by drones serve as the foundation for employing an enhanced Mask R-CNN model, which effectively addresses the complex features of the built environment. The morphology index method is utilized to classify building types and establish a quantitative evaluation system, focusing on six dimensions: scale, proportion, size, pattern, orientation, and boundary. Descriptive statistics and correlation analyses are then applied to examine the distribution and intrinsic relationships of architectural textures, leading to insights into their underlying causes and recommendations for future optimization.
The morphology index method specifically evaluates multi-dimensional architectural textures by developing a comprehensive index system. This system includes indicators for assessing overall building area, diversity, spatial structure, orientation characteristics, and boundary features, as detailed in the study. Correlation analysis, utilizing both Spearman and Pearson methods, is employed to assess relationships between quantitative indicators of architectural texture. A two-tailed test is applied to ensure the reliability of correlation results, with a significance threshold set at 0.05. By combining these analytical approaches, the study aims to enhance the objectivity and scientific rigor of its findings regarding the architectural texture of traditional villages.
Results
The results of the study demonstrate the effectiveness of an improved Mask R-CNN model in extracting architectural information from UAV images of 27 traditional villages. As depicted in Figure 6, the model generates a grayscale map where different grayscale levels correspond to various architectural types. Following minimal manual adjustments and morphological optimization, a final vector map is produced, encapsulating detailed information regarding building types, scales, and their distribution across the villages. This process successfully completes the architectural data collection for the selected traditional villages, highlighting the model’s utility in architectural analysis.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the integration of UAV remote sensing and deep learning technologies to evaluate the architectural textures of traditional villages in Beijing. The study identifies 27 villages, including national and municipal-level traditional villages, and employs the DJI M300RTK UAV for high-resolution imaging, overcoming limitations of traditional remote sensing methods. The enhanced Mask R-CNN model, optimized with path aggregate feature pyramid networks (PAFPN) and atlas space pyramid pooling (ASPP), demonstrates improved accuracy in detecting and classifying building types, achieving precision scores of 0.91, 0.75, and 0.65 for various architectural styles. The study emphasizes the importance of these technologies in providing objective assessments of architectural features, which are crucial for the digital preservation of cultural heritage.
Furthermore, the analysis reveals significant heterogeneity in architectural textures across the villages, particularly in dimensions such as scale, proportion, and orientation. The findings indicate that while many villages maintain a high level of traditional integrity, urbanization poses challenges to preserving historical features. The correlation analysis of architectural indicators uncovers relationships between village characteristics, suggesting that larger clusters tend to have more complex boundaries and a greater number of south-facing buildings. The study advocates for targeted preservation strategies that balance traditional and modern architectural elements, emphasizing the need for careful planning to sustain the unique cultural landscapes of Beijing’s traditional villages. Overall, the research underscores the potential of combining innovative technologies with traditional methodologies to enhance the understanding and preservation of architectural heritage.