DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-2-w12-2026-105-2026
تاريخ النشر: 2026-02-12
المؤلف: Matteo Codiglione وآخرون
الموضوع الرئيسي: المسح ثلاثي الأبعاد والتراث الثقافي
نظرة عامة
تتناول ورقة البحث تحسين إطار عمل 3DOnt، الذي يدمج بيانات المستشعر مع المعلومات الهندسية والدلالية لإنشاء إطار عمل توأم رقمي دلالي-هندسي (DT) لمراقبة التراث. يسمح هذا الامتداد بالمزامنة في الوقت الحقيقي بين الأصول المادية ونظيراتها الرقمية، مما يسهل التنبؤ بالمخاطر من خلال التفكير الزمني. يتضمن الإطار تدفقات بيانات المستشعر، ويوسع الأنطولوجيا الأساسية لتشمل إدارة المستشعرات، ويعزز عمليات التفكير لاستخدام المدخلات الديناميكية، لا سيما في تقييم المخاطر البيئية مثل تكوين الندى.
تظهر دراسة الحالة التي أجريت في مركز سانتا كيارا الثقافي في ترينتو، إيطاليا، قدرة الإطار على دمج بيانات المستشعر التاريخية حول درجة الحرارة والرطوبة مع المعلومات الدلالية-الهندسية من رسم ثلاثي الأبعاد. يتيح هذا الدمج استخراج الخصائص المعتمدة على الزمن التي تُعلم التحليلات التنبؤية، حتى مع تكوينات مستشعر محدودة. تؤكد النتائج على قدرة الإطار على الاستفادة من كل من البيانات الثابتة والديناميكية، مما يميزه عن الأساليب المعتمدة فقط على المستشعرات التي تفتقر إلى القدرة على دمج المعرفة الخبراء أو التعامل مع البيانات غير المكتملة بشكل فعال. بشكل عام، تعرض الطريقة المقترحة مرونة كبيرة وقابلية للتطبيق في سياقات التراث الثقافي، مع إعطاء الأولوية لقابلية التفسير والاتساق المكاني على الأداء في الوقت الحقيقي فقط.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة تطور التوائم الرقمية (DT) من استعارة مفاهيمية إلى إطار عمل عملي يُستخدم عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك التراث الثقافي وإدارة البنية التحتية. في البداية، كانت التوائم الرقمية تركز على الدقة الهندسية ومزامنة المستشعرات، مع تركيز محدود على الغنى الدلالي وآليات الاستدلال المعتمدة على المعرفة. ومع ذلك، فإن الأبحاث الحديثة تتناول بشكل متزايد هذه الجوانب المهملة، مما يبرز أهمية النمذجة الدلالية لتمكين التفكير الآلي والتشغيل البيني. هذا أمر حيوي بشكل خاص في سياقات التراث الثقافي، حيث تتطلب العلاقات المعقدة بين المكونات الهيكلية والظروف البيئية قدرات متقدمة في الفحص وتقييم المخاطر.
يحدد المؤلفون أربعة متطلبات أساسية لإطار توأم رقمي دلالي شامل: (i) النمذجة الدلالية، (ii) بيانات مكانية ثلاثية الأبعاد دقيقة، (iii) دمج المستشعرات في الوقت الحقيقي، و(iv) التفكير الزمني. يشيرون إلى أنه بينما تعالج بعض الحلول الحالية واحدة أو اثنتين من هذه الميزات، فإن التكامل الكامل لا يزال نادرًا. لدفع هذا المجال إلى الأمام، تقترح الورقة توسيع إطار عمل 3DOnt ليشمل دمج المستشعرات في الوقت الحقيقي والتفكير الزمني. تتضمن الطريقة المقترحة نمذجة المستشعرات كأفراد أنطولوجية ضمن الرسوم البيانية ثلاثية الأبعاد، وربطها بالأشياء المراقبة، وتمكين التفكير حول مؤشرات المخاطر. يتم تقييم هذا النهج باستخدام مجموعة بيانات من العالم الحقيقي من مركز سانتا كيارا الثقافي في ترينتو، محاكاة تدفقات بيانات المستشعر الحية لتقييم مخاطر تكوين الندى من خلال الاستدلال المكاني والزمني، مما يضع معيارًا جديدًا للتوائم الرقمية الدلالية-الهندسية.
طرق
في قسم “الطرق”، يحدد البحث المواد التجريبية والمنهجية المستخدمة في الدراسة. تشمل المواد المستخدمة مواد كيميائية محددة، ومعدات، وعينات بيولوجية، وهي ضرورية لتكرار التجارب. توضح المنهجية الإجراءات خطوة بخطوة المتبعة، بما في ذلك أي ضوابط، ومتغيرات، والتحليلات الإحصائية المطبقة لتفسير البيانات.
يؤكد القسم على صرامة التصميم التجريبي، مما يضمن أن النتائج موثوقة وصحيحة. كما يبرز أي تقنيات مبتكرة أو تعديلات على البروتوكولات القياسية التي تم تنفيذها لتعزيز دقة النتائج. بشكل عام، يعمل هذا القسم كأساس حاسم لفهم الإطار التجريبي والنتائج اللاحقة للدراسة.
نتائج
توضح النتائج المقدمة في هذا القسم فعالية مؤشر مخاطر تكوين الندى القائم على الرسم ثلاثي الأبعاد، كما هو موضح في الأشكال 3 و4 و5. تكشف التحليلات أن التغيرات في شدة المخاطر تُعزى إلى الميزات الهندسية والدلالية، مثل العمودية والقرب من النوافذ، بدلاً من تقلبات درجة الحرارة والرطوبة، التي تكون موحدة عبر النقاط المراقبة بسبب استخدام مستشعر واحد لكل خاصية. تؤكد النتائج أن نهج الرسم ثلاثي الأبعاد يمكن أن يدمج بفعالية أنواع بيانات متنوعة—ثابتة وديناميكية، رقمية ودلالية—في إطار متماسك يدعم التفكير الزمني. أظهر مؤشر مخاطر تكوين الندى مخاطر منخفضة بشكل عام، مع قيم متوسطة تتراوح بين 2 و4، وبلغت ذروتها عند 6 في أيام الرطوبة العالية، مما يبرز قابلية تطبيق الطريقة في السيناريوهات الواقعية.
علاوة على ذلك، يتم مناقشة أداء إطار عمل 3DOnt، لا سيما فيما يتعلق بتحديث الرسم ثلاثي الأبعاد مع بيانات المستشعر الواردة وتنفيذ التفكير الزمني. بينما يسمح تمثيل الكائنات في الذاكرة بعمليات فعالة، يمكن أن يكون تحميل مجموعات البيانات الكبيرة بطيئًا في البداية ما لم يتم تحسينه من خلال التحميل الكسول من قاعدة بيانات Virtuoso. كانت المدة المطلوبة للاستدلال، كما يتضح من حساب مؤشر مخاطر تكوين الندى، حوالي 30 دقيقة، وهو ما يُعتبر مقبولًا في سياقات التراث. يتم تناول مخاوف القابلية للتوسع، مما يشير إلى أن نمو الرسم ثلاثي الأبعاد هو خطي بالنسبة لحجم سحابة النقاط، ويمكن تكييف النهج لمختلف حالات الاستخدام دون مشاكل أداء كبيرة. بشكل عام، تسلط الدراسة الضوء على إمكانيات التوائم الرقمية القائمة على الرسم ثلاثي الأبعاد في إدارة مصادر البيانات المتنوعة مع الحفاظ على الاتساق المكاني ودعم المهام المحددة للمستخدم.
مناقشة
تستعرض قسم المناقشة من ورقة البحث منهجيات مختلفة لدمج الدلالات في النماذج ثلاثية الأبعاد والتوائم الرقمية (DTs)، مما يبرز التطور من التعليقات الدلالية الأساسية إلى أساليب أكثر تعقيدًا تستخدم الأنطولوجيات الرسمية والتقنيات الدلالية. بينما كانت الجهود المبكرة تركز بشكل أساسي على التعليق الدلالي، فقد دمجت التقدمات الحديثة الرسوم البيانية المعرفية ومعايير الويب الدلالي لإدارة مصادر البيانات المتنوعة، لا سيما في دمج المستشعرات في الوقت الحقيقي. ومع ذلك، فإن العديد من الأطر الحالية تفشل في الاستفادة الكاملة من قدرات مجموعة الويب الدلالي، وغالبًا ما تعالج فقط مجموعة فرعية من الميزات الأساسية مثل النمذجة الدلالية، والبيانات المكانية، ودمج المستشعرات، والتفكير الزمني.
يتم تقديم إطار عمل 3DOnt كتحسين كبير في هذا المجال، حيث يقدم حلاً شاملاً يدمج الهندسة والدلالات والمعرفة الميدانية من خلال تمثيل قائم على الرسم البياني لسحب النقاط ثلاثية الأبعاد. يدعم هذا الإطار العلاقات الدلالية المعقدة ويمكّن من التفكير والاستعلام، مما يعزز الإمكانية لاستخراج المعرفة واسترجاع الرؤى. تبرز الورقة قدرة الإطار على التطور إلى أداة توأم رقمي تعمل بالكامل من خلال دمج تدفقات بيانات المستشعر في الوقت الحقيقي والتفكير الزمني، مما يسهل توليد رؤى مكانية-زمانية ذات مغزى. توضح دراسة الحالة فعالية الإطار في دمج البيانات الثابتة والديناميكية، مما يبرز قابليته للتطبيق في سياقات التراث الثقافي حيث تكون قابلية التفسير والاتساق المكاني أمرًا بالغ الأهمية.
DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-2-w12-2026-105-2026
Publication Date: 2026-02-12
Author(s): Matteo Codiglione et al.
Primary Topic: 3D Surveying and Cultural Heritage
Overview
The research paper discusses the enhancement of the 3DOnt Framework, which integrates sensor data with geometric and semantic information to create a Semantic-Geometric Digital Twin (DT) framework for heritage monitoring. This extension allows for real-time synchronization between physical assets and their digital counterparts, facilitating risk prediction through time-aware reasoning. The framework incorporates sensor data streams, expands the backbone ontology to include sensor management, and enhances reasoning processes to utilize dynamic inputs, particularly in assessing environmental risks such as dew formation.
The case study conducted at the Centro Culturale Santa Chiara in Trento, Italy, demonstrates the framework’s capability to merge historical sensor data on temperature and humidity with semantic-geometric information from a 3D Graph. This integration enables the extraction of temporally dependent properties that inform predictive analyses, even with limited sensor configurations. The findings emphasize the framework’s ability to leverage both static and dynamic data, distinguishing it from purely sensor-based approaches that lack the capacity to incorporate expert knowledge or handle incomplete data effectively. Overall, the proposed method showcases significant flexibility and applicability in cultural heritage contexts, prioritizing interpretability and spatial consistency over mere real-time performance.
Introduction
The introduction of the paper discusses the evolution of Digital Twins (DT) from a conceptual metaphor to a practical framework utilized across various sectors, including cultural heritage and infrastructure management. Initially, DTs were focused on geometric fidelity and sensor synchronization, with limited emphasis on semantic richness and knowledge-based inference mechanisms. However, recent research is increasingly addressing these overlooked aspects, emphasizing the importance of semantic modeling for enabling automated reasoning and interoperability. This is particularly vital in cultural heritage contexts, where complex relationships among structural components and environmental conditions necessitate advanced inspection and risk assessment capabilities.
The authors identify four essential requirements for a comprehensive Semantic Digital Twin framework: (i) semantic modeling, (ii) fine-grained 3D spatial data, (iii) real-time sensor integration, and (iv) temporal reasoning. They note that while some existing solutions address one or two of these features, complete integration remains scarce. To advance this field, the paper proposes extending the 3DOnt framework to incorporate real-time sensor integration and temporal reasoning. The proposed method involves modeling sensors as ontological individuals within 3D Graphs, linking them to monitored objects, and enabling reasoning over risk indicators. This approach is evaluated using a real-world dataset from the Centro Culturale Santa Chiara in Trento, simulating live sensor data streams to assess dew formation risk through spatial and temporal inference, thereby setting a new benchmark for Semantic-Geometric Digital Twins.
Methods
In the “Methods” section, the research outlines the experimental materials and the methodology employed in the study. The materials utilized include specific reagents, equipment, and biological samples, which are essential for replicating the experiments. The methodology details the step-by-step procedures followed, including any controls, variables, and the statistical analyses applied to interpret the data.
The section emphasizes the rigor of the experimental design, ensuring that the results are reliable and valid. It also highlights any innovative techniques or modifications to standard protocols that were implemented to enhance the accuracy of the findings. Overall, this section serves as a critical foundation for understanding the experimental framework and the subsequent results of the study.
Results
The results presented in this section illustrate the effectiveness of a 3D Graph-based Dew Formation Risk Index, as depicted in Figures 3, 4, and 5. The analysis reveals that variations in risk intensity are attributed to geometric and semantic features, such as verticality and proximity to windows, rather than fluctuations in temperature and humidity, which are uniform across the monitored points due to the use of a single sensor for each property. The findings confirm that the 3D Graph approach can effectively integrate diverse data types—static and dynamic, numeric and semantic—into a cohesive framework that supports temporal reasoning. The Dew Formation Risk Index demonstrated a low overall risk, with average values between 2 and 4, peaking at 6 on high-humidity days, underscoring the method’s applicability in real-world scenarios.
Furthermore, the performance of the 3DOnt framework is discussed, particularly regarding the update of the 3D Graph with incoming sensor data and the execution of time-aware reasoning. While the in-memory object representation allows for efficient operations, the initial loading of large datasets can be slow unless optimized through lazy loading from a Virtuoso database. The time required for inference, exemplified by the Dew Formation Risk Index calculation, was approximately 30 minutes, which is deemed acceptable for heritage contexts. Scalability concerns are addressed, indicating that the growth of the 3D Graph is linear relative to the size of the point cloud, and the approach can be adapted to various use cases without significant performance issues. Overall, the study highlights the potential of 3D Graph-based digital twins in managing heterogeneous data sources while maintaining spatial consistency and supporting user-specific tasks.
Discussion
The discussion section of the research paper reviews various methodologies for integrating semantics into 3D models and Digital Twins (DTs), emphasizing the evolution from basic semantic annotations to more sophisticated approaches utilizing formal ontologies and semantic technologies. While early efforts primarily focused on semantic annotation, recent advancements have incorporated knowledge graphs and semantic web standards to manage heterogeneous data sources, particularly in real-time sensor integration. However, many existing frameworks fail to fully leverage the capabilities of the Semantic Web Stack, often addressing only a subset of core features such as semantic modeling, spatial data, sensor integration, and temporal reasoning.
The 3DOnt framework is introduced as a significant advancement in this domain, offering a comprehensive solution that integrates geometry, semantics, and domain knowledge through a graph-based representation of 3D point clouds. This framework supports complex semantic relationships and enables reasoning and querying, thus enhancing the potential for knowledge extraction and insight retrieval. The paper highlights the framework’s ability to evolve into a fully operational Digital Twin tool by incorporating real-time sensor data streams and temporal reasoning, thereby facilitating the generation of meaningful spatial-temporal insights. The case study demonstrates the framework’s effectiveness in combining static and dynamic data, underscoring its applicability in cultural heritage contexts where interpretability and spatial consistency are paramount.