探索文物考古的未來：高光譜成像技術在三星堆的應用

日期：2025-06-04 20:57

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摘要：《又見三星堆》紀錄片的火熱讓大眾更多的了解三星堆的歷史，該片從大眾視角透視考古人的工匠精神，在讓古蜀時代文物“說話”的過程中，展現出中華民族多元一體的成長演進。與上次考古挖掘相比，此次挖掘活動不僅引入媒體直播手段，讓民眾有了更多的參與感，而且科技含量十足。借助高科技設備，考古學家在文物被發掘出的**時間就能對其進行初步的觀察和探測。

《又見三星堆》紀錄片的火熱讓大眾更多的了解三星堆的歷史，該片從大眾視角透視考古人的工匠精神，在讓古蜀時代文物“說話”的過程中，展現出中華民族多元一體的成長演進。與上次考古挖掘相比，此次挖掘活動不僅引入媒體直播手段，讓民眾有了更多的參與感，而且科技含量十足。借助高科技設備，考古學家在文物被發掘出的*一時間就能對其進行初步的觀察和探測。

一眼千年—高光譜成像系統

人眼之所以能夠看到各種各樣的顏色，是由于視網膜上有三種具有不同光譜響應曲線的視錐細胞，能夠在大腦中產生紅綠藍（RGB）三種不同色彩的視覺信號，我們看到的顏色就是通過這三組顏色按不同比例混合產生的。這個過程中復雜光譜會被簡并為三個通道的不同權重，因此會缺損大量的信息。

日常使用的彩色照相機為了模擬人眼對色彩的感知，會在感光元件表面覆蓋紅綠藍三種濾光片。具有三個色彩通道的相機可滿足人們的日常需求，但在科研過程中，僅有三個色彩通道遠遠不夠，還需要多光譜乃至高光譜成像系統（高光譜成像系統的通道數目遠多于多光譜成像系統）。

文物是人類文明發展過程中歷史、藝術及科學價值的結晶，蘊含著豐富的歷史文化信息，具有重要的政治、經濟、文化及科學價值。利用高光譜技術對文物進行數字化，實現文物從物質形態到數字形態轉化，可以量化地獲取文物材質、形態、紋理、色彩與結構等信息，為文物信息分析和可視化展示奠定基礎。作為傳統文物數字化手段的重要補充，高光譜技術能夠快速無損獲取文物材質、顏料和加工痕跡等信息，可為文物資源數字化提供文物表面物理、化學屬性信息。

三星堆遺址作為中國古代文明的珍貴遺產，吸引著無數考古學家和歷史愛好者。而在保護和研究這些寶貴文物時，高光譜成像技術展現出其獨特的應用之處。高光譜成像設備通過獲取物體在數百個連續波長范圍內的反射光譜信息，能夠深入分析文物表面的材質、狀況和組成。在三星堆文物考古中，這項技術為揭示古代文明的奧秘提供了重要手段。通過高光譜成像，我們可以非侵入性地探測文物表面的微小變化，還原古代工藝和圖案，甚至發現隱藏在文物內部的秘密。

無論是解讀古代文字、還原古代畫面，或是研究文物材質、年代，高光譜成像技術都展現出其在文物考古中的無限潛力。通過結合三星堆文物考古案例，我們深入探討高光譜成像在文物保護和研究中的革新作用，為傳承與發展文物考古領域帶來新的可能性。

圖1 用于文物考古的高光譜成像系統

高光譜成像系統在文物考古上的應用案例

近日，北京服裝學院民族服飾博物館對褪色、變形乃至破損的紡織品文物進行初步測量后，計劃深入檢測以助修復。因古代紡織品多為天然纖維，易老化破損，需先明確材質、顏色及污漬類型。結合顯微紅外光譜儀**鑒定。針對染料顏色，采用雙利合譜GaiaField便攜式高光譜相機結合AI技術，通過反射光譜無損分析，避免傳統檢測對文物的破壞。

圖2 CCTV10 報道北京服裝學院民族服飾博物館利用雙利合譜高光譜成像系統對褪色、變形乃至破損的紡織品文物進行鑒定、修復

文物承載著深厚的歷史、藝術及科學價值，這些價值的挖掘與信息提取離不開現代科技的賦能。無損光譜技術作為一種前沿的分析手段，能夠在不損害文物宏觀結構與潛在微觀特性的前提下，利用光譜學原理深入探討文物的構造、材質構成、病害成因、表面特性及缺陷演變，從而*準獲取關于文物原料追溯、制作工藝、年代判定、保護修復材料選擇等多維度信息。其他應用案例如圖3~圖7所示（來源于網絡已發表文章）

圖3 顏色種類分析與識別

圖4 柏木字跡原始圖像與經過分析處理后圖像的對比

圖5 中國佛學院文物木板墨書

圖6 故宮收藏書法

圖7 長壽佛唐卡

高光譜成像系統在文物考古上的應用文章推薦

1、Mining painted cultural relic patterns based on principal component images selection and image fusion of hyperspectral images
基于高光譜圖像主成分圖像選取與圖像融合的彩繪文物圖案挖掘

該研究提出一種自動挖掘彩繪文物圖案的方法，采用*小噪聲分率法獲取主成分圖像，利用顯著性目標檢測方法，得到彩繪文物圖像，從而挖掘出其中的圖案。下圖2中前10個主成分圖像分別通過MNF和PCA獲得；MNF獲得的第六主成分圖像（a6）顯示了*有效的顯著信息；PCA獲得的第七主成分圖像（B7）顯示了*有效的顯著信息。結果表明，所提方法能自動、有效地挖掘人眼不易觀察到的彩繪文物圖案信息。

2、Hyperspectral imaging and analysis for sketch painting
素描畫的高光譜成像與分析

該研究以兩幅相似素描畫為樣本，一幅用2B鉛筆繪制，另一幅用4B鉛筆繪制。利用地面高光譜成像儀分別獲取390nm–1025nm范圍內的高光譜數據，并對兩幅畫的光譜特征進行分析比較。對于左下圖樣本1，每個圖像中選擇了兩個均勻區域，如下所示，每個區域在兩張圖像中的位置相同，它們的灰度級別基本相同，而右下圖是每個均勻區域的平均光譜反射率曲線。結果表明，高光譜成像極大地方便了獲取繪畫中不同材質的診斷光譜特征，通過高光譜分析可以有效地識別畫作中的特定目標。同時，可以提取畫作的直流特征和細節特征，有助于研究者分析畫作的風格。

3、Deterioration identification of stone cultural heritage based on hyperspectral image texture features
基于高光譜圖像紋理特征的石質文化遺產劣化識別

該研究基于高光譜圖像，采用不同的算法建立了回彈值預測模型和劣化識別模型，并比較了不同波長選擇方法和不同分類模型的效果。左下圖利用400-1000nm的光譜曲線區分分層、風化（鹽結晶）、生物定植和結皮。幾種劣化的光譜曲線的吸收峰位置和數量存在明顯差異；而右下圖為砂巖文化遺產劣化類型的鑒定結果：（a）四種變質類型的算法的識別結果;（b）現場立柱的原始圖像;（c）CAD統計對劣化類型的識別結果;（d）LGBM模型的惡化類型鑒定結果。*終結果表明，通過530nm和675nm波長構建的歸一化光譜指數可以初步識別不同類型的劣化。此外，基于高光譜成像紋理特征的四種分類模型均能識別不同類型的劣化。