面向历史建成遗产数字化与分析的知识驱动方法：卡拉布里亚（意大利）语境下的应用

《Heritage》：Knowledge-Based Approach for the Digitalization and Analysis of Historic Built Heritage: Application in a Calabrian Context (Italy) Serena Buglisi, Livio De Luca, Massimo Lauria and Angela Quattrocchi

　　

保护过程是迭代与互动的，周期性更新使多学科、跨时段的数据不断层叠积累。然而，从原始数据到结构化知识的转化常受流程缺口与工具局限的阻滞，造成海量数字资源与真正可理解数据之间的语义鸿沟。研究人员提出一种方法与操作流程，旨在管理历史建成遗产保护策略数字化过程中信息流的连续性。该方法构建了图结构语义知识库，由异构数据源（建筑信息模型Building Information Modeling, BIM、实景标注平台及图数据库Graph Database）馈入数据，并按显式概念模型组织以表征建筑物的历时演化过程。交互与查询由原型化多维可视化环境介导。实验证明该方法能前置情境化、合理化映射、协调异构资源并形式化知识以支持共享与查询。研究对象为具身份认同价值且受自然与人为风险威胁的卡拉布里亚遗产，并以意大利雷焦卡拉布里亚省杰拉切（Gerace）的圣乔万内洛教堂（San Giovannello）为案例进行场景演示。

论文解读：面向历史建成遗产数字化与分析的知识驱动方法——以意大利卡拉布里亚地区为例（Buglisi S, De Luca L, Lauria M, Quattrocchi A, Heritage, 2026）

研究背景与意义

当前历史建成遗产（Historic Built Heritage, HBH）数字化进程中，激光扫描、摄影测量、BIM及档案文献等异构数据源大量产生，但这些信息往往分散于二维图纸、三维模型、电子表格与报告中，缺乏统一的语义框架进行整合。传统保护工作流程存在"语义断层"——几何与定性信息未被充分关联，时间维度（历时变迁）与空间维度（构件相互作用）未能在计算模型中显式表达，导致原始数据难以转化为可推理的结构化知识，制约了保护决策的科学性与可追溯性。意大利学界强调保护需建立"认知纲领（Piano Programma di Conoscenza）"与"保存计划（Piano di Conservazione）"，但实际操作中跨时段、跨来源数据的归一化与互操作仍是难点。本研究针对此问题，提出基于图数据库（Graph Database，以属性图Property Graph Model组织节点Nodes与关系Edges、支持Cypher查询语言的原生图数据库如Neo4j）的语义知识库方案，实现从数据采集、语义标注、时空定位到推理查询的全流程信息流连续性管理，并以易受地震与风化威胁的卡拉布里亚地区遗产为实证对象，验证方法在单体历史建筑保护中的应用价值。论文发表于国际期刊《Heritage》。

关键技术方法

研究人员选取意大利卡拉布里亚大区杰拉切（Gerace, RC）的圣乔万内洛教堂（San Giovannello，又名San Giovanni Crisostomo）为案例，该建筑为单中殿巴西利卡式东正教遗存，具典型地域构造特征且有1961年、1997年、2011–2013年三次干预档案。数据来源包括：2023年地面激光扫描与2024年摄影测量实景重建（点云与网格模型）、超intendenza档案馆与罗马中央档案馆的历史文档/施工图/病害记录表、HBIM（Historic Building Information Modeling，历史建筑信息建模）模型（Autodesk Revit 2024构建，采用自顶向下Ontological Approach连接外部知识库，通过Dynamo可视化编程脚本提取共享参数集并序列化为.csv导入Neo4j）。概念模型参照意大利《保存计划技术手册（Manuale Tecnico del Piano di Conservazione）》与《认知纲领》标准，划分城市（Urban）—建筑（Building）—技术构件（Technical Element）三级信息层级，在Neo4j中建图知识库引入节点类型：城市中心、建筑单元、技术构件、材料(Material)、施工工艺(Construction Technique)、时间(Time)、人员(Person)、部分(Part，可定位物质增减的几何单元)、标注(Annotation，与A?oli平台关联实现三维语义标注)、病害(Degradation)、原因(Reason)、风险区(Risk Area)、干预项目(Project)及项目动作(Project_action)。通过CNRS (MAP) A?oli平台（支持2D/3D混合标注、图像与点云反向投影的空间化语义标注云平台）将二维图纸与三维模型上的病害/干预区域标注并与图库中Part节点通过唯一ID关联。最终通过HTML/JavaScript原型界面对接Neo4j JavaScript Driver实现跨维度时空查询与Neo4j Bloom多维可视化。

研究结果

2.1 操作流程（Operational Workflow）

研究人员设计了融合空间、时间与语义维度的多维表达工作流：从实景调查、注释、BIM重建与文献出发，将数据映射至显式处理时间、位置与出处（谁、何时、如何）的概念模型，使实例经地理参考后组织入图知识库，支持参数化查询返回比较分析表及2D/3D视图。概念建模使技术与语义关系及领域概念逻辑结构显式化，知识库可通过后续调查或新文献持续更新，配合历史感知集成层（history-aware integration layer）实现跨系统同步，最小化错位更新。结论：该工作流可实现技术构件演化趋势与状态变化的记录，支持智能发现设计与连续监测，并为定性知识分析提供查询与可视化工具。

2.2 场景与案例研究（Scenarios and Case Study）

研究人员阐述卡拉布里亚遗产面临地质不稳定与强震历史，多数承重砌体结构，文献断续且脆弱性高。提出四类适用场景：单体建筑、纪念性地标群、城市肌理/街区、同类建筑类型比对。选定San Giovannello因其具代表性地域类型、可读地层痕迹、多源可靠档案（三次干预记录）及2023–2024年高精度点云/摄影测量数据，适合作为映射规则训练与验证的基准案例。结论：该案例具备推广至区域其他场景的典型性与数据完备性。

2.3 概念模型（Conceptual Model）

研究人员依意大利标准定义语义域，构建三级嵌套信息层（Urban—Building—Technical Element）。技术构件级含物料—构造剖面、历史注记（含既往干预）、保存状态、病害及因果归因、与其他构件的空间/结构/退化路径链接。图数据库中城市子组件（片区、广场、街道）为独立节点逐级细化至建筑单元再分解至技术构件（参照UNI 8290-1:1981）。技术构件间定义五种语义关系：SUPPORTS（支撑—老化或荷载变化影响被支撑件稳定性）、IS_EXTERNALLY_CONNECTED_TO（面接触无重叠—构造不连续常为薄弱点）、IS_PARTIALLY_OVERLAPPED（部分体积穿插—拆除相互损伤风险）、ALLOWS_PROPAGATION_OF_DEGRADATION（退化传播）、DETERMINES_ENVIRONMENTAL_CONDITIONS_TO（微气候影响—帮助理解退化起源）。材料与工艺为自治节点；时间节点与人员节点记录不同观测时刻与观测者；Part节点作为可度量子局部单元连接Annotation实现几何定位，链接病害、原因(Reason)、风险区及干预动作(Project_action)，支持物质增减（减法/加法）的时空追溯与地层分析(stratigraphic analysis)。结论：该概念模型能完整捕获建筑历时协同演化、构件互作网络及退化因果链，并兼容标准编码体系便于共享。

2.4 图数据库实现（Graph Database Implementation）

研究人员将San Giovannello多源异构文档（报告、诊断表、工程量清单、平立剖及干预图）经概念消歧与语义对齐后导入Neo4j（通过Neo4j Data Importer从.csv文件映射节点与关系），用Neo4j Bloom进行动态图可视化与语义查询验证。实例含5份保存状态调查、46条观察记录、38种识别病害、3个项目共148项干预。演示时空查询例：T₁时段某构件出现何种退化及原因；T₁–T₂间哪些部位经历干预。结论：图库支持从任意节点发起非线性多跳遍历，可重构构件干预序列与诊断演化，具备诊断推理潜力；源文件语义不一致需专家判读，归一化结果具假设性。

2.5 数据地理参考（Georeferencing of Data）

研究人员利用A?oli平台对San Giovannello摄影测量模型进行分层语义标注：退化观测层与干预层，标注区自动获唯一ID对应图库Annotation节点并与Part相连。平台通过2D图像拾取点反向投影至点云计算3D索引实现跨视图传播，附形态（法线、曲率、环境光遮蔽等）与语义层描述。结论：三维语义标注使退化/干预的空间分布模式可识别，尽管手动标注存几何不确定性与解释依赖，仍为建筑局部演化重建提供空间锚点。

2.6 BIM流程（BIM Pipeline）

研究人员采用Hybrid HBIM/Scan-to-BIM方法在Revit 2024建模，定义外部共享参数文件映射图库技术构件信息层属性，通过Dynamo脚本按类别分组读取参数→制表→输出.csv供Neo4j导入，同时配置IFC（Industry Foundation Classes，建筑工程数据交换标准）导出参数集保障开放格式共享。结论：图知识库充当BIM与档案间的语义中介，减少信息碎片化，支持参数双向流动与IFC兼容输出，验证了本体驱动(top-down ontological approach)连接外部图DB进行HBIM语义增强的可行性。

2.7 查询、可视化与推理环境（Query, Visualization, and Inference Environment）

研究人员开发Web前端（HTML/JavaScript + Neo4j JavaScript Driver）直连A?oli与Neo4j，左侧语义查询控件右侧几何显示选项，支持两区块查询：(1)指定技术构件名、退化类型、原因、时间段→返回该时段该构件退化现象及空间分布；(2)指定技术构件名、时间段、退化ID、项目ID→返回关联干预动作及位置。输出含可下载结果表与三维模型/图像中对应标注高亮。示例查询：祭坛(Apse) 1960–2024年间出现编码D30（植被滋生）退化→确认2013年实施清理除草干预。结论：环境支持同步跨表示维度查询与多维可视化，可激活推理揭示相关性。

结果与讨论总结（Discussion & Conclusions 浓缩）

研究人员指出实验成功减少了原始数据→结构化信息的瓶颈，建立了可计算、可查询、可更新的历时叙事而非仅同步快照。工作流构成真正知识管理循环，可集成异质既有工具。概念框架前置语义与空间情境化，上游语义丰富化降低后期处理负担。系统能识别演化模式、因果关系及保护轨迹，支持分析评估与预测情景。虽聚焦单体建筑但方法可复用于四类场景（单体/纪念建筑群/城市肌理/同类建筑类型比对）。局限含手动标注几何不确定、源文件缺陷需专家判读、BIM软件生态互操作受限。展望方向：A?oli标注区自动转为图实例减少转录误差；AI辅助图像分割与自然语言处理(NLP)加速实体识别与同义词映射；大语言模型(LLM)+Cypher降低查询门槛；IFC与查询环境直连；BIM内双向同步标注。最终将保护过程喻为椭圆——两焦点为"建筑物（物质现实锚点）"与"知识库（结构化可计算知识）"，任一操作点至两焦点距离和为常数象征经验与抽象的动态平衡，偏心率低代表流程成熟度高、决策快且可追溯。

综上，Buglisi S, De Luca L, Lauria M及Quattrocchi A通过建立基于Neo4j图数据库的语义知识库与HBIM/A?oli三维标注联动的工作流，实现了历史建成遗产多源异构数据在时空—语义维度的统一组织与可推理查询，为遗产保护的信息连续性与科学决策提供了可推广的方法论框架，发表于《Heritage》2026年第9卷。