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设备与工具天津大学建筑学院六合工作室自2003年启动明长城军事防御体系研究，2004年开始尝试引入无人机技术在长城沿线多省份开展拍摄或测绘，以应对长城所在高山峡谷崎岖地形、弥补地面人工调查的不足，但从未实施全线图像连续覆盖。
自2019年2月始，六合工作室师生利用课余时间克服远途劳顿与地形艰险，自主实施明长城全线无盲区低空拍摄与三维数据获取，这一科研活动也是工作室所属文化和旅游部“建筑文化遗产传承信息技术”重点实验室2019年启动的重点工作之一。
一、外业拍摄
主要外业方法是人员携带微型无人机沿长城线逐段超低空慢速飞行（约15-25公里/小时），在20-50米相对高度从长城顶部、内侧、外侧三个方向拍摄（图1），获得同一航线内相邻图像重叠率不低于70%的三航线连续高清图像集（实际照片空间位置、分布、密度如图2示意），再利用无人机图像本身带有的GPS坐标信息及摄影测量手段，实现墙体本身与内、外侧微地形的三维测量；在此基础上，引入图像类机器学习技术实现对海量图像的半自动筛选、分类、检索，主要用于分析长城构造、开展病害监测、支撑长城国家文化公园建设等目的。
图1 三视角/航线长城拍摄示意图
图2 照片沿长城走向分布截图
目前该数据库建设近半，已覆盖从山海关至嘉峪关范围内约2500公里的部分明代大边长城（图3），获得约50万张照片，图像数据量约6TB，预计还需拍摄约2500公里以覆盖全部明长城实体线路，2020年将建成世界首个明长城全线高清图像库。
图3 明长城走向（红色）及高清图像已覆盖区域（绿色）
该项外业的实施难度主要在于：以往卫星、载人机、无人机航测大多是在恒定高度、快速略过飞行拍摄，特点是速度快、单次飞行覆盖范围很大、实施相对容易；本项目外业核心原则是跟随长城蜿蜒，采取变高度、变航向曲线飞行，力求保持在“树梢高度”与长城的相对距离稳定不变，如此则不论处于山巅还是峡谷的长城均有相对恒定的图像分辨率。因此本项目外业成果相对细致但实施难度高，在东部地区实际一个三人小组每天最多覆盖15公里长城区段。
在建筑细节遗存相对较多或者极端地形的长城区段，拍摄高度相对更低、可将航线数量从三条增加到五条（图4）以保证航测三维数据的基本质量；对于保存完好或构造特殊的空心敌楼等重点目标，还部分实施环绕拍摄以获得各个立面皆完整的三维点云（图5），且拍摄距离进一步缩小至10-20米，如此则图像分辨率趋近于毫米级，墙体上的弹孔、刻划等保存现状细节清晰呈现（图6）。
图4 五航线获得更高精度数据 图5 最高密度敌楼环绕拍摄.
图6 敌楼墙体上遗留的弹孔和游客刻划
空心敌楼室内空间是无人机图像采集的“盲区”，是低空设备无法替代地面人工视觉检查的重要原因之一，然而敌楼多矗立于山峰峭壁之上，人工攀爬调查又极为费时费力。针对这一难题，实验室设想了多种解决方案并初步实地尝试，目前已经能够从箭窗探查敌楼室内，从上、中、下等不同的视角采集室内图像，若从多个箭窗向一敌楼内多视角探查，可在避免人员攀爬的前提下，快速认知敌楼内部空间、结构、保存状态等（图7）。
图7 无人机敌楼室内探查试验场景与获得的室内多角度探查图像
在可见光拍摄手段之外，红外成像仪也被安装于无人机平台上，与可见光相机同步拍摄，用于辅助拍摄隐蔽的长城防御设施。
图8 从可见光图像中不可见品窖（陷马坑）遗存
图9 红外图像中清晰可见树冠下隐藏的品窖个体与范围
例如明代在长城之外易受攻击的谷地多设有品窖（品字形紧密排列的坑群，即陷马坑，品字形排列使得马匹或步兵难以利用笔直坑壁快速通过），以阻挡敌方高速集群冲锋。品窖极易被落叶、泥土等覆盖，尤其空中拍摄还会受到树冠层的进一步遮挡，即使在冬季拍摄，可见光图像中仍难于发现遗址结构形态（图8），但不同类型地表物质或浅层结构的红外辐射率存在差异，因此在红外图像中更容易发现已被遮盖的品窖个体及其群体范围。图9中的多个陷马坑结构清晰，果然是蜂窝状品字形密集排列，坑群也呈现清晰的总体长方形外轮廓。
图10 明长城暗门示例（暗门形制多种多样不限于示例）
再如暗门本是明长城三层级隘口中一个不可或缺的层级（关、口、暗门三层级），与长城的军事防御策略、战役战事、民众生活、两侧经济交流关系等研究都十分密切，但至今学术领域研究深度、社会公众认知广泛度均严重不足，目前明长城暗门的数量、分布、形制、功能类别仍不甚清晰。实验室利用全线拍摄已获得的可见光图像已经发现、定位、踏勘近60处外露暗门（图10），并首次发现与《武经总要》等军事史书中对隐蔽暗门构造描述相符的宝贵个例遗存。
图11 受植被密集遮挡从可见光图像中不可见暗门
图12 红外图像中清晰可见树冠下隐藏的暗门
在此基础上，开始利用红外图像发现被茂盛植被遮盖而遗漏的暗门遗存，以尝试填补长城关隘研究缺环、进一步释放长城的遗产魅力。图11是针对某已知暗门的拍摄实验，证明即使在落叶季从树梢高度抵近拍摄，可见光图像中仍不可能辨识隐藏的暗门；而在红外图像中（图12），顶部发券结构暗门的拱形轮廓清晰可辨。
预计后续开展明长城全线红外补充拍摄将能够获得更多尚不为人所知的明长城细节。
二、内业处理与数据利用
占用硬盘中数十TB数据存储体量、几十万甚至总计数百万张图像的整理是个难题，实验室利用WEBGIS等软件工具，自主编程建立图像库系统，将已有的50万张图像按照坐标位置显示在地图界面中（图13，另可参见图2）。使用者可根据需要筛选、浏览特定区段的图像，可以标记图像、添加特定属性。
利用图像类人工智能、机器学习技术，还可快速、自动化筛选某类别的长城对象（图14）。例如目前已经成功筛选蓟镇辖区的已有空心敌楼图像，并据此调取其位置坐标、图像，以今后结合摄影测量技术生成三维数据，实现敌楼尺度的半自动计算和跨地域比较，获知整个防线的空心敌楼平均尺度、最大或最小尺度、遗存残高等多项全线统计数据。
图13 自主编写的明长城全线图像库界面
图14 筛选出来的特定对象地理位置
同一长城地段不同时间拍摄的图像还可以前后比较，以监测残损变化、掌控长城保存动态。例如图15反映出该蓟镇东部辖敌楼在两年中所受台风、雨水自然侵蚀造成的显著变化。除了发现少量砖石砌块掉落，细微土石颗粒流失是更为严重的问题，细颗粒物的流失直接导致大块砖石失去填充支撑而迅速瓦解。
图15 明长城某敌楼残体2016.12（左）与2018.7（右）图像差别
图16 墙体2016（上）- 2018（下）包砖剥落
图16亦反映出墙体包砖在两年周期中的可见损失。（课题组2018年以前采集的图像资料参与到此比对试验中，并非仅基于2019年全线连续拍摄成果。）
高重叠度图像经过摄影测量软件处理，得到长城墙体三维点云（图17），再生成表面模型。三维数据不仅用于全线分析、比较敌楼等长城构筑物的尺度，还可统计长城两侧地形坡度，可测量墙体歪闪、估算塌损程度以及维修所需土石方量，还可归纳长城选址原则、辅助计算汇水面积、排水坡度等，用途十分广泛。
图17 低空摄影测量生成的明长城某峭壁旁敌楼三维点云
以空心敌楼墙体变形病害可视化为例，以三维数据中某一立面为基准面，对表面凹凸量以伪彩表达（例如图18中所示，红色为向外突出，蓝色为向内凹进），可直观显现看似平整表面的细微变形。图19显示另一敌楼的凹凸量化数据，与其表面裂缝走向（红色虚线所示）、内部土石堆积等综合分析，可知顶部塌损造成内部土石堆积、横侧推力增大是墙体拉裂、鼓胀变形的重要原因。
图18 某敌楼立面凹凸伪彩表达示意图
图19 某敌楼凹凸量精确直观显示
总体来看，明长城全线图像与三维数据库的功能还有待于进一步挖掘，简讯只是对已有资料初步应用的粗浅介绍。今后数个月中，不仅要完成全线野外拍摄任务、完善数据库架构和优化在线展示界面，实现大数据上线共享也是必要一环。
全线图像与三维数据对于长城文化遗产公众传播、文物建筑保护、古代军事工程领域研究、线路遗产监测、沿线环境资源量化评估、长城国家公园体系建设都具有不可或缺的基础资料价值，跨学科合作是今后提升成果水平、挖掘数据潜力的必由之路。
全线数据采集任重而道远，我们需再接再厉。
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