岩画数字化和数据化研究现状及发展趋势

苏胜

一、岩画数字化和数据化研究的现状

當前，从全球范围来看，岩画研究尚缺乏广泛性投入。在全球大数据发展的背景下，有关岩画研究新技术手段、文化资源研究管理、人才教育和培训等方面，国际社会尚未形成共识，其中尤其缺乏国际研究机构提供的培训和教育机会。

目前，急需掌握新技术和新方法，尽可能建立完整的世界岩画档案，记录岩画及其环境资源，并将这些图像和文档数据长久保存下来。这样即使在岩画被损坏，消失不复存在的情况下，依然能清晰地重现人类祖先精神表达的记忆。1990年代，中央民族大学中国岩画研究中心即开展了整理、编辑中国岩画资料总目和索引的工作;在国际上，也有学者呼吁尽快建立世界岩画档案，并试图用新技术和创新办法来研究5万年以来的人类视觉艺术。美国岩画研究协会前主席利·玛丽莫（Leigh Maryor）在2006年美国岩画刊物上曾这样表述：“我们最初建立岩画档案的动机是将使用地理信息系统和其他数字技术作为岩画研究与合作的重点。我们优先关注数字技术在岩画研究、保存和出版传播上的新应用。这些技术将是共享的数据记录和分析方法。”

如今，人类学、考古学研究纷纷进入大数据时代，相关的研究报告、学术论文和国际会议层出不穷。相较于人类学和考古学，岩画研究工作和成果受社会的关注度较低。由于缺乏资金支持和社会价值的认同，岩画研究始终没有更多地体现出作为一种社会文化研究领域在价值意义上应有的亮点。世界上仅有很少的群体在从事着岩画研究。通过美国北亚利桑那博物馆岩画研究数据库检索出的4万多份岩画研究出版文献分析， 传统意义上的岩画研究者，大都采用人类学假设性方法，通过图像学和艺术风格的推理、归纳，以强调地区文化类型和年代学的分类作用，作为研究结论;而被称作为“过程主义者”的新学科和多学科研究者，从精确的学科中借用假设检验的思想和科学方法，对有关命题、 论点和结论提出一个或多个假设，并进行挖掘，以针对新的证据测试这些假设。近5年来这种研究方法的学术论文发表数量快速增长。通过岩画研究数据库进行关键检索词得出的论文数量结果是：“acoustics”53篇、“digital rock art”43篇、“compute rock art”31篇、“data rock art”74篇、“data”162篇。主要呈现的趋势是变革和创新发展的核心点在于数字化工具和新数据技术的实践，同时也在于软件工具不断更新，使用起来容易掌握以及使用成本的降低;从图像的识别到声音识别的记录，甚至进一步发展到神经心理学的研究，阐释岩画的存在和发生对人类大脑和心灵深处的科学实验分析，用于岩画原始艺术在当代的定义;数字影像技术和摄影测量学实现了图像和影像工作的一次性完成。

当然，单方面地关注个体技术性的研究方法，不足以改变岩画研究的整体性发展，还需要良好的社会学术环境、学者的研究行为习惯，建立共享的信息体系，以促进人类文明智慧的结合。在当前全球学术科研的前沿应用和实践中，大数据化的学术成果信息化分享，给学术研究和学术交流带来受益和便利，这种进步也赋予岩画研究可以预见的希望。

二、岩画记录工具和应用软件

岩画的记录工具和软件主要体现在有关研究图像的识别能力和精准性。Dstretch 软件[12]，主要是针对颜料绘制而成的岩画图像的识别技术;尤其是在图像成色浅淡，甚至难以辨认的情况下，增加图像的辨识能力，效果更加明显。

对于岩刻可使用的软件很多。凿刻磨制而成的图像类型，经过数字化拍摄图像和3D扫描成像，在软件的帮助下，大大增强了图像的识别能力，增加图形的可辨性，识别出人的肉眼无法看到的被风化侵蚀的岩画图像。

地理信息技术和美国航天航空宇航局提供的各类空间和地理数据为研究文化遗址与环境关系，提供了新的数字化知识和研究工具。空间环境考古由此孕育而生。精准的GPS地理信息定位系统和图像识别，促成了岩画及其自然环境和历史人文信息数据的精确记录、归纳、整理和管理。

大数据时代岩画研究的特点就是用掌握的精确数字技术和方法，采集数据，并将数据纳入识别、分析和研究的阶段，得出可视化的结果。美国加州伯克利大学的科学家们首先提出了数据的兼容和弹性理论。在经过近几十年的研究努力，新的计算演算编程由原有明确结构性逻辑的兼容和开发，重新定义和采用为非线结构性模糊逻辑演算编程分析。比如，去岩画点考察，以前只能使用一个路标，遵循一条路线达到目的地，如今可以再增加一条或多条路径。这就是所谓的弹性研究的思维模式。新的模糊逻辑运算模式程序可以容纳多种岩画研究计划，并支持多种假设关联性的条件，将所有可靠的信息和知识作为储备存放到软件程序里。应用具有弹性功能的计算推演，得出新的动态的演进可视化的结论。岩画研究的前沿大数据理论和实践应用，最近已有很多学者开始探索。网络开扩了大家的视野，通过岩画现场分析和学术社区共享，使得研究成果的进展，通过网络得以快捷地传播。大数据为岩画学者们提供了最大利益红包。同时，带来了几个必须要研判的大问题：1）大数据战略或策略的设计;2）知识产权保护和行业中，存在着公共资源的共享和私人占有问题的道德约束;3）数据传播观念和运行。

大数据岩画研究可分为三个步骤：1）前研究，预先准备“灰文件性”（传统研究中的文献文件资料）数据收集阶段和主题研究项目的确立;2）采用精确的数字技术在岩画点收集各种图像数据、自然文化环境数据以及相关的地理数据信息;3）数据归纳、识别数据的“好与不好”，管理、建模分析和研究阶段。下面与大家分享的是岩画研究过程使用的工具方法和不断拓展的研究领域的相关信息。

1.数据收集

美国北方亚利桑那博物馆官方网站的岩画研究文献数据库，是目前世界上唯一的专业岩画数据文献库。截至2019年夏季，这个数据库已包含40，000多条的学术论文引用数据检索，收录了中国岩画目录和文献资料类编共34卷本，中国岩画研究中心研究课题项目，1994年之前的中文岩画研究资料、论文和相关文献信息资料。还有大量的学术网络社会媒体和同行业的自媒体社交圈的学术论文和信息。

2.图像识别和收集

Dstretch软件是快速识别图像最为好用的工具。该软件目前被全世界的岩画工作者广泛使用，可帮助使用者在岩画点调查或者古代壁画研究时，增强图像信息的可辨性，识别肉眼不能识别的图像信息。

世界范围内使用2D环全景摄影成像技术和3D扫描成像技术有很多成功案例。美国德克萨斯州舒姆拉考古教育保护中心采用的是目前世界上最新使用的先进系统性处理岩画图像和保护存档技术，包括了对岩画点的区域分段记录;对图像的捕捉、归纳和管理档案的技术，如，全景图摄影、便携式X荧光、可复制和可验证的文件等。

运动推断结构（SfM）是一种摄影测量学技术，是目前拍摄岩画成像，识别图像和测绘地图等最受欢迎的先进技术。主要用于二维图像序列中的三维结构，这些图像与局部性运动图像相符并相结合。它属于计算机视觉和视觉感知领域。在生物视觉上，运动推断结构指的是人类和其他生物能够从一个移动物体或场景中投射的二维（视网膜）运动场中恢复三维结构的现象。采用运动推断结构技术最杰出的是美国德克萨斯州考古学者马克·威廉斯。在考古和岩画的摄影测量学中，他的这项运用空中飞行器和空间测量制图和摄影技术被广泛地认识和接受。

运动推断结构为使用者提供了一种非侵入性摄影方法。对于环境和拍摄物采用无损摄影技术，适合特定文物在固定环境下进入直接拍摄。比如：场景过大过高，景深过短的环境;拍摄物有固定无法移动或者不可移动的情况下;被某种物体遮挡等等。运动推断结构的技术全部过程是无需直接交互而是通过在结构分段与各种图像的运算符之间结合，最后形成图像文件。其特点就是摄影测量学在有限的空间或者是特殊环境里，可以捕捉到准确可靠的图像资料。 通常使用价格更高的镜头（包括具有更高光学质量的镜头）的相机可获得更高准确度的数据。该技术具有前所未有的细节图像捕捉和识别能力。

3.数据管理和分析

GIS软件具备检索、管理、显示和分析所有类型的地理和空间数据的功能。GIS软件使岩画研究者可以生成地理信息的地图和其他图形显示，用于分析和显示岩画与周围环境地理信息的空间关系，反映出人类活动行为与环境的变迁。Grass GIS软件包可以用于岩畫点和岩画的地理空间数据管理和分析、图像处理、生成图形和地图、时空建模以及可视化。它可以处理栅格、拓扑、矢量、图像处理和图形数据。GIS软件带有各种地理空间和环境信息数据，研究者也可以输入自带的数据进行数据归纳和分析。Grass GIS软件具备推演和判断功能。我们曾利用贺兰口公园和附近几个沟岩画点中的GPS地理信息和岩画信息，推演出贺兰口公园的一处小型考古遗址（被证实的遗址已被发掘）。

Gephi软件是具备图数据可视化和动态图可视化功能的软件工具，以点和面替代图像信息。Photolink软件是地理空间专业工具，可以将图片和地理信息一起传入谷歌地球软件，作为私人化的岩画点地理信息和岩画图像共存的可视化信息工具，而且还可以将私人信息网络化，使其成为公共信息资源[19]。AgisoftMetashape是一款独立的软件产品，可以对数字图像进行摄影测量处理，并生成3D空间数据，以用于GIS应用程序，可用于文化遗产文档和视觉效果制作以及间接测量各种规模的对象。

美国旧金山文化遗产图像中心与伯克利大学艺术史学院合作较为成功地合作完成使用3D摄影测量岩画图像和文化遗产图像科研项目，可以快速创建具有高准确性，高分辨识别性能，识别肉眼未能分辨出的岩画图像，虚拟数字图像和数据可视化程度高。在3D扫描摄影领域，激光扫描（也称为激光雷达）将激光束的受控转向与激光测距仪结合在一起。 通过在各个方向进行距离测量，扫描仪可以快速捕获物体、建筑物和景观的表面形状。3D完整性模型的构建涉及组合从不同视角获得的多个表面模型，或混合其他已知约束条件。

R和Python是两个大数据应用软件，都是具有大量用户的开源编程语言软件。 R主要用于统计分析，而Python提供了更通用的数据科学方法。Python拥有近500万用户，是目前最常用的语言之一。甚至美国国家航空航天局都使用Python对其太空设备进行编程。

Python相对较低的学习门槛使其受欢迎程度得到提高，越来越多的入门级编码人员正在将Python视其为第一数据科学软件语言。

三、岩画的声学研究

岩画声学是声学研究在考古学领域的一种方法论。考古声学测量分析考古遗址和人工制品的声学特性。它是一个跨学科领域，包括考古学、民族音乐学、声学和数字建模。音乐考古学是其广泛领域的一部分，尤其是对史前音乐的研究。由于通过考古学探索的许多文化都集中在口头和听觉上，因此研究人员认为，研究考古遗址和人工制品的声音性质可能会揭示出有关文明的新信息。 岩画声学是通过在特殊岩画点的环境进行测量和检测岩壁回音和山谷回音并记录下来数据加以研究，总结出岩画点的场景声学特点。美国岩画声学研究专家史蒂文·沃勒（Steven J.waller）的研究结果提供了岩画的选择和发生的环境依据。

其中一种软件为美国环境系统研究所出品的地理信息软件，这是一种噪音传播模型。1980年，美国国家森林局设计了一种声学可检测性预测系统方法，用于预测噪声对户外休闲的影响。美国环境科学家莎拉里德据此开发了音场分析工具软件，用于测量噪声对国家森林自然环境的影响。

岩画声学揭示了声音反射出来的原始文化意义。通过岩画声学数据表明了空间里回声与岩画发生的对应关系，阐释了声音在岩画创作中可能发挥了激发心灵的作用。欧美岩画研究者们在著名的英国巨石阵考古遗址进行了声学研究。她们还在法国洞窟岩画遗址和美国大峡谷岩画遗址中测量和检测不同的回声，进行数据记录。在岩画点及附近环境声场中测量出几组回声，共振和混响的声音数据。结果发现凡是在岩画图像比较集中的一组声音数据，都与附近其他环境下的声音数据有着差别，从而得出岩画点环境的特殊性。世界上已有500多个岩画遗址都进行了声学的测量研究。这些遗址大都处在洞窟的深处和无天顶的峡谷环境中。

四、岩画复杂数据分析和研究

复杂数据分析是指使用先进的计算方法来有效处理大型非线结构化数据集。通俗地讲，非线结构就是将相关联的单个或多组的信息数据集中在一起。过去，计算机进行数据的分析处理主要是针对作用在各个明确定义的数据结构上的运算结果，我们通常称为逻辑运算方式。称其为数据分析，就是指使用计算机来分析数据并在其中查找有意义的模式以用于制定决策的方法。目前，复杂数据的信息学和自然科学方法可建立可靠的经济现象模型。通常我们见到的阿里巴巴、亚马逊网上购物的数据分析，在用户网上购物，那怕是用户仅浏览了网站的网页，用户便会收到网站主动向用户推荐你有可能感兴趣的商品，这个技术便是大数据的应用经济模型。另外，大数据技术还主要广泛运用于社会网络关系分析和应用。比如说，社会学科里相关移民政策和移民的历史演进过程，冠状病毒从发现到传播的全部演进过程，民航飞行记录，更早应用于国际安全反恐的人员跟踪等。复杂数据分析研究结果是点和线的，以动态图可视化地形式呈现在网络化的环境中。它替代了以往的图片内容和统计图表格。

那么复杂数据和大数据，如何应用于岩画研究呢？岩画数据没有像经济学、社会学那样存在着巨量化和动态性的大量数据来源，但是从设计理论、研究领域和个性的主题研究上，岩画数据化研究存在着新探索的可能性。在岩画数据化设计具体内容上，大致应该为：岩画空间分布分析;岩画统计分析;各类相关信息与岩画之间的交叉研究;岩画风格的杂交性、统一性、相似性;同一题材的不同风格分析;来自岩画空间分析的年代法;数据描述的岩画主题内容等等。可用于主题性岩画群集类数据和个体类岩画等相关联的数据分析。能否将岩画环境，历史遗跡和考古数据等可能性的数据集成一体，需要在理论框架和小型项目中的反复实验。具体工作比如说：讨论利用旧岩画调查记录报告中的应用数据，挖掘新数据方法;根据同一文化现象中的不同解释，不同看法和意见，设计一个或几个假设的结果和条件，从而进行探索。正如布兰德森（Brandsen）所说，这些数据密集的“灰色文献”报告应根据特定学科的适应情况进行分析和索引。这样，可以提供搜索和查询服务，这使研究人员在可用存储库中快速找到最相关的数字资源。也可以这样理解，即将已知的出版或未出版的文字资料和历史资料作为“灰色文献”。岩画研究者与考古学家一样可使用非常复杂且非线性的数字数据集进行工作。通常研究者采用的方法都是通过类型学的相似性的关联性资料的类比得出结论。考古和环境数据往往具有不同的分辨率和尺度，会造成各自不同的观点和角度。因此，主要挑战是组合数据并以有意义的方式对其进行分析。为了做到这一点，汇集不同领域的专业知识至关重要。数字化转向数据化的岩画研究背景基于这样一种事实：在研究岩画的文化因素过程中涉及了非线性关系，其因果关系是不易区分的。通常这样理解：相关联的文化因素有可能涉及很多学科，这些数据条件在以前的数据库的逻辑运算软件中，是无法分析出相关联的因素而导致出来的结果。

岩画研究受到了不断发展的数字化技术的挑战与需求。如何在因果关系与非线性关系之间的分析中，得出与过去以往对岩画研究的不同观点和结论？如何鉴别和判断数据的取舍问题？如何讨论岩画研究的新理论和方法？当下的数字化设备和工具带来了精准可靠的数据来源，这将是有利的实证研究基础。田野记录的多样性方法和国际化的技术手段，网络化的共享岩画数据资料，使得这门学科技术和信息全面性开放，也同时为其他相关学科提供了可靠有效地数据分享。大数据的存在是真实意义上多学科交叉研究的信息基础。当然，对于未来大数据岩画研究也将面临大问题。对岩画研究的丰富理解需要基于系统性可靠的原始数据，尤其是需要像田野考古工作中那样细致原始数据集，和其他学科数据的依赖连接关系。

如果无法进一步解决复杂的文化因素之间上下文数据信息分散而且零散的状况，许多数据不能同时建立或者无法在线获得等等阻碍，那么，研究人员只能获取一小部分的信息，从事着在局部问题上的研究项目。在大数据时代中，社会学、人类学、民族学、民俗学、考古学、语言学、艺术史等等众多学科交叉研究的领域，人类有获得新知识探索的可能。

五、结语

没有大数据发展策略的社会学术环境，没有具体大数据运作体系保障，个人研究以及公共文化共享资源中存在着行业道德和学术道德的约束。这种具备“过程主义”和“实践主义”特色的研究是很难推行的。那么，数字化和数据化技术在岩画研究中是否将遇到挑战呢？我们只能在实践中去解决和找出答案。至少在个案的区域化和研究项目的专题主题性上，获得应用技术上的实践尝试。

（责任编辑：张双敏）