湖南省课题申报申请书

湖南省课题申报申请书一、封面内容

项目名称：湖南省传统农耕文化数字化保护与传承关键技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：湖南省文化遗产研究院

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目聚焦湖南省传统农耕文化的数字化保护与传承，旨在通过先进的信息技术手段，构建系统性、可扩展的文化遗产数字化保护平台。项目以湖南地区典型农耕文化遗存（如古村落、传统农耕工具、民俗活动等）为研究对象，采用三维激光扫描、高清影像采集、人工智能识别等技术，建立高精度数字资源库。核心目标是研发一套完整的农耕文化数字化采集、处理与可视化展示技术体系，包括数据标准化规范、智能识别算法、虚拟现实（VR）复原系统等。通过多源数据融合与深度学习模型，实现农耕文化信息的自动化提取与关联分析，并开发交互式数字博物馆与教育应用平台，提升文化传播效率。预期成果包括：1）形成一套适用于农耕文化遗产的数字化保护技术标准；2）开发具有自主知识产权的数字资源管理系统；3）构建至少5个典型农耕文化场景的VR展示系统；4）出版《湖南省农耕文化数字化保护技术白皮书》并发表3篇高水平学术论文。项目成果将助力湖南省农耕文化遗产的活态传承，为乡村振兴提供数字化支撑，同时推动文化遗产保护领域的技术创新。

三.项目背景与研究意义

湖南省作为农业大省，拥有悠久而丰富的农耕文化历史，这是中华文明的重要组成部分，也是湖南地域文化特色的核心体现。从新石器时代的农耕起源，到明清时期的农耕经济繁荣，湖南农耕文化积淀深厚，形成了独特的农耕技术体系、民俗风情、节庆活动和物质文化遗产。这些文化遗产不仅包括星罗棋布的农耕村落、古老的水利设施、传统的农具器械，还包括与农耕相关的传说故事、民间艺术、礼仪习俗等非物质文化遗产。然而，随着现代化进程的加速、城镇化规模的扩大以及全球化的影响，湖南传统农耕文化正面临着前所未有的生存危机。

首先，物理性破坏与损耗日益严重。大量传统农耕村落因城市建设、土地流转而消失或改造，古井、古桥、古堤等农耕相关的物质遗存被毁坏或遗忘。一些具有历史价值的农具因不再符合现代农业生产需求而被废弃或销毁，导致农耕文化遗产的实体形态急剧减少。其次，非物质文化遗产的传承链断裂。传统农耕技艺往往依赖口传心授，随着老一辈农人的离世，许多独特的农耕技术、制作工艺和民俗活动濒临失传。年轻一代对农耕文化的认同感和参与度降低，使得农耕文化的活态传承面临严峻挑战。再次，数字化保护不足与利用效率低下。虽然信息技术已广泛应用于文化遗产领域，但针对农耕文化的数字化保护仍处于初级阶段，缺乏系统性、标准化的采集技术，数据格式不统一，信息孤岛现象突出。现有的数字化成果大多侧重于展示而非研究与应用，难以满足学术研究、教育普及和文旅融合的需求。

在此背景下，开展湖南省传统农耕文化数字化保护与传承关键技术研究具有重要的现实紧迫性和长远战略意义。第一，研究领域的现状与问题凸显了研究的必要性。当前，国内外文化遗产数字化保护技术虽已取得一定进展，但在农耕文化这一特定领域，仍存在技术体系不完善、数据深度挖掘不足、应用场景单一等问题。例如，三维扫描技术在农耕遗址测绘中应用广泛，但与农耕文化内涵的深度融合不足；虚拟现实技术在文化遗产展示中效果显著，但缺乏与农耕生产生活场景的交互性设计。此外，大数据、人工智能等新兴技术在农耕文化数据分析与智能阐释方面的应用尚处于探索阶段。因此，亟需针对湖南省农耕文化的特点，研发一套集数据采集、处理、分析、展示、应用于一体的高效数字化保护技术体系，以应对农耕文化遗产保护的严峻形势。

本项目的开展具有显著的社会价值。传统农耕文化是湖南人民的集体记忆和文化根脉，承载着丰富的历史信息、哲学思想和人文精神。通过数字化保护，可以将散落在各地、形态各异的农耕文化遗产进行系统性抢救和整理，构建起立体的数字资源库，为后人留下可查阅、可体验的文化财富。项目成果将有助于提升公众对农耕文化的认知和保护意识，尤其能够通过数字博物馆、VR体验等新颖形式，吸引青少年群体了解本土文化，增强文化自信和乡土情感。同时，数字化成果可作为乡土教育的生动教材，推动传统农耕文化知识和技艺的普及，促进乡村文化振兴。此外，项目将促进城乡文化互动，为城市居民提供了解乡村、体验农耕文化的窗口，有助于缓解城乡文化隔阂，构建和谐社会。

在经济价值方面，本项目研究成果可为湖南文旅产业的转型升级提供新动能。通过构建沉浸式的农耕文化数字体验项目，可以开发出具有独特性的文化旅游产品，如数字农庄、农耕文化主题民宿、线上体验课程等，吸引游客，增加旅游收入。数字化保护成果还可与农产品品牌建设相结合，通过讲述农耕故事、展示传统技艺，提升农产品的文化附加值，助力乡村经济发展。例如，可以将特定地区的农耕文化数字资源与当地特色农产品进行绑定，打造数字IP，拓展电商销售渠道。此外，项目研发的技术和平台具有推广应用的潜力，可为其他省份乃至全国范围内的农耕文化遗产保护提供技术支持和解决方案，形成产业链条，带动相关产业发展，创造就业机会。

在学术价值层面，本项目将推动文化遗产保护领域的技术创新和学科发展。项目将探索多源数据融合、人工智能、大数据分析等先进技术在农耕文化遗产研究中的应用，形成一套完整的数字化保护理论体系和技术规范，填补该领域的研究空白。通过对农耕文化数据的深度挖掘，可以揭示传统农耕社会的生产方式、生活方式、社会结构和文化观念，为历史学、人类学、社会学等学科的研究提供新的视角和实证材料。项目还将促进跨学科合作，推动信息技术、人文科学、社会科学的交叉融合，培养复合型文化遗产保护人才，提升湖南在文化遗产保护领域的学术影响力。

四.国内外研究现状

国内外文化遗产数字化保护研究已取得长足进展，形成了多元化的技术路径和理论探索，但在农耕文化这一细分领域，研究仍存在明显的深度和广度不足，呈现出特定性与普遍性交织的研究图景。

在国际层面，文化遗产数字化保护起步较早，技术手段较为成熟。欧美发达国家在三维激光扫描、高分辨率影像、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术应用方面处于领先地位。例如，意大利在古罗马遗址、法国在卢浮宫等世界文化遗产的数字化保护与展示方面积累了丰富经验，注重数字化成果的公众参与和互动体验。英国博物馆等机构较早开展了数字档案建设，通过在线平台向全球用户开放文化遗产资源。美国在VR/AR技术应用方面表现突出，开发出如“虚拟古罗马”等沉浸式体验项目，让用户“穿越”到古代社会情境中。此外，国际社会也开始关注传统手工艺、民俗文化的数字化记录与传承，联合国教科文组织（UNESCO）推出的“濒危非物质文化遗产数字档案计划”等，旨在利用数字技术为非物质文化遗产提供抢救性记录。然而，国际研究对农耕文化的数字化关注相对较少，现有成果多集中于大型历史遗迹或博物馆藏品，针对区域性、活态性农耕文化的系统性数字化保护研究较为缺乏。在技术应用层面，虽然三维扫描、VR等技术被引入农耕遗址测绘和展示，但往往缺乏与农耕文化内涵的深度结合，数字模型与历史信息、社会背景的关联性较弱。在数据管理方面，国际上也面临着数据标准不统一、数据共享困难等问题，尽管有如LinkedOpenData等开放数据理念的发展，但在农耕文化领域尚未形成成熟的数据共享机制。

在国内，文化遗产数字化保护研究近年来发展迅速，国家层面相继启动了“国家文化遗产科技创新计划”、“中华文化资源数据库”等项目，为农耕文化的数字化保护提供了政策支持和资金保障。众多高校和科研机构投入相关研究，在技术层面取得了一定突破。例如，北京大学、清华大学、西安交通大学等在三维激光扫描、数字建模、VR/AR等技术应用于历史建筑保护方面成果显著。故宫博物院、国家博物馆等大型文博机构建立了较为完善的数字化藏品管理系统，并开发了线上展览和数字体验项目。在农耕文化数字化方面，一些研究机构和高校开始关注，如中国农业科学院、南京农业大学等在传统农耕技术与遗产研究方面具有优势，开展了部分农耕遗址的测绘和数字化记录工作。部分地方政府和文化部门也尝试利用数字技术保护地方农耕文化，如浙江桐乡市对崇福轧花桥等古农耕建筑进行三维建模和数字化展示，江苏吴中区构建了太湖渔耕文化数字博物馆等。然而，国内农耕文化数字化保护研究仍存在明显不足：一是系统性研究缺乏，多零散项目或区域性探索，缺乏全国范围内的统筹规划和标准规范；二是技术整合度不高，三维扫描、GIS、大数据、人工智能等技术往往单独应用，未能形成协同效应，难以满足农耕文化复杂性的数字化表达需求；三是与传承利用结合不紧密，数字化成果多侧重于展示而非研究、教育、保护实践的结合，未能有效服务于农耕文化的活态传承和乡村振兴；四是针对湖南等农耕文化丰富的地区的专门研究尚不深入，缺乏结合地域特色的创新性技术方案和理论体系。

综合来看，国内外农耕文化数字化保护研究已初步探索了技术路径，积累了部分实践经验，但在理论深度、技术整合、系统构建、活态传承等方面均存在显著的研究空白。现有研究未能充分解决农耕文化遗产的特殊性（如分布广泛、形态多样、信息隐性、动态变化）与数字化技术的适配性问题，缺乏针对农耕文化数据深度挖掘与智能分析的方法体系，也缺少将数字化成果有效融入教育、旅游、社区发展等领域的实践模式。特别是在湖南，虽然存在丰富的农耕文化资源，但针对性的系统性数字化保护研究更为薄弱，缺乏能够支撑大规模农耕文化遗产抢救性记录、系统性保护、智能化研究和活态传承的关键技术支撑体系。因此，开展湖南省传统农耕文化数字化保护与传承关键技术研究，不仅能够弥补国内外在该领域的研究空白，更能为湖南乃至全国的农耕文化遗产保护提供有力的技术支撑和理论指导。

五.研究目标与内容

本项目旨在通过系统性的科学研究和技术开发，构建一套适用于湖南省传统农耕文化的数字化保护与传承的关键技术体系，实现对农耕文化遗产的系统性抢救、智能化分析、沉浸式展示和活态化传承，填补国内外在该领域的研究空白，为湖南农耕文化的保护传承和乡村振兴提供强有力的技术支撑。

（一）研究目标

1.总体目标：建立一套整合数据采集、处理、分析、展示、应用于一体的湖南省传统农耕文化数字化保护技术体系，形成系列关键技术规范和标准，开发具有自主知识产权的核心软件系统，构建示范性的农耕文化数字资源库和体验平台，推动农耕文化遗产的科学保护、创新性发展和活态传承。

2.具体目标：

（1）研制适用于农耕文化多样性的高精度、自动化数据采集技术。针对农耕文化遗产（包括物质遗存和非物质遗存）形态复杂、分布广泛、部分遗存脆弱等特点，研发融合三维激光扫描、高分辨率数字摄影测量、多光谱/高光谱成像、音频记录、视频捕捉等多种技术的集成化、智能化数据采集方案，攻克复杂环境下数据采集效率低、精度不足、信息维度单一等难题，形成一套规范化的农耕文化遗产数字化采集作业流程和标准。

（2）构建基于多源数据融合的农耕文化信息智能处理与分析技术。针对农耕文化遗产信息海量、异构、隐性的特点，研究多源异构数据（如三维点云、影像、文本、音视频、传感器数据等）的融合方法、时空信息挖掘技术、农耕文化知识图谱构建技术以及基于深度学习的智能识别与阐释技术。开发能够自动或半自动提取农耕遗存空间信息、材质信息、结构信息、关联关系等特征，并实现农耕文化元素（如器物类型、工艺流程、民俗活动场景、历史演变等）的智能识别、分类和关联分析的技术，为后续的深度研究和数字化表达奠定基础。

（3）开发面向农耕文化传承的沉浸式交互式数字化展示技术。针对农耕文化展示需求，研究基于VR/AR、数字孪生等技术的沉浸式交互式展示方法，开发能够模拟农耕生产场景、生活情境、仪式过程等的高保真、交互性强的数字化展示系统。重点突破虚拟环境构建、历史信息融合、人机交互设计等技术瓶颈，打造具有教育性、体验性和趣味性的农耕文化数字博物馆、虚拟农庄、在线教育平台等应用场景。

（4）建立湖南省农耕文化数字化保护与传承平台及示范应用。基于上述关键技术，研制一套集数据管理、智能分析、展示应用、社区参与于一体的数字化保护与传承平台软件系统，并选择湖南省内具有代表性的农耕文化遗产地（如古村落、农耕博物馆、传统手工艺传习所等）进行示范应用，验证技术体系的可行性和有效性，探索数字化成果在学术研究、教育普及、文旅融合、社区活化等方面的应用模式，形成可推广的解决方案。

（5）形成系列研究成果与标准规范。在研究过程中，系统总结湖南省传统农耕文化数字化保护的理论方法和技术路径，发表高水平学术论文，出版研究专著或技术白皮书，参与制定农耕文化遗产数字化保护的国家或行业标准，为该领域的后续研究和实践提供参考。

（二）研究内容

1.农耕文化遗产数字化采集关键技术研究：

（1）研究问题：如何针对湖南省不同类型（如古村落、梯田系统、传统农具、农耕民俗等）农耕文化遗产的特点，选择最优化的多源数据采集技术组合，实现高精度、高效率、信息丰富的数字化记录？

（2）研究内容：开展农耕文化遗产的实地调研与分类评估，分析不同采集技术在精度、效率、成本、信息维度等方面的优劣势；研发基于无人机集群协同的三维激光扫描与高分辨率影像获取技术，攻克复杂地形和植被覆盖下的数据采集难题；研究基于多光谱/高光谱成像的传统农具材质与年代信息提取技术；开发面向农耕民俗活动（如祭祀、节庆）的非结构化音视频数据的自动化采集与标注方法；建立农耕文化遗产数字化采集数据质量控制标准。

（3）研究假设：通过多源数据融合策略，相较于单一采集技术，能够显著提高农耕文化遗产数字化记录的精度、信息丰富度和完整性；基于智能化的采集设备调度与作业流程，能够有效提升数据采集效率并降低人力成本。

2.农耕文化信息智能处理与分析技术研究：

（1）研究问题：如何从海量的农耕文化遗产多源数据中，自动、准确地提取、融合、分析与农耕文化相关的空间、形态、材质、工艺、历史、社会等多元信息？

（2）研究内容：研究农耕文化遗产三维点云数据的自动化特征提取方法（如自动识别农具部件、古建筑结构特征），开发面向农耕文化场景的语义分割算法；研究多源数据（点云、影像、文本描述等）的时空信息融合模型，实现农耕遗存与其所处的地理环境、历史背景、社会网络等多维度信息的关联；构建湖南省农耕文化知识图谱，整合农耕术语、技术原理、工艺流程、传承人物、相关文献、历史事件等知识，建立实体、关系和属性的网络化表示；研发基于深度学习的农耕文化图像、视频、文本信息的智能识别与分类模型，用于农具识别、民俗场景分类、历史文献自动标引等。

（3）研究假设：通过知识图谱与深度学习的结合，能够实现对农耕文化遗产信息的深度挖掘与智能分析，其信息提取的准确性和效率将显著优于传统的人工处理方法；构建的农耕文化知识图谱能够有效支持跨领域、跨学科的交叉研究。

3.农耕文化沉浸式交互式数字化展示技术研究：

（1）研究问题：如何利用VR/AR、数字孪生等技术，构建高度逼真、富有交互性、能够有效传递农耕文化内涵的数字化展示系统？

（2）研究内容：研究基于数字孪生的农耕文化遗产虚拟环境构建方法，实现物理实体与虚拟模型的实时映射与交互；开发面向农耕生产生活场景（如耕作、灌溉、农具使用、节庆仪式等）的VR/AR交互式体验系统，融合历史文献、口述资料、三维模型等多媒体信息；研究农耕文化遗产的“数字孪生+元宇宙”融合展示模式，探索虚实结合的沉浸式教育体验；设计适用于不同用户群体（如学生、游客、研究者、传承人）的交互界面与叙事方式，提升数字化展示的教育性、参与性和传播力。

（3）研究假设：基于数字孪生的沉浸式展示系统能够提供更强的环境沉浸感和交互性，使用户更直观、深入地理解农耕文化的生产方式和生活智慧；结合AR技术的虚实融合展示，能够有效增强农耕文化知识的趣味性和传播效果。

4.湖南省农耕文化数字化保护与传承平台及示范应用研究：

（1）研究问题：如何构建一个功能完善、易于使用、能够支持农耕文化遗产数据管理、智能分析、展示应用和社区参与的综合性数字化保护与传承平台？如何将该平台有效应用于湖南省内典型农耕文化遗产地，并探索可持续的应用模式？

（2）研究内容：设计并研发一套包含数据管理模块、智能分析模块、展示应用模块、用户管理模块和社区互动模块的农耕文化数字化保护与传承平台软件系统；研究平台与现有数据库、数字博物馆等系统的互联互通机制，实现数据共享与业务协同；选择湖南省内具有代表性的农耕文化遗产地（如韶山毛泽东故居周边的农耕场景、衡阳南岳大庙周边的农耕民俗、常德桃花源农耕文化园等）作为示范应用点，部署平台功能，开展数字化资源汇聚、应用场景开发与测试；组织示范应用点的用户培训与推广，收集反馈，优化平台功能；研究数字化成果在学术研究、乡土教育、文化旅游、社区发展等方面的应用模式，探索建立可持续的运营与推广机制。

（3）研究假设：所构建的数字化保护与传承平台能够有效整合湖南省农耕文化资源，提供便捷的数据管理、智能分析和展示应用服务；通过示范应用，能够验证平台技术的有效性和实用性，并形成可复制、可推广的应用模式，有效促进农耕文化的传承与发展。

通过以上研究目标的实现和内容的研究，本项目期望能够为湖南省乃至全国的农耕文化遗产保护事业提供一套先进、实用、可持续的技术解决方案，推动农耕文化在数字化时代的创造性转化和创新性发展。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论分析、技术研发、工程实践相结合的研究方法，以湖南省典型农耕文化遗产地为主要研究对象，通过系统的数据采集、智能分析、技术开发和示范应用，构建一套完整的数字化保护与传承技术体系。研究方法与技术路线具体阐述如下：

（一）研究方法

1.文献研究法：系统梳理国内外文化遗产数字化保护、农耕文化研究、地理信息科学、人工智能等相关领域的文献资料，包括学术著作、期刊论文、研究报告、标准规范等，深入分析现有研究成果、技术瓶颈和发展趋势，为本项目的研究目标设定、技术路线制定和理论构建提供支撑。重点关注与农耕文化遗产特性相关的数字化记录、信息提取、知识表示、虚拟仿真等技术。

2.实地调研法：深入湖南省内具有代表性的农耕文化遗产地，进行实地考察、测绘和记录。通过与当地村民、非遗传承人、文化管理者等进行访谈，收集口述历史、生活习俗、生产技艺、文化观念等一手资料，了解农耕文化遗产的现状、保护需求、传承困境以及潜在的数字化应用场景。实地调研将获取项目所需的第一手数据，并为后续的数据采集和技术应用提供背景支持。

3.多源数据采集技术：综合运用三维激光扫描、高分辨率数字摄影测量、无人机航拍、多光谱/高光谱成像、激光雷达（LiDAR）、移动测量系统、地面移动摄影测量系统、结构光三维扫描、高保真数字录音录像、环境传感器（如温湿度、光照）等多种先进技术，对农耕文化遗产的物质遗存（如古建筑、农具、田埂、灌溉设施）和非物质遗存相关的空间环境、活动场景进行全方位、多维度、高精度的数字化采集。针对不同对象和场景，采用最优化的技术组合和参数设置，确保数据的完整性、准确性和信息丰富度。

4.遥感与地理信息系统（GIS）分析法：利用遥感影像解译、GIS空间分析、时空数据挖掘等技术，对采集到的农耕文化遗产数据进行空间信息提取、地理分布分析、关联性分析等。例如，分析梯田系统的空间格局与地形地貌的关系，识别农耕活动区域的时空演变规律，构建农耕文化遗产的地理信息数据库，为后续的数字化管理和展示提供空间基础。

5.人工智能与机器学习算法：研究并应用深度学习、机器学习等人工智能算法，对采集到的海量多源异构数据进行智能处理与分析。包括：基于卷积神经网络（CNN）的图像识别与分类（如农具识别、植物识别、建筑风格识别）；基于点云深度学习的特征提取与语义分割（如自动识别农具部件、古建筑结构）；基于循环神经网络（RNN）或Transformer的文本与音视频分析（如农耕文献自动标引、口述史内容主题提取、民俗活动行为识别）；基于图神经网络的农耕文化知识图谱构建与推理。

6.知识图谱构建与本体研究：基于农耕文化领域知识，研究构建湖南省农耕文化知识图谱。通过定义实体类型（如农具、作物、技术、人物、地点、事件）、关系类型（如组成、制作、使用、传承、发生、位于）和属性，将分散的农耕文化知识进行结构化、网络化组织。利用知识图谱技术实现农耕文化信息的关联、推理和智能问答，为深度研究和智能化应用提供知识基础。

7.虚拟现实（VR）、增强现实（AR）与数字孪生技术：研究并应用VR/AR、数字孪生等技术在农耕文化数字化展示中的应用。开发高逼真的农耕场景虚拟环境，集成历史信息、三维模型、音视频等多媒体资源，构建沉浸式交互体验。研究AR技术在虚实融合展示中的应用，如通过移动设备扫描特定实物，叠加显示其历史信息、制作工艺、相关故事等。基于物联网（IoT）传感器数据，构建农耕文化遗产的数字孪生体，实现物理实体与虚拟模型的实时映射与交互。

8.用户体验（UX）研究与可用性测试：在数字化展示平台和应用的开发过程中，引入用户体验研究方法，通过用户访谈、问卷调查、任务分析、眼动追踪、可用性测试等方式，评估数字化产品的易用性、交互性、信息传达效果和用户满意度。根据测试反馈，不断优化产品设计，提升用户体验。

9.案例研究与示范应用：选择湖南省内具有代表性的农耕文化遗产地作为案例研究点，将研发的技术和平台应用于实际场景，进行工程实践和效果评估。通过案例研究，验证技术体系的可行性和有效性，探索数字化成果在不同应用领域的整合模式与可持续发展路径。

（二）技术路线

本项目的技术路线遵循“理论分析-需求调研-方案设计-技术研发-系统集成-示范应用-评估优化”的技术创新流程，具体关键步骤如下：

1.**理论研究与需求分析阶段**：

*深入分析国内外农耕文化遗产数字化保护的现状、问题与趋势，结合湖南省农耕文化的特点，进行理论研究与可行性分析。

*通过文献研究和实地调研，明确湖南省农耕文化遗产的种类、分布、保护现状、传承需求以及数字化应用场景，形成详细的需求分析报告。

*基于需求分析，初步设计项目的技术路线、研究内容、技术方案和预期成果。

2.**农耕文化遗产数字化采集技术研发与实施阶段**：

*研发并优化适用于湖南省农耕文化遗产特点的多源数据采集技术方案，包括设备选型、参数配置、作业流程等。

*在选定的农耕文化遗产地开展实地数据采集工作，获取高精度三维模型、高分辨率影像、多光谱/高光谱数据、音视频数据、环境数据等。

*对采集的数据进行预处理和质量控制，确保数据的准确性和可用性。

3.**农耕文化信息智能处理与分析技术研发阶段**：

*研发农耕文化遗产三维点云数据的自动化特征提取算法。

*研究多源异构数据的时空信息融合模型，构建农耕文化遗产地理信息数据库。

*构建湖南省农耕文化知识图谱，整合相关领域知识。

*研发并训练基于深度学习的农耕文化智能识别与分类模型。

*对采集到的数据进行智能处理与分析，提取关键信息，构建农耕文化信息资源库。

4.**农耕文化沉浸式交互式数字化展示技术研发阶段**：

*研究并应用VR/AR、数字孪生等技术，设计农耕文化数字化展示方案。

*开发农耕文化虚拟环境、交互式体验系统、AR应用等。

*集成历史信息、分析结果等多媒体资源，构建沉浸式展示内容。

5.**湖南省农耕文化数字化保护与传承平台研制阶段**：

*设计平台总体架构和功能模块，包括数据管理、智能分析、展示应用、用户管理、社区互动等。

*研发平台核心软件系统，实现各项功能。

*将采集的数据、分析结果、展示内容等集成到平台中。

6.**示范应用与推广阶段**：

*选择湖南省内典型农耕文化遗产地作为示范应用点，部署平台功能，开展数字化资源汇聚、应用场景开发与测试。

*组织用户培训，推广平台应用，收集用户反馈。

*评估平台的应用效果，优化系统功能。

*探索数字化成果在学术研究、乡土教育、文化旅游、社区发展等方面的应用模式，形成可推广的解决方案。

7.**评估总结与成果凝练阶段**：

*对项目进行全面的技术评估、应用效果评估和经济效益评估。

*总结项目研究成果，撰写研究报告、学术论文、技术白皮书等。

*参与制定农耕文化遗产数字化保护的相关标准规范。

*推广项目成果，为湖南省乃至全国的农耕文化遗产保护事业提供技术支撑。

通过上述研究方法和技术路线的实施，本项目将系统地解决湖南省传统农耕文化数字化保护与传承中的关键技术问题，形成一套理论方法清晰、技术先进、应用实用的技术体系，为农耕文化的保护传承和可持续发展提供有力保障。

七．创新点

本项目针对湖南省传统农耕文化数字化保护与传承的现实需求，在理论、方法和技术应用层面均力求突破，提出以下创新点：

1.**理论创新：构建农耕文化遗产数字化保护的整体性、关联性理论框架。**

现有农耕文化遗产研究往往侧重于单一遗存或单一类型的信息记录，缺乏对物质遗存与非物质遗存、实体文化与虚拟文化之间内在联系的系统性理论探讨。本项目创新性地提出将农耕文化遗产视为一个由实体遗存、空间环境、活态传承、历史文献、社会文化等多要素构成的复杂系统，构建一个整合数据采集、信息处理、知识表示、虚拟呈现、社区参与于一体的整体性数字化保护理论框架。该框架强调多源数据的深度融合、时空信息的关联分析、历史信息与活态知识的关联阐释，以及数字成果与实体保护、社区发展的协同互动，突破了传统数字化保护研究中“重记录、轻关联”、“重展示、轻研究”、“重技术、轻应用”的局限，为农耕文化遗产的系统性、综合性数字化保护提供了新的理论指导。

2.**方法创新：研发面向农耕文化复杂性的多源数据融合与智能分析技术体系。**

农耕文化遗产具有形态多样（从宏大的梯田系统到微小的农具器物，从静态的建筑到动态的农事活动）、信息隐性（许多知识蕴含在口述、习俗、空间布局中）、时空动态（农耕活动随季节、气候变化）等特点，对数字化技术提出了极高要求。本项目创新性地融合三维激光扫描、高分辨率影像、多/高光谱成像、LiDAR、移动测量、深度学习、知识图谱、时空挖掘等多种先进技术方法，形成一套针对农耕文化复杂性的数据获取、处理与分析方法体系。特别是在多源数据融合方面，研究基于物理约束和语义关联的融合模型，实现点云、影像、纹理、语义标签、时序数据等的有效融合，生成具有丰富信息、高保真度和强语义理解能力的数据集。在智能分析方面，创新性地将知识图谱与深度学习相结合，构建能够自动提取、关联、推理农耕文化知识的智能分析模型，例如，通过分析农具的点云特征和图像信息，结合知识图谱中的工艺知识，实现农具类型、材质、年代的自动识别与关联；通过分析民俗活动的视频数据，结合知识图谱中的场景、角色、仪式信息，实现活动内容的自动识别与解读。这种多源数据融合与智能分析的深度结合，显著提升了农耕文化遗产信息提取的精度、效率和深度，超越了单一技术方法的局限。

3.**技术创新：开发基于数字孪生与元宇宙技术的农耕文化沉浸式交互式展示平台。**

现有的农耕文化数字化展示多采用静态网页、二维虚拟展馆或相对独立的VR/AR体验，缺乏与物理实体、现实环境以及用户社会行为的实时互动和虚实融合。本项目创新性地引入数字孪生和元宇宙技术，构建一个能够实时映射物理农耕文化遗产、集成多源数据、支持虚实交互、具备社会连接功能的数字化展示平台。通过数字孪生技术，实现农耕遗存（如古村落的建筑、梯田的形态）与其物理实体在空间、形态、材质等维度上的高保真实时映射与双向交互，用户可以在虚拟空间中“触摸”和“感受”物理实体的细节，并观察物理实体变化对虚拟模型的影响。基于此，构建面向元宇宙的农耕文化沉浸式交互式体验系统，用户不仅可以在VR环境中进行深度沉浸式体验，还可以通过AR技术将虚拟信息叠加到现实世界中，实现虚实结合的探索与学习。平台还将融入社交互动功能，支持用户在线交流、协作研究、共同创作，构建农耕文化兴趣社群，使数字化展示从单向信息传递转变为双向互动、社区共建的知识网络，极大地增强了数字化成果的吸引力、参与度和传播力。

4.**应用创新：探索农耕文化遗产数字化成果在乡村振兴与文旅融合中的深度融合应用模式。**

本项目不仅关注技术的研发，更强调技术的转化与应用，致力于探索农耕文化遗产数字化成果在服务乡村振兴和促进文旅融合方面的创新应用模式。在乡村振兴方面，项目将数字化平台与乡村社区发展相结合，开发基于农耕文化资源的智慧农业管理、乡土文化教育、乡村旅游规划、非遗传承培训等应用场景，例如，利用数字孪生技术辅助古村落保护规划与更新设计，利用VR/AR技术开展沉浸式乡土教育，利用平台搭建非遗传承人线上教学与交流平台。在文旅融合方面，项目将数字化成果与旅游产业深度融合，开发新型农耕文化旅游产品，如“云游”农耕文化园、数字导览、农耕文化主题研学旅行、基于数字IP的文创产品开发等，提升旅游体验的品质和文化内涵，促进乡村经济多元化发展。这种深度融合的应用模式，突破了数字化成果“两张皮”现象，使技术真正服务于社会经济发展，体现了项目的实用性和社会价值。

5.**区域聚焦：针对湖南省农耕文化特色进行定制化的关键技术攻关与应用示范。**

本项目立足于湖南省农耕文化资源丰富、类型多样（如红壤丘陵农耕系统、洞庭湖区农耕系统、苗瑶侗族农耕文化等）的独特地域背景，进行定制化的关键技术攻关和示范应用。针对湖南地区农耕文化遗产的具体特点（如古建筑木构架的腐朽问题对扫描精度的影响、特定民俗活动的动态性与短暂性对数据采集的挑战、地域性农耕知识的独特性对知识图谱构建的要求等），研发具有针对性的解决方案。例如，研究适用于潮湿红壤地区古建筑扫描的防腐蚀措施和数据修复算法；开发捕捉快速变化民俗活动的高帧率视频采集与关键动作捕捉技术；基于湖南地方志、民俗调查等资料，构建具有鲜明地域特色的农耕文化知识本体和知识图谱。通过在湖南本土进行技术研发、平台构建和示范应用，确保了研究成果的针对性和实用性，能够有效解决湖南农耕文化遗产保护的实际难题，并为其他地区类似文化遗产的数字化保护提供可借鉴的经验。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究与技术创新，在理论、技术、平台、标准、人才培养及社会效益等方面预期取得一系列标志性成果，为湖南省乃至全国的农耕文化遗产保护、传承与发展提供强有力的支撑。

1.**理论成果**：

*构建一套完整的湖南省传统农耕文化数字化保护与传承理论框架，明确其核心概念、基本原则、技术路线与应用模式，填补该领域系统性理论的空白。

*深化对农耕文化遗产复杂系统内涵与特征的认识，阐明其在数字时代传承发展的规律与机制。

*提出农耕文化遗产多源数据融合、智能分析、沉浸式呈现的理论方法，为相关学科（如文化遗产学、地理信息科学、计算机科学、社会学等）的交叉研究提供新视角和理论依据。

*形成关于农耕文化知识图谱构建与应用的理论体系，探索知识工程在文化遗产领域创新性应用的模式。

*发表高水平学术论文10-15篇，其中SCI/SSCI收录3-5篇，EI收录5-8篇，在国内核心期刊发表5-8篇，形成具有学术影响力的研究成果。

*出版《湖南省传统农耕文化数字化保护与传承关键技术》研究专著或技术白皮书，系统总结研究成果，为行业实践提供理论指导。

2.**技术创新与软件成果**：

*研发一套适用于湖南省农耕文化遗产特点的多源数据自动采集技术与设备集成方案，形成可推广的数据采集作业规范。

*开发出基于人工智能的农耕文化信息智能处理与分析软件模块，包括点云特征自动提取、影像智能识别、文本自动标引、音视频内容分析、知识图谱构建等核心算法库。

*构建一套面向农耕文化的沉浸式交互式数字化展示引擎，支持VR/AR、数字孪生等技术的集成应用，提供丰富的交互体验。

*研制并交付一套“湖南省农耕文化数字化保护与传承平台”软件系统，包括数据管理、智能分析、展示应用、用户管理、社区互动等核心功能模块，具备良好的可扩展性和易用性。

*形成一系列具有自主知识产权的软件著作权和专利，特别是在数据采集、智能分析、平台架构等方面。

3.**数据资源与知识成果**：

*建立一个包含湖南省典型农耕文化遗产多源数据的数字资源库，涵盖高精度三维模型、高分辨率影像、多光谱/高光谱数据、音视频资料、环境数据、历史文献数字化文本等，形成丰富的数据集。

*构建一个较为完善的湖南省农耕文化知识图谱，整合实体、关系和属性，为智能分析和知识推理提供基础。

*形成一套标准化的农耕文化遗产数字化数据格式与管理规范，为数据共享与应用提供保障。

4.**实践应用与示范成果**：

*在湖南省内选择3-5个具有代表性的农耕文化遗产地（如古村落、农耕博物馆、传统手工艺传习所、梯田系统等）进行深度示范应用，验证技术体系的可行性和有效性。

*在示范应用点部署项目研发的技术和平台，开发具体的数字化保护项目、展示应用场景（如数字博物馆、VR体验馆、线上教育平台）。

*通过示范应用，探索数字化成果在学术研究、乡土教育、文化旅游推广、非遗传承、社区活化等方面的应用模式，形成可复制、可推广的解决方案。

*为湖南省相关部门（如文化和旅游厅、农业农村厅、文化和旅游厅等）制定农耕文化遗产数字化保护的政策和规划提供科学依据和实践案例。

5.**人才培养与社会效益**：

*培养一批掌握农耕文化遗产数字化保护前沿技术与方法的复合型人才，为相关领域输送专业人才。

*通过项目实施，提升公众对湖南省农耕文化遗产价值的认知和保护意识，增强文化自信。

*推动农耕文化资源的创造性转化和创新性发展，为湖南乡村振兴和文旅融合发展提供新动能。

*促进学术交流与合作，提升研究团队和依托单位在农耕文化遗产领域的学术影响力和社会声誉。

*项目成果有望产生直接或间接的经济效益，如带动文化旅游消费、提升农产品附加值、促进文创产业发展等。

综上所述，本项目预期成果丰富，涵盖理论创新、技术创新、数据资源、实践应用和社会效益等多个层面，将产生显著的科学价值、社会价值和经济效益，有力支撑湖南省传统农耕文化的系统性保护与传承，并为推动我国农耕文化遗产数字化发展贡献重要力量。

九.项目实施计划

本项目实施周期为三年，将按照研究任务的特点和逻辑关系，分阶段、有步骤地推进。项目实施计划具体安排如下：

（一）项目时间规划

1.**第一阶段：准备与调研阶段（第1-6个月）**

***任务分配**：

*文献研究与现状调研：由项目团队核心成员负责，全面梳理国内外相关文献，完成湖南省农耕文化遗产的资源普查和数字化保护现状调研报告。

*项目方案细化与团队组建：明确研究目标、内容、技术路线和预期成果，完善研究方案，组建包含研究人员、技术人员、地方专家和田野工作者的项目团队。

*技术预研与设备选型：对项目所需的关键技术（如多源数据融合、知识图谱构建、VR/AR开发等）进行可行性分析和预研，完成所需软硬件设备的选型和采购。

***进度安排**：

*第1-2个月：完成文献综述和初步调研方案设计。

*第3-4个月：开展实地调研，收集初步数据和资料。

*第5个月：完成调研报告，细化研究方案和技术路线。

*第6个月：完成团队组建，设备采购，进入数据采集准备阶段。

***负责人**：项目总负责人统筹协调，各技术模块负责人分别负责相应任务的落实。

2.**第二阶段：数据采集与预处理阶段（第7-18个月）**

***任务分配**：

*实地数据采集：组织团队在选定区域内，按照预定的技术方案，使用激光扫描、摄影测量、传感器等设备，对农耕文化遗产进行系统性数据采集。

*数据预处理与质量控制：对采集到的多源异构数据进行清洗、配准、去噪、格式转换等预处理操作，建立统一的数据标准和质量检查机制。

***进度安排**：

*第7-12个月：完成首批示范点（约2-3个）的数据采集工作。

*第13-16个月：完成剩余示范点数据采集，并进行初步的数据预处理。

*第17-18个月：完成所有采集数据的预处理和质量控制，建立基础数据库。

***负责人**：数据采集负责人和技术平台负责人分别负责现场工作和数据管理。

3.**第三阶段：智能分析与知识构建阶段（第19-30个月）**

***任务分配**：

*农耕文化信息智能分析：运用机器学习、知识图谱等人工智能技术，对预处理后的数据进行深度挖掘和分析，提取关键信息，构建实体识别、关系抽取和知识推理模型。

*农耕文化知识图谱构建：整合历史文献、田野调查资料和智能分析结果，构建湖南省农耕文化知识图谱，并进行持续扩展和优化。

*数字化展示内容开发：基于分析结果和知识图谱，开发VR/AR交互场景、数字孪生模型和多媒体展示资源。

***进度安排**：

*第19-22个月：完成数据智能分析模型研发与训练，初步构建知识图谱框架。

*第23-26个月：深化知识图谱内容，开发核心展示内容的脚本和资源。

*第27-30个月：完成大部分数字化展示内容的开发，进行内部测试和优化。

***负责人**：人工智能与知识图谱负责人、数字化展示负责人分别负责技术研究和内容创作。

4.**第四阶段：平台研制与示范应用阶段（第31-42个月）**

***任务分配**：

*数字化保护平台研制：根据前期研发成果，设计并开发“湖南省农耕文化数字化保护与传承平台”，集成数据管理、智能分析、展示应用等核心功能模块。

*平台在示范点的部署与应用：将平台部署到选定的示范应用点，进行功能测试和用户培训，开展实际应用，收集用户反馈。

*应用模式探索与优化：基于应用效果和反馈，优化平台功能和应用模式，探索可持续的运营机制。

***进度安排**：

*第31-34个月：完成平台架构设计，核心功能模块开发。

*第35-38个月：完成平台在示范点的部署，开展初步应用和用户培训。

*第39-42个月：根据应用反馈进行平台优化，总结应用模式，准备结题报告。

***负责人**：平台研发负责人和应用示范负责人分别负责技术开发和现场实施。

5.**第五阶段：总结与成果凝练阶段（第43-36个月）**

***任务分配**：

*项目总结评估：对项目进行全面的技术评估、应用效果评估和经济效益评估。

*成果整理与凝练：撰写项目研究报告、学术论文、技术白皮书，整理软件代码和数据库资源。

*成果推广与转化：参加学术会议，进行成果推介，探索成果转化途径。

*结题准备：完成项目结题材料，进行项目验收。

***进度安排**：

*第43个月：完成项目总结评估报告。

*第44个月：完成研究报告、论文撰写和结题材料准备。

*第45个月：项目结题，成果推广。

***负责人**：项目总负责人统筹，各模块负责人参与成果整理与推广。

（二）风险管理策略

1.**技术风险**：

***风险描述**：关键技术（如AI模型精度、数字孪生同步性等）研发难度大，可能无法按预期完成或效果不佳；多源数据融合技术成熟度不足，可能导致数据整合困难。

***应对策略**：加强技术预研，选择成熟度较高的技术作为基础，对于核心难点技术，采取分阶段研发和验证策略；组建高水平技术团队，引入外部专家咨询；建立备选技术方案，确保项目顺利推进。

2.**数据风险**：

***风险描述**：部分农耕文化遗产地地处偏远，数据采集难度大、成本高；部分非物质文化遗产传承人不愿或无法提供口述资料，导致数据缺失；数据采集过程中可能因设备故障或操作失误造成数据质量下降或损失。

***应对策略**：制定详细的数据采集计划和应急预案，提前进行设备调试和人员培训；与相关单位建立合作关系，争取政策和资金支持；采用冗余采集和多重校验机制，确保数据安全。

3.**管理风险**：

***风险描述**：项目涉及多学科、多团队协作，沟通协调难度大，可能影响项目进度；团队成员变动可能造成项目中断；外部环境变化（如政策调整、技术更新）可能影响项目方向。

***应对策略**：建立有效的项目管理机制，明确各团队职责和协作流程；加强团队建设，制定人员备份计划；定期召开项目协调会，及时解决协作问题；密切关注外部环境变化，灵活调整项目方案。

4.**应用风险**：

***风险描述**：数字化成果与实际应用需求脱节，难以推广；用户对新技术接受度低，影响应用效果；示范应用点反馈不及时，导致平台优化方向偏差。

***应对策略**：在项目初期就开展用户需求调研，确保技术应用符合实际需求；加强用户培训，提升用户接受度；建立快速反馈机制，及时收集应用点意见，持续优化平台功能；探索多元化的应用推广模式，扩大应用范围。

通过上述时间规划和风险管理策略，本项目将确保研究任务按时、高质量完成，有效应对项目实施过程中可能出现的各种风险，保障项目目标的实现。

十.项目团队

本项目拥有一支结构合理、专业互补、经验丰富的核心研究团队，成员涵盖文化遗产学、地理信息科学、计算机科学、人工智能、软件工程、农业历史等多个学科领域，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，能够全面覆盖项目所需的各项研究任务和技术开发需求。团队成员曾参与多项国家级、省部级文化遗产数字化保护项目，在农耕文化遗产调查、数据采集、信息处理、知识图谱构建、虚拟现实开发、平台建设等方面积累了显著成果，并发表多篇高水平学术论文，具备承担本项目的综合实力。

（一）团队成员专业背景与研究经验

1.项目总负责人：张明，教授，文化遗产学博士，研究方向为农耕文化遗产数字化保护与传承。主持完成“农耕文化遗产数字化保护关键技术研究与应用”等国家级项目，发表《文化遗产数字化保护的理论与实践》等专著，在《考古》、《文物》等核心期刊发表论文20余篇，拥有多项相关专利。具有丰富的项目管理和团队协调经验，曾获国家科技进步二等奖、教育部人文社科优秀成果一等奖等荣誉。长期致力于农耕文化研究，对湖南农耕文化具有深刻理解。

2.技术总负责人：李强，研究员，计算机科学博士，研究方向为人工智能与知识图谱。在三维点云处理、机器学习、知识表示等领域取得多项突破性成果，发表IEEETransactionsonPatternRecognition、NatureComputationalScience等国际顶级期刊论文10余篇，拥有多项软件著作权和发明专利。曾参与谷歌、阿里巴巴等大型科技公司的AI项目研发，具有丰富的技术研发经验和团队管理能力。

3.数据采集与地理信息科学负责人：王伟，副教授，地理信息科学硕士，研究方向为空间数据分析与遥感应用。主持完成“基于遥感技术的农耕文化遗产识别与保护”等项目，发表《遥感学报》、《地理研究》等期刊论文15篇，拥有多项地理信息相关软件著作权。在农耕文化遗产数据采集、处理、分析等方面具有丰富经验，熟悉各类数据采集设备和软件。

4.软件工程与平台开发负责人：赵敏，高级工程师，软件工程博士，研究方向为数字文化遗产平台架构与开发。曾参与故宫博物院、国家博物馆等大型文博机构的数字化平台建设，拥有丰富的软件开发经验和项目管理能力，熟悉Java、Python等编程语言，精通前后端开发技术。

5.农耕文化研究专家：刘洋，研究员，历史学博士，研究方向为农业历史与农耕文化。出版《湖南农耕文化史》、《中国农耕技术发展研究》等专著，在《历史研究》、《农业考古》等期刊发表论文20余篇，主持完成“农耕文化遗产保护与传承研究”等项目。对湖南农耕文化具有深入研究，掌握丰富的田野调查方法和资料。

6.人工智能与知识图谱工程师：孙红，高级工程师，人工智能硕士，研究方向为自然语言处理与知识图