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我计划利用这次机会，集中进行一次大规模的五类异构遥感传感器协同标定与数据采集，为后续的精准建模和评价打下最坚实的基础。”
“五类？协同？”
唐小棠忍不住好奇地睁大眼睛，脱口问道。
几个年轻队员也露出了感兴趣的神色。
“对。”
沈知时肯定地点头，语气里带着技术工作者特有的清晰条理与一种内敛的热忱，他开始逐一解释，声音不高却字字清晰：
1.高分辨率光学影像（由无人机搭载）：获取最精细的地表纹理、色彩信息，主要用于识别表面裂缝、植被覆盖范围、历史不当修缮痕迹等。
这是所有分析的基础地理底图。
2.激光雷达（LiDAR，同样无人机搭载）：精确获取建筑遗存的高精度三维点云模型，无接触测量计算体积、坡度、微小变形量（如墙体倾斜、屋顶局部塌陷），并能有效穿透稀疏植被，获取被遮挡的隐蔽结构信息。
这是结构稳定性分析最核心的数据来源。
3.多光谱高光谱成像：识别不同材料的化学成分（不同矿物、砖瓦类型、木材种类在特定光谱波段具有唯一反射特征），精准探测肉眼难以分辨的风化程度、可溶盐结晶区域、生物膜覆盖（如苔藓、地衣、霉菌）等材质劣化信息。
是评估材料本体健康状况的关键技术。
4.热红外成像：探测地表温度异常分布。
干燥砖石与渗水潮湿区域存在显著温差；内部空腔、结构层脱粘处因热传导效率差异也会形成独特的热异常区。
是探测内部渗水、隐蔽空洞和非可视结构问题的利器。
上午在西北角裂缝的分析就是成功应用案例。
5.地基合成孔径雷达（GB-SAR，需地面架设）：对西北角这类极高风险区域，进行连续数小时的毫米级微形变监测，捕捉应力释放导致的极其微小的位移变化，评估动态风险和发展趋势。
用于最高风险区的实时监控与超前预警。
“这五类传感器，”
沈知时强调道，目光扫过听得入神的众人，“其技术核心和难点在于‘协同标定’与‘异构数据融合’。
它们的工作原理、数据采集方式、空间分辨率、精度指标都截然不同。”
“我们必须确保它们在完全相同的时间窗口、统一的空间地理参考坐标系下进行同步采集，最大限度保证数据时空的一致性，避免后续分析出现偏差。”
“然后，通过一系列复杂的算法模型，将激光点云、光谱信息、温度场、形变时序等截然不同的异构数据，精确地叠加融合到统一的三维数字化模型之上。
只有这样，才能真正构建出一个能够全方位、多维度反映建筑遗存‘生命体征’的健康状态全息数字孪生体。
这才是我们未来那座古城保护状态科学评价体系真正赖以生存的数据基石。”
沈佳宜听得两眼放光，手中的笔在笔记本上飞快地记录着，生怕漏掉一个字。
唐小棠和其他队员也露出了豁然开朗又深感钦佩的神情。
利用如此多前沿技术手段进行协同作战，构建古城精准的“体检报告”
，这无疑是一个极具挑战性、前瞻性与开创性的项目。
而林叙，依旧微低着头，手中的绘图笔无意识地在材料清单边缘的空白处来回划着凌乱的短线，形成一个压抑的墨团。
沈知时清晰、沉稳、充满技术洞见与远见的讲述，如同投入他早已混乱不堪的心湖中的又一块巨石。
他无法否认，甚至内心深处极为认可沈知时在专业领域的强大能力与宏观视野。
这套构想中的完整保护评价体系，正是他一直认为当前古城保护工作所最欠缺的系统性、定量化的科学方法。
然而，这份冰冷的、纯粹的欣赏，却与他此刻胸腔里翻腾滚烫的、难以名状的心绪激烈地碰撞着，让他无所适从。
他只能强迫自己将注意力剥离出来，死死抓住沈知时话语中与眼前结构安全直接相关的部分——LiDAR的点云模型如何精确计算变形量、GB-SAR的毫米级监测如何实现预警——这些冰冷的数据对他完善手中的加固方案至关重要。
当沈知时最终提到“这次大规模协同标定数据采集，需要在未来两天内天气相对稳定窗口期集中完成”
时，林叙几乎是下意识地抬起头，瞥了一眼窗外。
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