古舊地圖數字化的研究現狀與發展趨勢

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摘要：數字技術的迅猛躍遷，使古舊地圖數字化研究實現突破性進展，并成為歷史地理學、地理信息科學與技術（GIS）、數字人文等領域共同關注的前沿議題。古舊地圖數字化研究通過融合GIS、遙感（RS）、計算機視覺（CV）、機器學習（ML）與深度學習（DL）等新興前沿技術，彰顯跨學科創新潛能。數字化并非單純的信息遷移，而是以數字手段保存珍貴的古舊地圖，重構并結構化歷史地理信息，實現古代地理知識與現代分析框架的無縫銜接，并為學術研究與行業應用提供高質量的數字資源。文章系統梳理并評述了國內外古舊地圖數字化的演化脈絡與發展趨勢。首先，強調數據預處理在歷史地理信息提取質量中的關鍵作用，并回顧其最新研究進展；接著，總結近年來古舊地圖信息提取方法的革新，包括多源信息融合、矢量化處理、符號識別提取和語義分割；隨后，評析了古舊地圖數據庫建庫策略與服務模式；最后，歸納了古舊地圖數字化成果的主要應用場景，進一步展望了人工智能驅動下古舊地圖數字化的未來方向，并提出潛在的挑戰，以期為后續研究提供新的思路與路徑。

關鍵詞：古舊地圖；數字化；歷史GIS；研究現狀；發展趨勢

0 引言

古舊地圖通常指成圖時間距今較遠、具有歷史價值且不再作為日常測繪成果使用的各類地圖。國內學界一般把1949年建國前繪制的地圖稱為古舊地圖。古舊地圖不僅是人類歷史文化的珍貴遺產，更承載著豐富的歷史地理信息，反映了特定歷史時期的地理認知、社會變遷和文化背景，具有重要的學術研究價值和實踐意義。在測繪學、歷史地理學、文化遺產保護等領域，古舊地圖作為難以復現的第一手資料和獨特的歷史文獻，具有不可替代的學術價值與現實意義，持續推動著人們對歷史進程與文化基因的深層解讀與再發現。

古舊地圖的利用，受圖形載體的深刻影響。早期的古舊地圖，多以黏土板、陶片、巖壁等作為載體，隨著歷史的發展，其載體形式逐漸豐富，涵蓋了絲帛、碑刻、銅板、木刻、紙質等多種媒介。其中，絲帛和壁畫類地圖，因其兼具藝術表現和歷史實證的雙重屬性，成為了研究古代地理認知與制圖技藝的重要復合性載體。木刻類地圖，作為傳統制圖技藝的重要代表，其精細的雕刻工藝和圖案呈現了古代社會的地理認知與文化特色，也反映了其在文化傳播和技術發展中具有重要的歷史價值。銅版地圖，因其耐久性和高質量的印刷效果，能夠清晰傳達當時的地理信息，具有較強的歷史參考價值。碑刻類地圖的特殊性在于記錄的內容多具有地域性與紀實性，常常承載著政治或歷史事件的記載。碑刻地圖的解讀，能夠揭示當時社會的地理認知、行政區劃、資源分布等重要信息。

相比于上述特殊材質，紙質地圖是古舊地圖中數量最龐大、最為常見的載體。由于其廣泛的傳播，紙質古舊地圖成為了歷史地理研究的關鍵基礎。尤其在研究歷史地理變化時具有突出價值，能夠為長時間尺度上的地理分析提供了寶貴的數據支持，揭示過去地理特征的演變以及不同地理要素之間的關系。更為重要的是，紙質地圖通過文化創意轉化（如高仿復刻等形式），不僅能夠促進傳統制圖技藝的現代傳承，還能成為連接古今的文化橋梁，推動文化遺產的保護與傳播。

不同歷史時期的古舊地圖，在繪制風格與信息呈現上各具特點，這直接影響著其應用價值的差異。明朝及以前的古舊地圖多數為個人所繪，常見有山水畫、地方志輿圖等風格，而由政府系統組織繪制的地圖較少。也有以西晉裴秀“制圖六體”理論為基礎的“計里畫方”地圖，以畫方網格控制地理要素方位，繪制精度較高。同一時期，歐洲則盛行油畫、壁畫風格的古舊地圖，多以相對地理位置來表達地理信息。明末清初到建國之前，西方經緯度測量技術發展迅速，涌現大量經緯網實測古舊地圖；同時，這些技術陸續被引進國內，國內也開始有了經緯網實測地圖。這類古舊地圖測繪精度較高，因而具有更高的應用價值。

受限于載體介質特性與保存狀態，傳統古舊地圖難以有效提取蘊含的地理空間要素，僅靠實物復刻與檔案收藏已無法滿足歷史地理過程的深度解析需求。數字化技術借助多光譜掃描與特征解構算法，可突破材質劣化與繪制風格帶來的語義遮蔽，精準提取地圖要素的時空坐標、拓撲關系及符號語義，為歷史時期地理過程演化研究提供量化分析基底。當前，古舊地圖的數字化處理通常先通過拍照、掃描等方式將其轉化為電子圖像并歸檔成冊，進而基于電子版本進行信息提取與利用。然而，隨著時間推移，古舊地圖普遍存在破損、污損及自然老化等問題，加之早期繪制技術本身的局限，傳統簡單的掃描、拍照預處理結合人工矢量化方法，已難以滿足數字化時代對數據準確性、信息保真度以及跨時期數據一致性的更高要求，也無法有效支撐后續的深度分析與研究。因此，如何實現古舊地圖的高效、精準數字化已成為本領域的研究重點。

地理信息科學與技術（GIS）在信息化、智慧化浪潮中迅猛發展，并深度融入歷史學和地理學，催生了歷史GIS。歷史GIS融合GIS的空間分析方法、地理學家的空間視角和歷史學家的時間視角，借助數字化手段耦合時空，探析歷史時期地理要素的時空演變模式及其機理。古舊地圖數字化作為歷史GIS的重要研究分支，專注于以數字化技術復原并解析古舊地圖中的歷史地理信息。依托數字化技術，古舊地圖不僅能得以有效保存、廣泛傳播和充分利用，確保這些珍貴文化遺產在未來永續傳承，更在文化遺產保護、景觀生態研究、古遺址復原與保護、歷史資源信息獲取及城市空間格局演變分析等領域發揮關鍵作用。整合古舊地圖所載歷史地理信息與人文要素，研究者得以深入揭示地理空間格局的長時序演變機制，并借助其歷史地理信息為城市規劃與發展等領域提供有力支撐。

從技術脈絡看，古舊地圖數字化可追溯至20世紀80年代乃至更早，初期多以紙質地圖掃描為主，并圍繞特定區域或主題開展地理要素的時空演變分析。隨著GIS技術發展，古舊地圖的信息提取與現代GIS深度融合，為空間分析與可視化提供了新的研究范式。與此同時，人工智能技術的快速發展也推動了地圖學研究的創新，古舊地圖智能數字化技術應運而生，成為前沿熱點。當下，國內外相關研究均加速向智能化、自動化演進，為古舊地圖的深度挖掘與利用開辟了全新路徑。

古舊地圖數字化研究涉及歷史地理、GIS、城市規劃和文化遺產等多個領域，通過與這些學科的深度融合，古舊地圖數字化技術不僅增強了其在歷史學中的研究價值，也為現代地理信息的應用提供了重要的長時間尺度視角，對于推動歷史文化資源的保護和利用具有重要意義，逐漸發展為歷史學、測繪學與計算機科學交叉的前沿研究領域。近年來，自動化的信息提取、精準的圖像處理和智能化的地理信息應用，使古舊地圖的研究超越了單純的數字化保存，能夠實現更為豐富的數據分析與知識挖掘。計算機視覺技術的發展更為古舊地圖的保存、解讀和利用提供了全新的視角與方法。本研究旨在通過梳理和分析國內外古舊地圖數字化研究相關文獻，系統審視古舊地圖數字化研究的發展脈絡，總結該領域的技術進展，并探討在人工智能背景下未來可能的研究方向與挑戰。本研究成果可為古舊地圖數字化研究提供新的方向和思路，并為相關歷史文獻的保護與利用提供參考。

1 古舊地圖數字化的技術體系

古舊地圖數字化是一個多層次、跨學科的復雜過程，涵蓋了多個環節，其技術體系可概括為4個主要部分：圖像質量優化、信息提取、數據庫構建與信息服務平臺研發、應用與智慧賦能（圖1）。古舊地圖數字化首先需要對古舊地圖進行掃描、圖像校正、地理配準等，同時結合計算機視覺算法進行預處理，以消除古舊地圖由于保存或移動過程中出現的污損、老化等問題，從而獲得質量較高的電子版古舊地圖。在此基礎上，進一步開展信息提取，以獲取歷史地理信息；隨后，通過構建數據庫對提取的信息進行系統化管理，并借助共享平臺向更多研究者提供數據服務，同時通過研究者獲取的古舊地圖信息反饋給平臺來不斷完善數據庫，推動古舊地圖的共享應用。

古舊地圖數字化體系將物理形態的研究資料轉化為高價值數字資產。該體系首先通過圖像修復解決資料的物理退化問題，確立了研究的“存真”基礎；進而利用智能化提取技術將古舊地圖影像轉譯為可計算的語義數據，實現從定性閱覽到定量分析的轉變；同時，借助數據庫技術打破資料的時空孤島；最終通過多場景應用挖掘歷史地理規律，賦能“古為今用”的智慧決策。這一體系不僅完成了研究資料的數字化保存，更推動了研究范式從單一的文獻整理向多學科交叉的時空分析與智能化應用轉變。

在古舊地圖數字化技術體系中，圖像質量優化作為基礎環節，其核心任務在于對古舊地圖進行幾何校正、地理配準和破損信息修復，以保障數據的準確可靠。例如，借助計算機圖像處理技術對古舊地圖圖像實現去模糊、去噪與污損去除；依托特征點匹配與空間變換模型，將古舊地圖精準對齊至現代坐標系，顯著提升空間定位精度。該預處理環節既為后續信息提取和建庫提供高質量數據，也為古舊地圖的精準空間分析奠定技術基石。

信息提取是古舊地圖數字化體系的核心部分，其要義在于對地圖中的地類、地名等要素進行矢量化，并對人文信息展開深度挖掘與解讀。其研究價值在于把古舊地圖中的多源圖文轉化為可計算、可分析的結構化數據，為歷史地理研究、文化遺產保護等領域提供數據底座，同時反哺人文要素提取技術的迭代創新。

數據庫構建與信息服務平臺研發，是古舊地圖數字化成果的集中呈現；規范化、標準化的古舊地圖數據庫為學術研究、公眾服務等提供高效數據底座，并助推古舊地圖資源的長久保存與可持續利用。

在應用與智慧賦能層面，古舊地圖數字化凸顯多學科交叉融合，充分釋放其多維應用潛能，推動學術研究、文化傳承、社會服務等領域的深度耦合與創新實踐。地理信息科學與技術、計算機科學、歷史學、考古學等學科的協同共進，為古舊地圖數字化應用開辟廣闊前景。隨著技術迭代與學科交融的持續深化，古舊地圖數字化體系將日臻完善，其應用價值亦將得到更充分挖掘與彰顯—既守護并傳承歷史文化遺產，又為現代社會的發展提供彌足珍貴的歷史借鑒和智慧滋養。

2 古舊地圖數字化研究現狀

2.1 圖像質量優化

2.1.1 古舊地圖掃描與圖像校正古舊地圖數字化以電子化底圖為載體，圖像質量優化成為整個流程的基石。其中，古舊地圖掃描與圖像校正是其核心環節，需針對成冊圖幅、清晰度、色彩偏差及殘損缺失等問題，分別采取高清掃描、清晰度提升、顏色校正、拼接與剪裁等手段。不同介質與損壞程度決定了掃描方案與后處理策略的差異化配置。受限于年代技術瓶頸，早期研究實踐雖顯粗糲，卻為后續數字化解構奠定了方法論基礎。20世紀80年代，研究以掃描儀采集為主軸，輔以基礎圖像增強算法，在有限算力下構建起初級GIS框架，初步實現古舊地圖的系統掃描與圖像校正。由此，大批珍貴圖幅在20世紀80、90年代得以集中掃描、成冊典藏，既完成了搶救性保存，也為后續深度利用提供了關鍵數據支撐。

高精度掃描設備的技術突破為古舊地圖數字化發展提供了關鍵支撐，使其精細的地理要素得以完整呈現與長久保存，并為后續空間解析與數據挖掘奠定基礎。借助專業的高分辨率掃描儀，研究者首先將紙質或其他介質的古舊地圖轉換為數字圖像；隨后通過降噪、亮度與對比度校正等處理，優化圖像質量，最終將成果保存為JPEG、PNG或TIFF等標準格式，并以高分辨率完整保留地圖的原始細節與特征。

古舊地圖的掃描電子化經歷了從“大型掃描儀批量成冊歸檔”到“輕便數碼相機非量測拍攝”的范式轉變，后者突破了傳統掃描在石刻、碑刻等載體上的局限，使更多珍貴、多載體類型的古舊地圖得以匯集和保存。然而，針對拍攝圖像的校正研究仍顯薄弱。肖龍花等較早關注色調一致性，通過色彩匹配抑制不同批次影像的色差；而由拍攝角度、紙張起伏等導致的形變，則需借助幾何校正消除。相關案例已覆蓋《山東黃河下游之圖》、民國《西京市區》、南京中山北路沿線城市歷史地圖轉譯、1935年《青海省三十萬分一圖》、1948年《蘭溪縣城廂全圖》等。上述處理流程在零接觸原地圖載體的前提下，顯著提升了影像精度，為古舊地圖的長期保存與深度利用提供了可靠保障。

圖像拼接與裁剪技術是數字化保護古舊地圖的核心手段。受紙張老化、蟲蛀、水漬、撕裂等自然或人為因素的影響，古舊地圖往往出現破損殘缺、信息不全等問題。研究者通過搜集同一區域、保存狀況各異的多種版本，借助圖像處理算法對完好部分進行精確配準、無縫拼接，并對冗余邊緣進行智能裁剪，最大限度地還原歷史原貌。該技術已廣泛應用于古舊地圖的數字化修復，為文化遺產的長期保存與深度利用提供了關鍵支撐。

近年來，深度學習技術在古舊地圖圖像質量優化中發揮了日益突出的作用。借助圖像配準和生成對抗網絡（GAN），可自動完成地圖校正，顯著降低古舊地圖與現代地圖融合的難度。EKIM在訓練中引入翻轉、剪裁、高斯噪聲、透視、亮度、伽馬、銳化、模糊和運動模糊等增強策略，有效提升了模型的泛化能力。對于缺乏坐標參考的古舊地圖，可將其與地面真實掩碼重投影至同一坐標系，實現坐標校正。此外，在圖像處理前進行數據格式轉換（如對校正后的矢量成果柵格化），也能進一步提高后續校正質量。

受掃描環境非標準化、設備精度局限與技術體系不完善等因素制約，古舊地圖掃描影像在清晰度和幾何精度上仍存在不足，且高度依賴人工干預，效率瓶頸突出。盡管如此，現有研究已為保護文化遺產、歷史資源挖掘與學科交叉融合開辟了新篇章，對推動古舊地圖與地理學的深度協同發展具有重要意義。

2.1.2 地理配準地理配準是將古舊地圖從原始坐標系轉換至已知坐標系的過程，使其獲得精準的地理定位信息，為長時序數據疊加、空間分析和專題制圖奠定可靠基礎。

（1）計里畫方地理配準。當古舊地圖缺乏地理參考信息時（如早期的山水畫式地圖），可采用“計里畫方”進行地理配準：在圖上按固定間距繪制方格網，以網格交叉點或顯著地物的相對位置為控制依據，完成初步配準。

依托GIS技術，古舊地圖的地理配準已取得階段性突破。若原圖已標注坐標系統或投影，可直接在GIS環境中選取道路交叉點、河道拐點、同名地物等作為控制點，經反復矯正，使數字化地圖精確對齊現代坐標框架。當原投影與現代系統不符時，可先進行重投影，再利用GIS模型構建器開發在線批量配準工具，顯著提升古舊地圖批量配準的效率與精度。另有學者將古舊地圖作為歷史GIS的地圖載體：首先對副本進行幾何校正，將其納入現代實測地形圖坐標系，隨后開展專題分析。此類研究通過遴選數量充足的古今同名同址地物點進行配準與微調，在最大程度上保留了古舊地圖的原始信息，標志著古舊地圖數字化進程的重要躍升。

（2）數字化時代古舊地圖與現代地圖、遙感影像套疊及模型配準。隨著數字化時代的到來，古舊地圖的地理配準主要聚焦于將其與現代地圖或遙感影像精準套疊，從而賦予古舊地圖現代坐標系。在實際操作中，通常以高分辨率遙感影像為基準，選取城墻、塔樓等歷經歲月而位置穩定的地物作為控制點，從而實現對同一地區古舊地圖的精準定位。遙感影像可提供實時、高分辨率的地球表面信息，與古舊地圖相結合，有助于更新歷史地理信息。為獲取研究區域的現代影像，可借助Google Earth等平臺提供的高分辨率衛星影像，對其進行必要的地理校正，確保其坐標系統與古舊地圖匹配，從而實現二者的有效融合。

隨著古舊地圖與遙感影像套疊技術的廣泛應用，對控制點選取和現代數據精度的要求也日益提高。一般而言，控制點應選取隨時間變化極小、位置穩定的顯著地物；而在現代數據方面，則傾向于采用Bing Maps的無偏移影像、Landsat高分辨率遙感影像等精度較高的產品，以保證數字化古舊地圖的精確性與可靠性。

深度學習技術的迅猛發展為古舊地圖地理配準開辟了新路徑。研究者開始嘗試借助深度學習模型，解決因年代久遠、幾何畸變嚴重而難以定位的難題。模型以校正后的現代地圖為基準，自動學習各類地物交叉點、塔樓角點等穩定地物的深層特征，進而建立古舊地圖與現代坐標系之間的精確對應關系。配準結果可一鍵導出為帶地理坐標的TIFF格式文件，無縫疊加至各類GIS平臺，為歷史地理研究提供高可信度、可量化的基礎底圖。

然而，古舊地圖的測繪理念與信息表達隨時代更迭而異，其制圖邏輯、美學追求與歷史語境均不同于現代測繪體系。若不加甄別地將其強行嵌入統一的現代地理框架，既會放大原始誤差，也會稀釋地圖所蘊含的藝術價值與歷史語境，因而需要重新審慎權衡其研究意義。尤其是對于山水畫式、計里畫方、油畫或裝飾性極強的早期地圖，盲目追求高精度配準更值得質疑。

盡管如此，在明確研究目標并保持審慎態度的前提下，柔性配準仍能在多學科交叉研究中發揮獨特作用：如將古城鎮圖與現狀遙感影像柔性疊加，可直觀呈現城市形態的演進與土地利用變遷；對航運或河道圖實施分區約束配準，可為水系遷移及歷史洪澇復原提供關鍵證據；在文化遺產保護中，適度配準后的古圖可與考古調查成果疊加，輔助界定遺址范圍與復原古環境格局。因此，配準精度的設定應始終與研究問題相匹配，而非一味追求絕對精度。

2.2 信息提取

2.2.1 不同歷史時期信息提取的特點由于各時代制圖理念、技術范式與文化認知的差異，古舊地圖往往呈現出差異化的時空表達邏輯，信息提取必須構建與之動態適配的技術路徑與闡釋框架。以漢至宋元寫意型地圖為例，《禹跡圖》《華夷圖》等非精確地理表達與符號化政治敘事是核心提取對象：一方面需借助《水經注》《元和郡縣志》等文史資料，對寫意線條進行地理錨定；另一方面應將圖形信息與地點屬性同步解析，結合文史資料校核其政治背景與語義內涵。

明清地圖（如《鄭和航海圖》《廣輿圖》）的信息提取，始終游移于實測精度與象征意義之間。此階段雖引入天文測量與實地勘測，空間呈現仍受制于傳統“方格法”與政治話語的雙重規訓。面對官修地圖中疊加的賦稅區劃、軍事駐防等多層行政信息，需要借助圖像分層技術，并與《明會典》《清實錄》等制度文本進行交叉驗證，方能揭示制圖行為背后的權力運作機制。

清末民初的地圖（以《皇輿全覽圖》為代表）同時承載著西方測繪技術與傳統制圖習慣，構成兩套知識體系的交匯。對于此類地圖的信息提取，首先需化解經緯網格與“計里畫方”并存的坐標沖突；其次，鐵路、電報局等工業化符號與舊驛道在同一圖面并置，要求構建基于形態學特征的符號分類模型，以精準提取近代基礎設施的空間網絡。若能將機器學習算法與檔案史料深度融合，則有望完成從“數據提取”到“知識生產”的躍遷。

縱觀古舊地圖信息提取的技術演進，其本質是一場數字工具與歷史邏輯的持續對話。實踐中，需針對地圖類型差異選擇適配方法：對已校正并賦予地理坐標的古舊地圖，優先采用矢量化提取空間要素；符號與標記則借助圖示符號精準識別；對數據質量較高的古舊地圖，可用語義分割提取地類等專題信息。此外，古舊地圖信息的動態更新可進一步對接統計年鑒等文本，通過提取其中的地理描述、人口與經濟指標，為古舊地圖補充時代背景與空缺數據，從而更完整地還原歷史地理面貌。

2.2.2 矢量化處理矢量化是古舊地圖數字化的核心環節，對后續的地理空間分析發揮基礎性支撐作用。待影像質量優化后，即將柵格圖像轉為帶拓撲關系的矢量數據集：一邊解析幾何形態，一邊賦以語義屬性，由此構建可時空檢索的多維地理信息數據庫，為核密度估計、空間自相關分析、網絡建模等量化分析奠定基石。

對于明清及以前的古舊地圖，其矢量化處理主要依賴目視解譯：研究者先憑古典文獻校勘地名、河流等，再手工勾繪要素。明清至民國時期，圖風紛繁，對于已具備地理坐標的古舊地圖，可借助數字化軟件進行矢量化，并輔以機器學習和深度學習批量處理，以提升效率和精度；對于無地理坐標的古舊地圖，仍主要依靠數字化軟件進行信息矢量化提取。早期矢量化工作主要依賴目視解譯，即人工判讀地圖要素的形態特征，再利用數字化軟件勾勒拓印地物信息。該方法雖能保持歷史要素的語義特征，卻存在效率低、主觀性強等缺陷。隨著技術演進，矢量化處理日臻完善，研究集中于3個維度：一是按要素類型構建點（如地名注記、標志性地物等）、線（如道路網絡、水系脈絡等）、面（如行政區邊界、建筑群輪廓等）的分層矢量框架；二是以邊緣檢測算法輔助要素提取，再經人工校驗修正自動識別帶來的拓撲錯誤；三是通過屬性字段標準化，實現時空語義的關聯映射。在此過程中，研究者尤為關注歷史要素與現代地理實體間的概念對應關系。

地名信息提取首先以古舊地圖和地方志為基礎，采集地名文本，并借助現代地圖數據的拓撲、方位和距離關系，精準定位其空間位置。地名的矢量化不僅完成從地圖注記到點狀要素的幾何轉化，更需要融合地方志、戶籍等檔案，通過“地名標識碼+要素類型碼”的雙重編碼，為矢量地名賦予名稱、類型、標識碼等完整屬性，實現古今地名的時空關聯。例如，比對同一地點在多期地圖中的名稱和地標變化，可追蹤地名沿革，識別已消失或更名的歷史地名。

道路網絡的矢量化因線性特征明顯而較早實現自動提取，但其技術演進始終映射著算法邏輯與歷史語義的復雜互動。早期方法依托快速線性特征檢測器（FLFD）、多向非極大值抑制（MDNMS）、結構化隨機森林（SRF）、支持向量機（SVM）、高斯最大似然（GML）和馬爾可夫隨機場（MRF）等技術提取道路信息，上述方法雖適用于數據范圍有限、場景簡單的情形，但難以區分“官道”“驛道”“商路”等道路類型的功能差異，需借助卷積神經網絡對道路符號的紋理特征進行深度學習，并耦合史料數據，方能重構歷史交通網絡的整體體系。

水系的矢量化凸顯了自然地理要素與人文活動痕跡的雙重屬性。內陸河流的矢量化不僅要精確勾勒河道走向，還需通過水文編碼關聯地方志中的水利工程記載。海岸線矢量化雖變化速率緩慢，卻較早實現技術突破，且因其數據量較少，主要依賴GIS軟件完成矢量化處理。

政區矢量化是權力空間重構的核心環節，面狀邊界繪制常受古舊地圖中“山川形便”等模糊表達困擾，須詳細考證歷史文獻，并結合各省政區沿革加以修正，方能生成屬性信息完備的行政區復原矢量數據。矢量化過程需完整記錄政區要素屬性，包括地名、層級、時間等。建筑物矢量化的應用在古舊地圖研究中相對有限，現有自動識別技術主要集中于鎖眼衛星圖像和遙感影像領域。早期居民點分布零散、誤差較大，在古舊地圖中應用較少。上述矢量化成果不僅為歷史地理現象的時空演化提供量化基礎，更借助空間數據引擎實現多源異構歷史地理信息的融合分析與可視化重構。

總體而言，現有古舊地圖矢量化研究仍偏重坐標基準明確、定位精度較高的圖種；而山水畫、油畫與計里畫方等以表達性為主的地圖，由于缺乏統一基準與幾何一致性，其要素識別與語義解譯仍面臨顯著挑戰。多風格古舊地圖的解譯通常與經濟、政治、文化背景緊密相連，例如古舊地圖中的手寫體、異字體的文字識別和語義理解，均需借助歷史學等學科知識。因此，信息提取不能止步于簡單矢量化，必須納入上述背景，通過信息轉譯深度挖掘潛在含義；然而，該轉譯過程目前尚難依賴機器學習等技術實現高效率和高準確率的處理。語義分割與實例分割等計算機視覺技術雖為古舊地圖的自動化信息提取提供了可行路徑，具備較大潛力，但受限于高質量古舊地圖數據集與標注樣例不足，以及圖幅風格異質性帶來的域偏移問題，現階段仍難以開展穩定且可泛化的矢量化要素模型訓練。

2.2.3 圖示符號提取圖示符號提取旨在將古舊地圖中的符號、標記等轉譯為數字格式，并在數字地圖中精準還原。該過程既需識別與提取符號，又需在現代數字系統里再現其含義與視覺特征。依據現代地圖符號標準，對古舊地圖中各類地理要素實施符號化提取，從而確保信息在數字平臺清晰呈現與高效調用。當前，圖示符號化處理的研究主要集中于符號識別與語義轉換2個方面。

古舊地圖因繪制年代、作者風格各異，其符號往往具有獨特的樣式和規則：線條、色彩、圖例及整體風格均與當時的地域和時代背景緊密相關。隨著計算機視覺和圖像處理技術的發展，研究者已逐步開發自動化符號識別算法，通過邊緣檢測、形態學分析和圖像分割等手段，將地圖中的符號元素分離出來，并依據形態特征完成語義轉換。例如，將古代河流符號轉化為現代易讀的矢量符號，或將古舊地圖上的城鎮符號與現有圖式匹配后再進行語義映射，從而支持長時序的地理空間變化分析。古舊地圖的符號設計兼具藝術性與深厚文化底蘊，其色彩、形態及排布邏輯均承載特定歷史時期的地理認知與社會信息。因此，在數字化過程中精準保留這些視覺特征，不僅是對古舊地圖原貌的尊重，更是提升數字化成果學術價值與文化價值的核心環節。

當前學界多借助計算機圖像學技術實現符號的數字化轉譯，但在符號藝術性表達的語義轉化方面仍顯不足，即如何有效傳遞符號所蘊含的歷史語境與文化隱喻，尚未形成系統性解決方案。現有研究多依賴計算機視覺完成符號的直接復刻，而針對符號藝術特征背后的語義解讀與重構，仍面臨技術路徑單一、理論框架不完善等問題，亟需通過GIS與藝術史、符號學等跨學科融合進行突破，以真正實現古舊地圖中藝術文化信息的長效保存、活態傳承與創新利用。

2.2.4 深度學習信息提取方法古舊地圖信息提取受圖像質量與數據規模所限，傳統人工符號模板法效率低下。基于卷積神經網絡（CNN）的深度學習技術憑借自適應特征提取，實現了模糊符號的自動分割與道路、水系等要素的高效識別，推動歷史地理研究轉向智能化范式。隨后，GARCIA‐MOLSOSA和JIAO分別于2020、2022年利用CNN提取考古相關信息和古舊地圖中的道路信息。CNN在歷史地圖信息提取中的應用標志著研究從依賴人工向自動化、智能化方向的轉變。

隨著人工智能技術的持續迭代，新型模型已能夠以更高精度提取古舊地圖信息。然而，精細且質量可靠的訓練樣本極為稀缺，傳統全監督方法難以充分釋放其潛能。為此，弱監督學習成為近年來融合AI與古舊地圖研究的核心路徑：該范式通過利用零散文本注釋、局部坐標錨點或粗粒度語義標簽等“低成本”標注，引導模型在大規模未標注圖像上學習判別特征，顯著降低人工標注成本并提升泛化能力。例如，JIAO借助邊緣檢測、角點檢測和區域分割等方法識別關鍵圖像特征；UHL等針對圖形質量較差、體量龐大的古舊地圖，提出采用弱監督學習方法，僅需提供粗粒度的注釋即大致位置標簽即可訓練，無需像素級精確標注。

隨著深度學習技術日臻成熟，可供古舊地圖信息提取選用的模型愈發多樣，研究者得以依據研究對象靈活取舍。EKIM和AVCI均采用U-Net++架構：前者借助條件生成對抗網絡（cGAN）將古舊地圖合成衛星圖像，后者聚焦編碼器改進以提升道路提取精度。JIAO和WU則選用U-Net架構分別提取道路和水文特征：JIAO在高效提取道路信息的同時，利用OpenCV庫繪制成道路類別圖；WU等通過改進U-Net并引入Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）整合多尺度上下文信息，以區分符號相似的不同要素，改進后的U-Net+ASPP模型更契合水文特征提取需求。

綜上所述，深度學習技術尤其是卷積神經網絡、U-Net、U-Net++等模型的發展，顯著提升了古舊地圖數字化的精度和效率。在要素提取方面，卷積神經網絡通過語義分割模型，可自動識別地圖中的河流、道路等地理要素，彌補了傳統規則方法在復雜地圖處理上的不足。然而，深度學習模型通常依賴大規模、像素級精細標注的數據集才能充分發揮性能；在古舊地圖領域，公開樣本稀缺，現有中等規模數據集的標注精度多停留在圖幅或粗粒度層面。因此，在“小樣本、非像素級標注”條件下實現高質量要素提取，已成為該環節亟待突破的關鍵課題。

2.3 數據庫構建與信息服務平臺研發

信息提取所得數據需要經過系統整理與存儲，才能有效支撐地理學研究，因而數據庫的構建與完善至關重要。數據庫建成后，依托共享平臺即可實現跨團隊的數據發布、檢索與下載；在訪問控制與質量管控機制下，用戶提交的新數據與校正記錄持續匯聚，驅動數據庫的動態演化與優化。通過構建規模龐大且結構化的數據庫，為古典智慧與現代研究架起了橋梁，也為古舊地圖的數字化存儲、管理和應用奠定了堅實基礎。

2.3.1 成果數據庫構建古舊地圖成果數據庫的構建模式隨技術進步而不斷演化：最初側重于紙質圖件的人工歸檔整理，隨后過渡到以掃描影像為核心的數字化存檔，如今則依托地理信息平臺，借助模型驅動的方法實現要素化、規范化的建庫。這一轉變不僅顯著提升了數據的檢索效率與可維護性，更為古今時空對比、歷史地理信息挖掘及文化遺產保護提供了堅實的數據支撐，也為歷史地理、環境考古、社會經濟史等多學科交叉研究搭建了共享與協同的基礎平臺，極大拓寬了古舊地圖研究與應用的深度和廣度。

國際古舊地圖數據庫建設可追溯至20世紀80年代，隨著計算機技術初興，歐美研究機構率先以掃描方式保存紙質地圖。1989年，美國記憶項目即將大批歷史檔案資料（含古舊地圖）不經或少經編輯直接數字化，并以擴充MARC格式入庫供需求者調用。2000年，美國國會通過的《國家數字信息基礎設施和保存計劃》法案進一步推動了古舊地圖數字保存研究；同期，英國歷史地理信息系統（Great Britain Historical GIS）通過整合1840—1970年多尺度歷史地圖，建成首個支持時空查詢的區域性歷史地圖數據庫。2011年，國際數字人文組織推出了“Pelagios關聯開放數據框架”，其所倡導的開放數據服務規范至今仍為古代地理空間數據的事實國家標準。此后各類專題數據庫不斷涌現，如：于靖等于2017年基于GIS技術處理古舊地圖中的歷史城市地名信息，建立歷史地名分類編碼體系和基于地名生命周期的城市歷史地名時空數據模型，完善地名信息數據庫；2020年，張萍等綜合多個時期的資料，復原清初至民國西寧到拉薩道路（青海段）并歸檔入庫，標志著地圖數字化成果可更高程度地復原歸檔并納入數據庫。

歷史GIS的數據庫建設涉及GIS、DBMS等多個技術層面。常用關系型數據庫包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等，非關系型數據庫如MongoDB也可用于存儲非結構化的地理信息數據。采用的數據模型可選關系型數據模型、面向對象的數據模型或者混合模型，以兼顧地理空間數據特性并優化存取性能。數據采集環節綜合古舊地圖掃描數字化、歷史文獻整理、地理坐標提取等手段。計算機技術的進步推動了古舊地圖數據庫實現質的飛躍，共同構建起系統性成果數據庫的多維支撐體系。

完成符號提取后，數據庫構建的首要任務是制定并執行統一的符號標準。以某一歷史時期為例，應先對該時期全部制圖符號進行系統梳理，明確其形態特征、語義內涵與使用語境；隨后據此建立規范化的符號編碼體系，并在此框架下完成數據庫設計與存儲，確保后續檢索、分析和跨時期比較的準確性和一致性。此外，現有研究表明，成果數據庫構建方面仍缺乏系統化標準，不同機構或項目在數據存儲格式、元數據描述、分類體系、屬性內容等方面差異顯著，導致數據整合困難。推動古舊地圖數據庫標準化建設，可實現數據互聯互通和高效利用，進而促進科研和產業的良性發展。

2.3.2 古舊地圖共享平臺古舊地圖數字化查詢平臺的研究，聚焦于構建高效、準確且易用的檢索系統，以支持用戶在數字端快速查閱、瀏覽、下載和分析古地圖信息。其間，數據的權威性與可靠性是衡量平臺價值的核心：唯有底層數據歷經嚴格數字化流程、元數據標準及專家審核，平臺方可成為可信的學術基礎設施。共享平臺在此生態中扮演關鍵角色——通過對系統梳理、標準化存儲的海量古舊地圖資源實施開放共享，突破地域與專業壁壘，為全球歷史地理、文化遺產、環境考古等跨學科研究提供統一、穩定的數據入口。依托完善的開放接口（API）、多層級訪問權限與可追溯版本管理，平臺既保障數據安全與版權合規，也為后續時空大數據挖掘、模型訓練及可重復性研究奠定堅實基礎。

國際學界的古舊地圖共享平臺演進呈現了清晰代際特征。20世紀80年代，美國國會圖書館首次嘗試建立基于目標標簽的簡易檢索系統，為后續古舊地圖共享平臺建設奠定雛形。進入90年代，GIS技術普及催生出具備空間分析功能的架構。1996年上線的David Rumsey Map Collection古舊地圖收藏平臺，支持按年代、地區、主題檢索，數據以高分辨率圖像為主。2001年1月8日，我國啟動“中國歷史地理信息系統項目（CHGIS）”，提供時空分層檢索與動態可視化，標志著古舊地圖平臺從檔案庫向研究工具轉型。2004年12月，Google啟動建造全球最大的數值圖書館計劃，進一步擴大研究者、學生和公眾的可及性。為應對美國數字化浪潮沖擊，2005年4月法國聯合19國創立Europeana Maps，匯聚大量古舊地圖、手繪地圖、航海圖等資源；同期，英國The British Library's Maps Collection等平臺也提供高質量古舊地圖，并支持精確的年代、類型檢索。

古舊地圖數字化查詢平臺雖成果斐然，其技術架構與應用實踐仍存多維度局限。早期如美國國會圖書館檢索系統受限于1980年代技術，僅能實現關鍵詞線性檢索，缺乏空間關聯與語義解析，致使古舊地圖時空屬性難以深度挖掘。1990年代GIS賦能平臺雖引入分層檢索與坐標配準，卻普遍面臨數據異構問題：地圖要素的矢量化程度不足，手繪標注與印刷符號的自動識別誤差大，定量空間分析精度受限。跨機構協作整合多國資源，卻因元數據標準差異導致數據融合困難，實際應用中時空參照系不一、語義映射斷層，用戶跨庫檢索時仍需人工對齊。上述缺陷既暴露古舊地圖共享平臺的階段性瓶頸，也映射出技術理性與人文研究的深層張力。

邁入智能化時代，數字化古舊地圖正納入更開放的地理數據平臺，拓展其學術價值的廣度與深度，重塑歷史地理知識生產與傳播范式。依托現代大數據技術，對地圖實施精細化、量化管理，使其跳出靜態展示，深度融入動態歷史地理建模、環境演變復原與多源時空大數據分析。可見，古舊地圖在研究、驗證與共享方面將開啟新應用前景，為跨學科歷史地理研究提供堅實支撐。

2.4 應用與智慧賦能

古舊地圖不僅是歷史地理信息的載體，更凝結了歷史記憶、藝術語言與社會觀念，其存世量稀少且紙質脆弱，任何損毀都難以復原。因此，將散落各地的古舊地圖系統化數字化并存入數據庫，是保護與研究的第一步。然而，若數據庫僅停留在“冷數據”層面，即局限于靜態存儲與被動檢索，則無法充分激活這些珍貴遺產所蘊含的學術與文化價值。在人工智能與大數據技術日益成熟的當下，為古舊地圖數據庫“智慧賦能”，已成為打通保護、理解與傳播全鏈路的關鍵。例如，推動古舊地圖數字化成果應用于歷史地理過程認知與分析即是“智慧賦能”的一個重要案例。

古舊地圖數字化成果對地理過程認知與分析的賦能，經歷了從單一維度解譯邁向多學科融合的演進軌跡。1970年前后，隨著GIS雛形初現，古舊地圖數字化成果開始得到實際應用，研究重心聚焦于歷史地理要素的靜態復原，例如借助數字化地圖與文獻互證，開展城市輪廓演變與土地利用變遷的基礎性工作。隨著GIS應用深化，2000年前后研究范式轉向動態過程重建，如BROMBERG和BERTNESS利用1700年末和1800年初的古舊地圖，重建新英格蘭1777—2000年鹽沼動態，追蹤棲息地歷史狀況，為管理者設定修復和管理目標提供依據。在文化遺產領域，數字化成果同樣成效顯著，通過古遺址、歷史建筑及消失地名的數字重建，研究者們得以深究其歷史價值，并為學界和公眾提供直觀、互動的歷史體驗。

2010年以來，計算機技術的躍升促使古舊地圖數字化與信息科學深度耦合，如SHA和BAJCSY于2011年將語義分割與目視解譯邏輯結合，借助對象分割、空間比例校準與要素提取，實現古舊地圖分析的自動化。進入2020年代，研究維度進一步拓展至數據平臺搭建、空間變遷解析等多方向。2022年4月，北京大學主辦“歷史地理信息系統的建設與發展”研討會，聚焦歷史地理信息平臺搭建、古舊地圖數字化應用及關鍵技術，助推古舊地圖與人工智能融合。2024年12月，華南師范大學-香港理工大學歷史GIS聯合實驗室舉辦第一屆“歷史GIS工作坊”，就歷史GIS的研究前沿和發展方向進行研討，發布《歷史GIS廣州共識》。同期，陶書竹等基于1984—2005年數據，揭示南京中山北路沿線在經濟高速增長期的空間結構演變，凸顯交通完善與延展對城市形態和功能的深刻塑造。這一歷時性范式迭代，既彰顯數字技術對傳統歷史地理研究的賦能，亦映射地理過程研究從現象描述向機理探究的轉型。

人工智能技術的迅猛演進，為古舊地圖的數字化處理與分析注入了新方法論動能。深度學習模型（如CNN、U-Net等）的引入，使地圖符號、注記及各類特征的識別與提取高度自動化，顯著提升了信息處理的效率與精度。大語言模型的語義理解能力與古舊地圖語義分析的耦合，進一步深化了對地圖內容的理解，推動了地名、道路與歷史事件間的關聯挖掘。通過大模型對地圖注記及相關地方志文獻的聯合解讀，研究者能夠構建起地名、道路網與歷史事件之間多維的時空知識圖譜，精準捕捉地理要素背后的歷史信息。在此基礎上，動態化處理將古舊地圖從靜止的歷史切片轉化為流動的時空過程。借助時間序列分析與動態可視化手段，研究者可將抽象的歷史變遷以時空演化的形式呈現。隨著大數據與人工智能的深入應用，這種從“語義挖掘”到“動態復原”的進步不僅使靜默的地圖信息更具象化，也為揭示長時序地理環境演變規律與人地關系提供了新視角，從而推動古舊地圖數字化研究邁向信息挖掘更深、數據利用更廣的新階段。

地圖制圖與深度學習的融合，已成為地圖學智能化升級的有效路徑。前期成果表明，深度學習在時空大數據特征識別、復雜制圖決策推理、地圖空間模式智能認知以及地圖設計的藝術創意遷移等方面均展現良好前景，并在地圖知識規則發現、自動駕駛導航、高精地圖快速構建中發揮積極作用。其中，古舊地圖的三維化處理是連接傳統地圖學與現代數字人文的關鍵技術，目前主要通過3種路徑實現：一是基于現代數字高程（DEM）的紋理疊加，即將配準后的古舊地圖作為地表紋理，覆蓋于真實地形之上，適用于宏觀場景的直觀展示；二是基于古舊地圖的地理信息進行歷史地理重構，用插值算法或計算機視覺技術恢復“歷史原貌”，這對于遺址復原、河道改道等研究尤為重要；三是針對地球儀、雕版及考古出土文物等實體文物，則多采用真三維掃描技術，通過傾斜攝影或者激光掃描建立高精度的模型，從而實現文物形態的數字化歸檔。輔以增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術，這些技術為古舊地圖的展示提供了沉浸式、可交互的新范式。這種從二維向三維的跨越，在學術研究與文化傳播中具有極高的價值。這不僅將二維的“讀圖”轉化為多維的空間體驗，更為挖掘隱性地理信息提供了可能。

云存儲服務（Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage等）保障了海量古舊地圖圖像及關聯數據的可靠存儲與管理；云計算平臺（AWS EC2、Azure Virtual Machines等）可按需動態調配算力，適配不同規模的數字化任務。分布式計算框架（Apache Hadoop、Apache Spark等）實現古舊地圖數據的并行處理，顯著提升效率。數據挖掘技術則用于發現古舊地圖中蘊藏的地理模式、趨勢與關聯規則，并以知識圖譜等形式可視化，形成更全面的知識表達。數字化后的古舊地圖可通過泛地圖、知識圖譜、隱喻地圖等多維可視化手段呈現，既實現了歷史地理信息的精準重建，又揭示隱藏其后的豐富歷史資源。

3 古舊地圖數字化的發展趨勢

3.1 歷史地理信息智能提取技術體系構建

古舊地圖是歷史地理信息的一個重要來源，因其測繪技術與制圖理念的時代差異，呈現出鮮明的時代特征：表達方式和幾何精度隨朝代的更迭而發生變化。單純的柵格圖像獲取與基礎矢量化較難滿足日益增長的歷史地理研究需求。未來的歷史地理信息提取技術體系將不再局限于對古舊地圖符號的淺層識別，而是致力于實現從“數據數字化”到“語義數字化”的轉變。這一體系轉變首先依賴于底層視覺增強技術的突破，針對古舊地圖普遍存在的物理退化問題，深度學習模型（如Transformer、GAN等圖像修復技術）將成為智能化提取的前置核心模塊。構建高保真的地圖修復與增強模型，能夠有效消除噪聲干擾，為后續的高精度要素提取奠定基礎。

在此基礎上，智能提取技術將進一步提升對多類型地理特征的語義理解能力。對于已引入近代科學測量手段的近代古舊地圖，可結合高分辨率影像掃描與AI語義分割技術，使地理配準與各要素歷史地理信息提取的效率和精度顯著加強。然而，對依賴“計里畫方”“山水為綱”的其它古舊地圖，若強行以現代坐標框架剛性配準，反而會扭曲其原生的空間認知邏輯。相較之下，基于現代地理信息，以拓撲鄰接、方位參照、距離衰減等相對空間關系為約束，結合知識圖譜與生成式AI的智能化轉繪，更能在尊重古舊地圖原生空間語義的條件下實現歷史地理信息的“柔性”復原。因此，亟需面向“圖—時—空”的三位一體特征，構建“一圖一策”的自適應智能提取技術矩陣，最終形成兼顧精度與歷史情境的古舊地圖歷史地理信息智能提取技術體系，這是古舊地圖數字化研究需要突破的一個重要環節。

3.2 多源歷史地理信息融合

近年來，古舊地圖數字化技術的不斷完善和文本型史籍的空間化的快速發展，推動了多類型歷史地理信息的整合與校對。將方志、奏折、統計年鑒、古舊地圖、碑刻拓片等異構史料納入統一時空框架，進行粒度對齊與置信度加權，不僅在重疊區實現“像素級”互校，還能在空白區補綴出湮沒于史海的新圖層。這種“多源—多尺度—多置信”的融合范式，正為歷史地理學輸送可計算、可演化、可情景化的新型數據，驅動研究范式從“例證式”邁向“全樣本—全周期”的精準化、機制化創新。

為深化這一融合范式，未來的研究將致力于打通從古舊地圖要素提取到歷史時空數據庫構建的“最后一公里”。這意味著相關研究不能僅停留在獲取孤立的矢量圖斑，而需將提取的地理實體與多源史料進行融合，構建起具有時間維度的歷史地理知識圖譜；同時，利用智能化體系挖掘隱藏在古舊地圖中的人地關系演變規律，為歷史地理的定量化研究提供技術支撐與數據底座。

3.3 國際合作與開放共享平臺搭建

古舊地圖既是歷史地理信息的重要來源，也是人類共同的寶貴物質和精神財富，古舊地圖和歷史地理信息需要面向全社會開放共享。數字化的發展正呈現出國際化的趨勢，這一趨勢不僅體現在技術合作層面，還體現在數據共享與跨文化研究的廣泛開展層面。通過推動全球范圍內的古舊地圖數字化項目，不同國家和地區的歷史地理資源得以更廣泛地保存、交流與利用。國際合作不僅有助于標準化數字化流程，還能促進跨國界的歷史文化研究和地理信息整合。例如，通過比較不同文化背景下的地圖，能夠揭示全球歷史發展中的互動與變化。未來，古舊地圖數字化的國際化進程將進一步推動全球文化遺產保護、學術合作與歷史資源共享，助力構建面向全人類的數字化知識體系。

為實現古舊地圖數字化體系的落地，構建跨國界、跨機構的分布式協同共享平臺是一關鍵路徑。未來的開放共享不應局限于簡單的圖像文件下載或元數據目錄檢索，而應依托國際圖像互操作框架的聯邦式服務架構（IIIF）。借助這一框架，散落在不同物理存儲點的古舊地圖可通過統一的標準接口發布，在同一虛擬空間里實現對分散圖幅的對比分析，改變因資料獲取壁壘導致的碎片化研究狀態。與此同時，結合深度融合語義網與關聯開放數據技術來解決多語言、多文化背景下地理語義的互操作性難題，讓封存于世界各地的古舊地圖資源在云端實現邏輯上的聚合與再生。

3.4 歷史地理信息的行業實用拓展

古舊地圖的數字化成果正逐步從數據保護與共享向自然資源管理、災害風險評估及城市韌性建設等實際應用領域拓展。例如，古舊地圖記載的歷史時期土地利用格局、海岸線變遷及自然資源分布，不僅為理解城市的演變提供了關鍵的時間維度參考，還為還原前工業化時期的地理環境構建了回溯視角。通過將提取的歷史河道、洪災信息與現代數字高程模型及水動力模型深度耦合，既能輔助識別被現代不透水表面覆蓋的古河道與潛在內澇風險源，亦能利用空間分析預測地下文物埋藏分布、評估工程建設對歷史文脈的影響。這種基于長時序地理空間數據的綜合分析范式，使古舊地圖數據能夠從防災減災、生態修復及文化遺產保護等多維度有效地融入現代國土空間規劃體系與數字孿生城市的構建中。

此外，隨著擴展現實（XR）技術的成熟，古舊地圖的數字化應用將成為數字文創與智慧文旅產業的新增長點。未來的應用已不局限于靜態的古舊地圖展示，深度數字化的地圖數據將被重構為可交互的動態三維歷史地理場景。借助現代三維技術，文化學習者能夠“跨越時空”，在現代遺址之上重現歷史地理場景。這種文化與科技的融合模式將拓展古舊地圖傳播的邊界，使其成為講述地方故事、傳承地名文化等的重要資源，從而在知識普及與商業轉化之間建立起良性的循環。

4 結語

計算機技術與古舊地圖的融合，不僅為古舊地圖保護和永續保存提供了堅實的技術底座，更把歷史信息推向時間與空間交織的縱深研究。借助圖像處理、機器學習和深度學習等前沿算法，繁復的古舊地圖得以自動矢量化、特征被精準提取，數字化流程的效率與精度由此躍升。GIS的空間分析能力進一步讓研究者展開多維度歷史地理信息分析，照見長時段的時空變遷與地貌更迭。這一新興研究路徑不僅拓寬了史學視野，也為文化遺產的精細管理與科學決策注入數據驅動的底氣。因此，計算機技術與古舊地圖數字化的攜手，既催生了信息化時代古舊地圖研究的新范式，也為我們重新評估古舊地圖的價值與意義打開了煥然一新的視界。

古舊地圖數字化研究起步較晚，且因技術依賴高而推進緩慢，但已在圖像修復、圖像校正、地物信息矢量化、數據庫建設、空間分析和智能提取等環節取得顯著進展。隨著關注升溫，更多學者參與到古舊地圖信息的高效精準提取研究中，在保留部分傳統矢量化路徑的同時，對關鍵技術進行創新型改進，使數字化手段日趨多元。依托國家對古舊地圖文化遺產的保護力度，以及歷史學、歷史地理學等學科支撐，我國在古舊地圖數字化研究領域取得了顯著進展，卻仍存明顯差距。當前，以下問題正成為該領域進一步發展的研究焦點：如何解決古舊地圖中跨朝代異體文字識別難題？如何為風格迥異的古舊地圖信息構建系統提取框架？如何推動古舊地圖標準數據集的構建？古舊地圖數字化如何深化行業應用拓展？

作者：趙耀龍 封丹鶴 張楊

來源：《華南地理學報》2025年第4期

選稿：宋柄燃

編輯：耿 曈

校對：賀雨婷

審訂：汪鴻琴

責編：宋柄燃

（由于版面內容有限，文章注釋內容請參照原文）

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