墓葬是存在于特定时间、空间中的一种对象,也是考古研究中经常出现的一种遗迹。墓葬的建筑形式、空间位置、分布形态、随葬品的种类、数量和陈列方式都遵循了一定的社会规范,反映了墓葬的拥有者和建造者对待死亡的态度,蕴含着特定社会的礼仪制度和信仰习俗。考古遗址则是获取考古研究资料的第一场所,对遗址进行完整精确的时空数据记录和分析尤为重要。在当前墓葬研究中,传统考古学往往基于手绘图件、文字记录,推理分析多依赖工作者目测判断、经验习惯等非数据分析手段,分析结果与考古人员个人经验、能力密切相关,缺乏精确有力的数据支撑,科学准确性不足。为此,本文基于精细记录的墓葬遗址激光点云数据,对多期墓葬群时空关系展开研究,辅助考古文化因素推理、历史规律总结及相关考古研究。并以江苏省句容市孔塘遗址为例,采用地面三维激光扫描仪完整采集了发掘过程中的多期墓葬点云数据,通过去噪、重采样、空间配准、点云分割、建模等后期处理,数字化还原了孔塘墓葬群的三维场景,并为进一步的墓葬时空分析提供了数据基础。为实现墓葬群时空分析,本文首先深入归纳分析了考古领域田野发掘及墓葬研究中遵循的知识规则,以此指导进一步的研究方向。其次,融合现场手绘图件与墓葬点云数据,实现墓葬朝向、形状、面积等几何特征的自动提取,并以墓葬层位关系作为相对时期划分标准,通过空间聚类实现墓葬群内分组,并提出墓葬空间分布范围及分布密度提取算法。最后,将墓葬空间信息同随葬器物等属性数据结合进行时空统计分析,推断该墓葬群的社会单位构成及层级,叠加多期墓葬分布范围分析推演墓葬群发展趋势,揭示墓群的时空分布特征,总结发展规律,并实现了墓葬点云可视化操作处理系统的设计与搭建。本文面向多时序考古墓葬对象,主要完成了以下几部分研究内容:(1)分析并归纳总结了面向墓群时空分析的墓葬空间形态知识规则,为本文研究方法、内容提供理论指导。(2)设计了面向多时序墓葬点云数据的采集及处理模式,并实现了墓葬对象面积、形状、朝向等几何特征的自动提取算法。(3)为探究墓葬遗址“群内分组”现象,提出了针对墓葬群的聚类分组算法,实现了墓葬群内社会单位的自动划分。并基于Gestalt视觉认知原则和空间形态知识提出了墓葬分布范围和墓葬空间密度提取算法。(4)融合墓葬点云数据及墓葬平面分布图数据源,以墓葬所属层位信息作为相对时期划分标准,参考已有的墓葬值计算方法,对实验区墓葬进行了墓葬值量化,验证墓葬值与几何属性的关系,并从时空维度分析实验区域墓葬群发展变化规律。