科學家新視野－有望協助救災 新演算法加速微型衛星影像傳輸

要發揮衛星的救災能力，快速取得影像並不夠，更需要維持影像的品質。圖／本報資料照片

微型衛星的影像資料有利地震救災，卻受限於高成本與影像的低品質，而最新研究爲此提出低成本的可能解決方案。RTCS系統是我們團隊首創的技術，能同時解決原本衛星影像上可能出現的瑕疵，又能還原被壓縮的影像。

隨着衛星遙測技術的快速發展，微型衛星比大型衛星更便宜與方便，其一重要任務便是影像感知，例如近年美國衛星公司Planet Labs已發射超過500顆感知衛星，爲了監測環境中植被分佈、土地利用等。但這些感知衛星上的相機，因爲多數的影像數據量龐大，需要快速的傳輸網路，影像傳輸的過程會先被壓縮，再還原，而影響影像的品質，且佔用大量的儲存空間。

■RTCS採用創新的超快速壓縮演算法

個人帶領的研究團隊最新的研究成果，有望解決這個難題。我們過往多年已發展專門用於還原影像的演算法，瞭解衛星影像的特質，而開發出一套適用於微型衛星的超快速影像壓縮傳輸系統，簡稱RTCS。RTCS採用創新的超快速壓縮演算法，可在不影響影像品質的前提下，大幅降低數據體積，有效縮短傳輸時間，顯著提升數據傳輸的效率達百倍以上。

RTCS特殊的設計，即便面對衛星影像常見的瑕疵，例如條帶狀缺損，或傳輸雜訊干擾，仍能精準還原高品質的衛星影像。跟過去最好的研究方法相比，RTCS僅需10％的訓練樣本，大大降低訓練成本。我們設計出只需簡單的運算，就能即時壓縮影像的演算法，且相容於其他類型的晶片，非常適合用在資源受限例如儲存空間小，或壓縮時間不能太長的微型衛星。在接收影像資料的那一端，RTCS也可使用耗能低的人工智慧（AI）裝置，快速的還原被壓縮的大型影像，大幅降低地面衛星站中央伺服器的負荷。

■仍待真實場域實測累積經驗，提升效能與精準度

藉由即時壓縮與快速傳輸的技術，高品質的衛星影像可更有效的使用於地理資訊系統、環境監控、災害預警和農業規劃等領域，其中協助救災的方面，RTCS系統的優勢有可能更凸顯。以今年4月3日花蓮大地震爲例，在震後短短三小時內，「福衛五號」衛星就成功拍攝到東海岸影像，透過與災前影像的比對，快速判讀出花蓮山區多處疑似崩塌點，以及宜蘭龜山島地貌變化等重要資訊。但要發揮衛星的救災能力，快速取得影像並不夠，更需要維持影像的品質，RTCS的高速傳輸技術能確保影像在壓縮與傳送過程中不失真，讓判讀更加精準可靠，是未來推動衛星救災不可或缺的利器。

不過，我們是用模擬的方式進行實驗，所以真實場域下，硬體的部署與規格，都有可能影響演算法的效能，若要進一步發展相關應用，需要在真實場域中測試演算法，纔有機會在更貼近實際狀況下，保有穩定與傑出的效能。此外，良好品質的衛星影像，可大幅提升許多後續任務的效率，例如比對不同時間點同樣地貌的變化。雖然我們的研究還未進行到這些後續應用，但我們研究結果可維持高品質影像在不容易受干擾的情況下傳輸，建構比較好的基礎建設，以利未來各式各樣的後續應用。