拖著腳步走在酷熱沙漠中的你，突然看見前方有東西出現：一片荒蕪之中竟有一池波光粼粼的水。但當你急著走向水邊，想喝點水來解渴時，那池水卻忽然消失無蹤。事實上，你看到的不是水，而是大自然以光學錯覺對你開的殘酷玩笑。
當地表溫度讓其上的空氣升溫時，就會出現海市蜃樓；路面和沙漠經常能看到此現象。吸收大量熱能的沙子和柏油會將部分熱能傳到地面上方的空氣中。暖空氣的密度比上方的冷空氣小，當光線從冷空氣進入暖空氣時，兩者的介質密度差異便會讓光線的行進路徑產生彎折。
但你的大腦並不知道光線已被彎折。當光線進入眼中時，大腦依然以為光是從前方的地面筆直地反射而來，所以我們會把被折射到地面的藍天看成地上的一池水。我們以為終於得以解渴，但一切都是錯覺。
本文節錄自《How It Works 知識大圖解 國際中文版》第 30 期（2017 年 03 月號）
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西元前 108 年，司馬遷成為史官，決定寫一部縱貫古今的史書。10 年後，他因故觸怒了漢武帝，遭到宮刑，羞憤之餘，更加努力，大約在西元前 91 年，也就是他 55 歲那年，完成了曠世巨著《史記》。
《史記》約 60 萬字，當時還沒有紙，是用竹簡寫的，這是多麼大的工程啊！《史記》的內容，由本紀、表、書、世家、列傳等 5 部份構成。本紀、世家和列傳，都是人物傳記。表是年表。書的內容較雜，「天官書」以記載天象為主，其中有段話，大意是說，海中有種巨蛤（蜃），牠吐出的氣，會化為樓台、宮殿等景象。成語「海市蜃樓」和「空中樓閣」，就是從這段話演變而來的。
古人早已意識到，海市蜃樓是虛幻的，人們便用來比喻虛幻的事物。讓我們造兩個句吧。
他的想法虛幻不實，宛如海市蜃樓，根本無法實現。
我們築夢吧，即使是海市蜃樓，空歡喜一場又有何妨。
話題回到《史記》天官書的那段話，海市蜃樓果真是海中巨蛤吐氣形成的嗎？當然不是，它是個光學現象，稱為蜃景。
冷空氣的密度較大，折射率也較大。當地面空氣的溫度和高空空氣的溫度差異甚大，光線從暖空氣層進入冷空氣層產生折射，就會出現景物的倒影。在沙漠地區，白天地面曬得很熱，最容易產生這種現象。由於看到的是景物的倒影，所以稱為下蜃景。
許多沙漠探險的書中都說，探險家看到倒垂的樹影，還以為遠處有座湖泊呢！其實是下蜃景。夏季在空曠的高速公路上，常會看到遠處水汪汪一片，其實是折射到地面上的藍天，這是最常見的下蜃景。
如果地面空氣較高空空氣的溫度低，會不會產生海市蜃樓現象？會的。海水的溫度較為恆定，即使夏日炎炎，也不容易曬熱。如果有冷水流過，水溫更低。下層空氣受到水溫的影響，有時溫度會比上層的空氣低，形成下冷上暖的反常現象。這時如因折射產生蜃景，會高出海面一些，所以稱為上蜃景。
海市蜃樓和地理位置、氣象條件等多種因素有關。近海岸處的海市蜃樓，通常出現在平靜無風的夏季。就全中國來說，山東蓬萊可能是出現最多的地方。2008 年 6 月 14 日在蓬萊所拍的一張照片，海面上浮現出當地名勝蓬萊閣的蜃景。注意看，它是不是較海平面高出一些？
近年來，在新課綱推行之下，「素養」這個詞成為熱門關鍵字，「對我來說，素養就是面對世界的行為模式，在面臨問題時，一個人會抱著什麼樣的態度去解決問題。而科學素養就是『像科學家一樣思考』」LIS 科學情境教材（台灣線上教育發展協會）創辦人嚴天浩這麼說。
嚴天浩在大學時開始製作教學影片，最初的動機來自上大學後體會到城鄉差距、資源落差，想藉由線上教材擴大影響力，然而觀看次數卻不如預期。
2013 年起，嚴天浩和夥伴到台東，向「孩子的書屋」負責人陳爸（陳俊朗）請益，並長期蹲點接觸孩子，發現學生們面臨最大的問題不在於「學什麼」，而在於「為什麼要學」，因此意識到若要改變孩子的學習狀態，不能只是單方面灌輸「老師想教的」，而要從學生的需求出發，了解「孩子想學什麼」。
七年來，LIS 拍攝超過 100 支線上科學影片，包括將科學家的思想歷程、時代背景融入角色劇情的科學史，以及結合時事、生活情境的科學實驗，目前已經超過 250 萬觀看人次，也成為全台許多中小學的教材。
這次，LIS 歷時三年研發出一套科學實境解謎遊戲，不只在玩遊戲的過程中學科學，也引導孩子練習「像科學家一樣思考」。
過去，我們在國中課本裡學到的科學方法「觀察、提出假說、進行實驗、得到結論」，然而許多學生能對步驟琅琅上口，卻不見得理解背後的邏輯。LIS 分析百位科學家的思考歷程以及參考教育學者的理論，設計出適合培養國小學生科學思維的「科學推理階梯」，共有四個步驟，包括「發現問題」、「聯想原因」、「大膽假設」、「實際驗證」。
嚴天浩坦言，對於國小的孩子來說，他認為最難的在於——第一步「發現問題」，這取決於孩子過去是否累積足夠的觀察經驗，因此，如何訓練孩子觀察是培養探究學習的重點。然而，在沒有老師的引導下，要怎麼讓孩子能聚焦在實驗的現象上，成為開發遊戲過程中的一大考驗，後來，團隊想出了運用 RPG 中的角色對話，設計句子讓玩家將注意力集中在現象上的差異，「當孩子觀察到的與他原本的認知有所不同，產生衝突時才會進而發現問題。」嚴天浩說。
在發現問題之後，還須激發玩家思索問題的意願，因此在遊戲中便成為一個個解謎關卡，玩家為了破關、練等會主動尋找答案，在玩完遊戲後得到的成就感，會讓孩子對科學產生動機，在未來有自信用這樣的方式去思考、面對問題。
嚴天浩說：「大學時我修過教育學的課，設計課程的第一步往往是『引起動機』，但我們認為應該從遊戲開始到結束的每一個動作，都需要一個『引起動機』，目前玩過這套遊戲的孩子有持續玩過兩個小時以上，玩得越久代表引起的學習動機越強烈。」
然而，有時在做完實驗後，學生只會記得當時看到的實驗結果或現象，卻沒有把背後的邏輯和原理帶走，關於這部分，嚴天浩分享，「玩實驗」和「學科學」最大的差別在於，是否了解每個步驟的意義，如同以往「食譜式實驗」，照著課本一步一步做，卻不知道為什麼這麼做。
因此，他們把演示型實驗設計成遊戲，將探究歷程拆分成關卡，透過與 NPC 對話帶領玩家思考，並預想玩家可能卡關的地方，就像是在蓋房子時的鷹架，一層層建構、支持，逐漸將學習的責任放回孩子身上，傳統課堂中搭鷹架的角色可能是老師，而在這個遊戲裡，是精心設計過的關卡提示。
讀到這裡，或許你會想問，在探究式的學習中，真的能夠學會「像科學家一樣思考」嗎？
「我認為探究學習中，知識其實只是附帶的。」嚴天浩解釋：「我們想告訴孩子的是，科學家最厲害的並不是他成功發現了什麼，而是他在失敗了那麼多次之後，還是願意繼續努力。」
如果現在的台灣是二十年前教育的結果，那麼 LIS 正在改變的是二十年後的台灣，那時的每個人在面對問題時都能有邏輯地看待、抱著自信的態度去解決，這是 LIS 的憧憬，也是我們對於台灣未來世代的期盼。
中央大學太空及遙測中心的副教授黃智遠、副教授任玄及副教授曾國欣選定東沙環礁，測試福衛五號影像反演水底地形的能力。成果顯示，在訓練資料品質佳的情況下，以福五影像建置水底地形的精度與超高解析度衛星影像的成果相當，可協助內政部產製電子航行圖、環境監測、生物棲地研究等。
傳統常以船隻搭載聲納，或飛機搭載光達的方式量測水深，這兩種方式皆須現地量測，精度高，但成本也高，且淺海與爭議水區的量測會受限。多光譜光學衛星影像能穿透約 20 公尺深的潔淨水體，成為廣泛調查淺水域的潛力方式。
要以衛星光譜影像反演水深，仍需收集訓練資料（例如地形的現地量測資訊）當作「教材」，讓電腦建立正確的模式參數。「沒有太多人為擾動影響、卻又要有高品質的訓練資料 ，同時符合這兩個條件的就選東沙環礁了！」東沙環礁有精密的光達測深資料，還有海水潔淨、淺水域面積廣大等優點。
此項技術的訓練方式是，輸入衛星影像各波段數值（主要為透水較佳的綠光波段）及其對應的實際水深訓練網路，網路模式訓練完成之後，輸入目標區域的衛星影像數值，就能推算出每個像素對應的水深資訊。
為了衡量福五影像的表現，團隊也拿超高解析度商用衛星 WorldView2 的影像反演水深，比較兩者成果。福五反演的水深成果精度達 1.62 公尺，雖略遜於 WorldView2 的 1.26 公尺，但相差不遠。
黃智遠解釋，相較於房屋、橋梁等地物地貌，水下自然地形的局部變化通常較小，所以對於衛星影像空間解析度的要求也較低。在反演水深的應用上，使用福五或超高解析度衛星的差異不大，福五反演僅局部區域比實際地形略深。
光譜反演的挑戰在於訓練資料蒐集困難，不過，透過衛星影像產製水深還有另一種稱為「立體對測量」的方法。福衛五號可以對地「立體取像」——人的視覺因左右眼視角差異而能感知立體，資料也能整合不同角度的衛星影像產生視差，萃取出目標物的數值地形模型，再以此當作訓練資料，進行模式訓練、反演水底地形。
過去團隊與內政部合作，在東海南海的許多島礁進行水深反演，已累積起一套決策樹，考量目標區域具備的資料庫、資料品質、成本等，可為不同地區挑選、整合不同的水深產製方式。
水稻田分佈判釋是行政院農委會農糧署年度重要工作項目，農糧署與臺灣大學理學院空間資訊研究中心教授朱子豪、遙測及資料加值組組長張家豪合作，以福衛五號影像結合合成孔徑雷達衛星影像判釋水稻田，正確性達 92%，大幅提高偵測精度。
由於雲林有充足的基礎資料可供驗證與訓練模型，研究團隊選定雲林做為研究區域，試驗福五的影像用在水稻田判釋可達多少能力。
團隊使用福衛五號影像，搭配 22 組歐洲太空總署合成孔徑雷達衛星「Sentinel-1」的開放資料，並試驗了三種方法：僅使用福五（光學）影像、僅用雷達影像、兩者相互搭配。結果顯示，整合兩者的效果最好，判釋正確性最高可達到 92%，高於單用光學或雷達影像的 90%、80%。
「光學衛星最大的限制就是雲！」雲會遮擋目標、影響判釋，而農作物判釋的取像時機又相當關鍵，取像時有雲就沒輒了；合成孔徑雷達衛星會主動發射微波到地面再接收反射波，可穿透雲層，不受雲覆與日照影響，可補強不同時期影像，取得水稻田從插秧、成長、結穗的時序變化資訊。
本研究的突破在於，只用了單一分類器全自動判別的條件下，偵測精度大幅提升，更是首度只用一個時間點、單張光學影像就達到了。團隊對此也相當興奮，「可能因為福五當時在 11 月取像，剛好是水稻結穗時，影像特徵與其他作物差異較大。」張家豪解釋。
推測了面積，可以進一步推估產量嗎？「一公頃稻作能收成 1,000 公斤或 4,000 公斤，有太多因素影響了。」朱子豪說。溫度、溼度、施肥、天災、病蟲害等都會影響收成，此類研究在平遂的情況下可大致估產，尚難達成精確估產。
未來若要擴大範圍，判釋全國水稻田面積，由於各地農民栽種時序、田間管理多變，如何選擇適合的取像時間會是一大挑戰；若要擴展到判釋其他作物，則得視其生長特徵進行更多的分析比對。
張家豪舉例，判別柑橘類的常年果樹、葉菜類極困難，果樹在光學影像上看起永遠是綠色一片，也無足夠的栽種方式差異、生長週期特徵和其他特性可區辨；檳榔、椰子、香蕉從空中看都是放射狀葉片，雖可參考栽種密度與高度，但影像的空間解析度也得提高至 60 公分才能精確判別；蔥、蒜皆屬旱作，需要空間解析度優於 60 公分的影像，搭配如地區性栽種時序、田埂排列鮮明的地表特徵，有機會判釋成功，「但要是田裡混作個青江菜，就分不出來了。」
梅樹是另個成功案例，它在 12 月下旬會落葉，隔年 2 月開花長葉結果。團隊曾執行判釋南投水里梅樹的研究，標定幾個時間取像，「若有某個區域在十月是綠葉、入冬出現裸露地特徵、然後變得白白的（開花）、四月又出現綠葉，那就很可能是梅樹！」但李子與梅樹的影像呈現類似，生長期也相近，要是沒在生長期重疊前順利取像，就會混淆兩者。
以衛星影像判釋作物不光是直白的「看照片」或分析光譜，掌握作物的「物候特徵」才是關鍵。
a0921003785彼得 潘
狐禪
魚上知
