雷達Level UP：光達

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《讓敵人無所遁形的軍事鷹眼！以多頻譜影像處理演算法進行目標物偵測與追蹤》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜曾繁安

戰場上，分秒之差就能是決定勝敗生死的關鍵。因此如何更迅速捕捉敵軍的動向蹤跡，便成為國防軍備的一大研發重點。多頻譜影像技術能確切捕捉到物體反射的光譜資訊，並已在衛星、醫學、動植物辨識領域取得可行的成果。來自中正大學的研究團隊，便致力於建立多頻譜影響處理演算法的資料庫，期望能應用在軍事目標物的偵測追蹤上，為前線戰士助一臂之力！

掌握物體的「本色」：多頻譜影像技術

色差，是日常生活中會碰到的困擾：不管是印刷品的呈色與預想不符，或是網購的衣服顔色與想象中有所落差。這與傳統的色彩影像量測技術，如電腦電視使用的 RGB 三原色光模式及彩色印刷的 CMYK 四分色模式，在不同裝置上檢測及重現時出現的差異有關。但是，只要回歸到視覺與色彩形成的根本——光線，我們可以解決這些問題。

大家都知道，光源照射物體後，會根據物體特性產生反射、吸收和透射等現象，人眼接收了物體反射的光線，會經由大腦分析視網膜收到的電子訊號，產生視覺色彩的感知。光線是一種電磁波，不同顔色的光有不同的頻率。而所謂的頻譜，就是物體的反射頻譜、投射頻譜或發光頻譜。頻譜影像，顧名思義即是每個畫素都帶有頻譜資訊的影像。

號稱可以捕捉物體本色的多頻譜影像技術（Multi-spectral imaging），厲害之處在於它可以直接擷取畫面頻譜的反射值。這個反射值是唯一值，不會受到不同廠牌的擷取技術或光源影響，因此是十分準確的影像資訊。一般頻譜影像的波段範圍落在可見光範圍（380 – 780nm），在定義上高光譜影像（hyper-spectrum）泛指使用儀器設備所拍攝到的多頻譜影像資料；超頻譜影像，則是以演算法將影像進行計算所得。其所具備的豐富影像資訊，也成為近年來醫學影像判識（如早期癌症病變的診斷）及衛星遙測的一大福音。

從依靠人力，到交給演算法裝置代勞的自動目標識別演算法

自動辨識技術（Automatic target recognition，ATR）的源起，可以追溯至二戰前的雷達(註1)。雷達的操作原理，便是將電磁能量以定向方式發射至空間中，藉由接收空間中的物體所反射回來的電波，計算出物體的方向、高度及速度，並探測物體的形狀。過去的雷達偵測技術，仰賴訓練有素的操作員去解讀雷達訊號，如辨識戰機的大小、型號，以幫助戰場上的同胞第一時間掌握敵營的部署。

不過，人的經驗能力終究有限，因此軍方目標偵測系統也逐漸從人力辨識，逐步發展至交由演算法或裝置來代勞，即自動辨識技術 ATR。準確率更高、速度更快的 ATR，除了可辨識海陸空的軍武，也能偵測生物性目標如動物、人類和植被。目前軍事上通常僅利用一個波段，如近或遠紅外光的資訊來判別目標物，但利用多頻譜影像或超頻譜影像豐富的資訊來進行目標物識別，卻有待發展。

利用多頻譜影像技術，打造鎖定目標的軍事鷹眼！

如果能將多頻譜影響處理演算法帶來的豐富影像資訊，與 ATR 結合，將有望能提升偵測目標的準確率，在戰場上占盡先機。但這不是一件簡單的事：首先，軍武裝載空間有限，因此需以極精簡的光學裝置，來擷取到光路相同的不同波段影像；再來，多頻譜影像資料龐大，因此需整合不同波段的影像特性，以精確辨識俊基、船艦、坦克和建築等目標物；而如何將複雜的演算法轉化成運算夠快的晶片，應用在真實的武器上，也考驗科學家的能耐。

作為影像辨識技術領域的專業，來自國立中正大學的王祥辰教授研究團隊，就志在建立一套適於分析不同目標物特性的超頻譜影像資料庫、開發目標物偵測的多頻譜演算法程式庫，並打造一個方便高效的模擬及演算平台，讓軍方研究者可以進一步建立合適的 ATR 偵測法則。

這項計劃包含三個子系統，子系統 1 是建立多光譜及高光譜拍攝影像的資料庫。就像過去的雷達系統，是依賴熟練的操作員調度腦中記憶的資訊，去與雷達訊號進行比對辨識。要訓練機器裝置去指認出目標物，首先就得提供它一個可靠的影像資料庫作為基礎。為此，研究團隊在不同的天候條件下，拍攝不同波段下的各種目標物如電塔、水泥建築、海面船艦及空中飛行物，來建立一個涵蓋陸、海、空特性的多頻譜與高光譜影像資料庫。

接著，上述涵蓋不同波段的影像，可以經過子系統 2，進行超頻譜展開運算。在子系統 2 時，為了減少計算量，使用者可設定挑選效果最好的數個頻帶，讓目標與其背景的差異達至最大化。這個過程如同指導電腦來玩「大家來找碴」的游戲，讓電腦可以學會如何在不同的場景、天氣條件下，快速辨識出指定的目標物。

子系統 2 將原本有限頻段的多頻譜影像，轉換為特定目標物適用的超頻譜影像，作為子系統 3 的輸入。在這個友善而直覺的圖形化人機介面，軍事研究人員可以在複雜的影像資料庫及法法則程式庫中不斷進行模擬，找出不同目標物的最佳化演算法則，縮短軍事研發所需的時間，提高所開發武器的效能。

如今，王教授的研究團隊已完成三個子系統的建設。此項研究成果，預計可以應用在各式對地、對空及對海飛彈，以及各式影像偵蒐系統的 ATR 設計開發上，成為新一代的鷹眼。而該研究的系統，也能幫助縮減開發測試的時間，對演算法和超頻譜頻帶最佳化都將有所助益。

【注解】

1.雷達（Radio Detection and Ranging，縮寫為 RADAR），是始於二戰前的偵測技術，其原理是利用將電磁能量以定向方式發射至空間中，藉由接收存在於空間中的物體所反射回來的電波，就可以計算出該物體的方向、高度及速度，並探測物體的形狀。

參考文獻

• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（105 年）
• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（106 年）
• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（107 年）
• 國立中正大學-王祥辰教授-應用超頻譜影像辨識癌病變方法
• 應用超頻譜影像辨識癌病變方法
• Automatic target recognition
• Multispectral image
• Hyperspectral imaging

命名與繪圖

• 文 | 貝鳶業如

偉大的十八世紀瑞典生物學家林奈，將生物世界組織成有條不紊的階系，其間每種生物都有個名字，都在生命家譜中占有一席之地，由是確立了自然史各個分枝的課題。為事物命名是種近乎神聖的行為，是一種賦權且令人滿足的工作，而分類學（及大量的標本剝製）也在十八、十九世紀成為新興自然科學的主軸。維多利亞時代的自然史博物館體現了科學時代的精神；這些建築裡塞滿了填充過的鳥類、骨骼、化石、結晶等大自然奇珍，被命名、被馴服、埋葬在玻璃匣子裡。

地質領域中可資分類的東西（岩石、礦物、化石、地形、礦物沉積、褶皺、斷層等）之多，使這項工作一直持續到二十世紀。由於無法對這些特徵的形成，提出統一的起源模型，分類架構便使人對大自然的變化性，抱有一種有限且穩固的安心感。有些地質學實體（如礦物）很容易便落入定義明確的分類範疇，而十九世紀那些關於礦物的博學論文（如一八六九年耶魯大學教授戴納那卷帙浩繁的《礦物學手冊》）至今都還在使用，乃是史上同類概要書籍中最為完備者。

但其他的地質現象則拒絕被分類，連當時最聰明的人，也掙扎著要確立理想化的柏拉圖式分類範疇，好為難以駕馭的現實罩上結構。

由於經濟上的重要性，發展出一種普世的礦物命名法則在當時是第一要務，但後來證明了這實在是出了名的困難（某程度上而言，至今依然如此）。

以發現於某一特定地區的礦物為基礎的礦石譜系理論都各有特色，而分類架構總是與這些理論夾纏不清。

十八世紀晚期的歐洲到處都是礦業學校，德國、瑞典、法國的學程更是格外蓬勃。許多學程都只由一名遠見思想家和學徒組成，由學徒協助宣揚大師的體系。德國佛萊堡的「水成」學派是由莊嚴的韋納（一七五○～一八一七）領軍，他提出所有岩石和礦石沉積都自海水沉降而成的概念。而在瑞典的烏普薩拉，華勒流斯（一七○九～一七八五）執著於古老冶金學的金屬質變信念，而提出了一個現代觀念，認為了解礦石礦物的關鍵，在於其化學特性（而非顏色等外在的屬性）。在巴黎，由藥材商轉行成為礦物學家的魯埃（一七○三～一七七○）和他更為知名的學生拉瓦榭（一七四三～一七九四），也發展出關於岩石和礦石本質與分布的早期理論。

不過，這些理論只有少數對真正的採礦實務造成影響；礦工的經驗和直覺大體上還比較可靠些。但這些礦業學校卻標示著一種重要的新哲學：地球及其礦物資源是可以分析的，最終也是可以理解的。

赫登的均變說原理（參見第二章）是以他在愛丁堡和蘇格蘭邊界所觀察的岩石為基礎，之後再將地球「合理化」而成。他對西卡角非整合的解釋及其所「發現」的時間深處，顯示主宰地球過去的物理定律，也同樣主宰著現在（赫登的觀察也記錄下火成岩的存在，這是對韋納等水成論者的一記重擊）。

赫登的著作似乎肯定了地球的行止有其邏輯而且可靠，或許不是一成不變，但卻能夠為人所理解：在這個球體的固態部分觀察到明顯無序和混亂的哲學家，現在導出一些結論：以前地球的組成裡，曾經存在過一種較有規律也較一致的狀態；過去曾發生過一些毀滅性的改變；地球的最初結構，已被不論是自然或超自然因素所導致的某些猛烈活動打斷和干擾。

此類結論都是由地形外觀推導而得，而現在，在我們努力要建立的理論當中，所有這些地貌都有了最完美的解釋⋯⋯在解釋實際存在之物時，根本就不需要訴諸任何非自然的邪惡假說、任何大自然裡的毀滅性意外事件，或超自然原因的介入。

我們很滿意地發現，大自然有其智慧、體系和一致性⋯⋯我們當前詢問的結果便是：我們並未發現開始的痕跡，也看不到結束的可能。

科學闡釋的時代與歐洲人在美洲、非洲和南太平洋殖民定居的時間相一致（也一向被用來當作這些行為的合理化藉口）。

探險行動的目的，是要記載下邊土的動、植物和礦物寶藏。劉易斯與克拉克所帶領的一八○三至一八○六年北美考察行動，留下了一些細節豐富、有著細心插圖的筆記本，正是這些官方委託製作的報告當中最好的一批。在美國，為了評估並測繪全國的資源，聯邦和州都成立了地質調查處。這些機構負責進行普查，也就是從事計數和估價，對無限和模糊的有限做出推算。

地質調查處主任鮑威爾（他本人曾領導過一次大規模的美西地質探查）於一八八八年向國會提出第七屆地質年度調查報告，他在其中提到，製作精確美國地形地質地圖的計畫，在戰略上所具有的重要性。

鮑威爾是第一個繪製科羅拉多河下游和大峽谷地圖的人，他對地圖的力量大感讚嘆。地圖就跟分類架構一樣，賦予使用者一種自己擁有所繪題材的感覺。地圖將荒野微型化到可以握在手中、可以用心眼去觀看。

地圖與調查對一八六二年的「美國公地放領法案」和一八七二年的「公眾採礦法」至為重要，兩者都以洛克的原則為基礎，認為任何耕耘一小片土地（且能界定其範圍）的人，便是該土地的合法擁有者。

公地放領法案一直沿用到二十世紀（直到一九七七年才廢止！），公眾採礦法直到今天都還有效。公眾採礦法是駭人的過時立法，現在仍舊容許任何人能以低於每英畝五美元的費用，在公有土地上搜尋並萃取礦物，卻完全沒有考慮到此舉可能導致的環境損害。這些聯邦政策及其背後的哲學，也導致史上最嚴重的體制性社會不義——美國政府一再地違反與北美原住民族所簽署的條約。

這些原則都是洛克財產權加值原則的思想外延，亦即能夠理解、命名和測繪自然的人，就有權剝削自然，但原住民的命名和認知體系卻不被承認為合法。

• 作者／海倫‧湯姆森；譯者／洪慧芳
• 前情提要，上一篇《我是誰？我在哪？腦內的導航系統到底是怎麼運作的呀？——《錯把自己當老虎的人》上》，我們介紹了大腦導航相關的細胞及其運作，接下來讓我們從故事中了解在導航時，地標參照的重要性吧！

你若是發現我的遺體，請聯絡我的先生喬治和女兒凱麗。讓他們知道我死了，以及你在哪裡發現我的，這會是天大的恩賜，無論是距今多少年後。

六十六歲的喬拉汀．拉蓋（Geraldine Largay）稍微偏離阿帕拉契山徑（Appalachian Trail）去小解時，並未料到自己會找不到重返山徑的路。人稱喬莉（Gerry）的喬拉汀是退休的空軍護士，曾在家鄉田納西州附近走過其他的山徑，也上過如何走完阿帕拉契山徑的課程。阿帕拉契山徑全長逾兩千兩百英里，橫跨十四個州。喬莉在長達六個月的旅程中，已走了一千多英里。

2013 年 7 月 22 日，喬莉試圖傳簡訊給在附近檢查站等候她的先生。她先生已經在那裡等著為她遞送下一段旅程所需的新鮮物資。她在簡訊中寫道：「有麻煩了，偏離山徑去小解，現在迷路了。你可否打電話給 AMC（阿帕拉契山脈俱樂部），看他們能不能派山徑維護人員來幫我？ 我在森林路徑北方的某處。親親抱抱。」

由於山間沒有訊號，那則簡訊始終沒寄出，所以喬莉直接在那裡過夜。翌日，官方啟動搜尋， 在濃密的林區裡尋找她的蹤影。搜尋行動持續了數週。

2015 年 10 月，一位為美國海軍效勞的護林員發現一顆人類的顱骨，旁邊還有睡袋。根據《紐約時報》的報導，不遠處還有一個扁平的帳篷和一個綠色背包，背包裡有喬莉的東西，整整齊齊地裝在拉鍊袋裡。旁邊有一本佈滿苔蘚的筆記本，上面寫著「喬治，請讀，親親抱抱」。喬莉在筆記本裡寫道，她找不到回山徑的路後，已經走了兩天。她依循訓練課程的指示，搭起帳棚，希望有人可以找到她。筆記本上最後一次註記的日期是 2013 年 8 月 18 日。

雖然我們無法說，喬莉要是當初做了什麼，就可以避免這個厄運。但她在最崎嶇的路段上偏離山徑，無疑使她迷路的情況變得更加嚴重。在那種崎嶇的路段上，她不需要走多遠，就會被濃密的灌木叢和長相相同的冷杉樹所包圍。那些樹木緊緊地簇擁在一起，你一鑽進去，很快就無法分辨路徑了。你在裡面根本搞不清楚方向，簡言之，那裡毫無地標。

你可能覺得，記住街道盡頭有個郵筒，或辦公室外有個公車站牌，沒什麼大不了的。但事實上，能夠識別一些永久的地標，並把它們納入腦海中的地圖非常重要。我們不斷地為腦海中的地圖增添對我們有意義的東西。

想想，如果你需要指引某人從最近的車站到你家。你會用路上的哪些特點來幫他們認路？以我為例，我會指出附近一家裝飾藝術風格的酒吧，一家裡面有超胖海象的展覽館，還有一座埋葬瘟疫受害者的三角形小山。

我們辨識地標的能力如此的重要，所以大腦裡有一個部位專司這項任務，那個部位名叫「後壓部皮質」（retrosplenial cortex）。那裡受損時，就會出現嚴重的導航問題。

——本文摘自《錯把自己當老虎的人》，2019 年 7 月，漫遊者文化。