第一顆台灣自主研發的衛星「福衛五號」要啟程了，你對他，以及造他的人了解多少？

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《放不放颱風假就看它！——幫助衛星精準氣象預測的「掩星技術」》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜曾繁安

新颱風生成後，大家最關心的就是颱風的路徑、帶來的風雨大不大，以及——到底放不放颱風假？要能預測和評估颱風的走向影響，可靠的氣象觀測資料是不可或缺的。這就不得不提，在我們頭頂上認真執行觀測任務的人造衛星，以及它們身懷測知氣象變化的絕技！

貢獻全球氣象資料，福爾摩沙衛星功不可沒

過去福爾摩沙衛星三號（福三）執勤十年，為全世界多個氣象中心與研究單位提供無以計數的資料，可謂台灣在國際氣象上的外交大使，於減少天氣預報誤差的貢獻度上，更曾被評為全球前五。福三榮退後，接棒的福爾摩沙衛星七號（福七）也在今年二月完成任務軌道的全部部署。福三和福七都不只有一枚衛星，而是由各 6 枚衛星組成的衛星星系（constellation）。每一枚衛星就像在不同位置巡守、收集氣象情報並互相通報的將士，使得觀測範圍可以覆蓋地球各個區域，提供即時而完整的三維觀測數據。

但福七與行經南北極的「繞極衛星」福三不同的是，它在南北緯 50 度間軌道繞行，主攻台灣、赤道與中低緯度颱風盛行區的觀測。因此福七可以提供密集度更高、更多的溫度、壓力、水氣等氣象資料。國家太空中心推估，它可提升氣象預報準度 10% ——以颱風為例，可以讓 72 小時的路徑誤差改善 10%，協助我們更精準地評估氣象變化與預防災害。

每日可提供 4000 點大氣垂直剖線資料、大幅提升全球氣象預報準確度的福七，究竟是怎麽辦到的？答案就是掩星技術 (Radio Occultation) 。

掩星技術，讓衛星成為太空中最精準的溫度計！

在天文學上，「掩星」指的是一個天體，在另一個天體與觀測者之間通過，產生的遮蔽現象。但英文中的「Occultation」，也可以指前景中的物體，阻擋遮蔽背景中任何物體的情形。而所謂的「掩星技術」，就是利用電磁波訊號在經過大氣層時，會因穿透不同溫度、壓力或濕度的空氣層，被「遮蔽」而產生轉向、變慢、減弱等的特性，來反演出地球上空之溫度、氣壓和濕度。

衛星與衛星之間，本來因為地球的阻隔看不到彼此，但可以接受來自彼此的電磁波訊號。福七的主要酬載儀器——全球衛星導航系統無線電訊號接收儀」（TGRS），可以接受美國全球定位系統（GPS） 和俄羅斯全球導航衛星系統（GLONASS）全球定位衛星通過大氣與電離層的折射訊號。接著，通過計算電波訊號的偏折程度，就可以反演出大氣與電離層中的溫度、水氣、壓力、電子密度等數據。

掩星技術在 1995 年才開始投入應用，而從 2006 年的福三，到如今福七計劃中積累的研究經驗，使台灣成為這項新穎技術領域的佼佼者。掩星技術所得到的資料具備高準確度和解析度，也擁有不需要大量接收訊號的衛星，就可以得到大範圍數據、降低成本的優勢，不僅可以用作氣象預報，更能幫助我們監控和增進對氣候變遷的瞭解。

衛星加上同位素的助攻，可以使天氣預報更精準

另一方面，除了改善觀測一般氣象資料如溫度、濕度、大氣壓力等參數的準確度，在氣象觀測中新增測定不一樣的參數——如大氣水分子的同位素，也可以讓我們的天氣預報更精準！

過去礙於資料的取得有限，同位素分析在氣象觀測與預報中常被忽略。但近年來人造衛星技術的發展，為氣象科學推開新的一扇窗。來自歐洲太空總署、搭載光譜分析儀的衛星 IASI ( Infrared Atmospheric Sounding Interferometer )，讓東京大學的研究團隊，可以利用其所搜集到的大氣水氣資訊，在氣象預報的模型中，第一次嘗試納入同位素資訊的考量來做分析。

我們都知道，擁有相同質子數、不同中子數的氫與氧元素之同位素，會讓個別水分子的重量變得更重或輕一些。水分子同位素對氣相和液相轉換相當敏感，與一般的水分子 H₂O 相比，較重的水分子如 H²HO 或H₂¹⁸O 會更傾向於凝結成水珠，或更難蒸發。因此蒸發與降雨過程等大氣運動，便會影響不同同位素水氣分子的分佈。追蹤它們的行跡，能增進我們對氣象系統的瞭解。

研究團隊以 2013 年在日本發生的低壓事件作為參照，發現納入同位素的數據之後，氣象模型能更好地模擬這次事件的整體氣壓情形。而在全球的尺度，尤其是中緯度及北半球地區，融合同位素資訊後，氣象預報如氣溫及濕度預測的準確度，也都有所提高。雖然這只是初步的探究，但科學家期許，未來進一步完善氣象觀測衛星對同位素資料的收集，能使人類更往精準氣象預測的目標邁進。

人造衛星就像是科學家的千里眼，能觀測千里之外的風雲變化。發展衛星技術，不僅能讓我們更精準預測氣象，在全球化的現代，也能在國際上發揮「Taiwan Can Help」及互助的精神；各國對航太技術的投入與數據資源共享，更是科研工作與人類社會的一大福音。

參考文獻

• 福衛七號星系佈署完成
• Wikipedia-Radio occultation
• 掩星觀測簡述
• 福衛七號／何謂掩星技術？這裡一次解答
• 台灣太空科技扎根30年 未來1年1衛星發射
• Better weather forecasting through satellite isotope data assimilation
• IASI data product profile

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《反演水深、判釋水稻田　福衛五號影像多元應用》
• 劉珈均｜泛科學

「透視」海底，用福五影像逆推東沙環礁水底地形

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。

雙衛星搭檔，提高水稻田判釋精度！

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。

掌握物候特徵是判釋關鍵

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。