親愛的，我把金星當鏡子了｜科學史上的今天：2/10

1761 年 6 月 6 日，歐洲的天文學家們乘船抵達世界各地的天文台，爭相用最先進的儀器紀錄一個罕見的天文現象──金星凌日， 因為此天文現象可以幫助人們精確測算地球與太陽的距離。在英法七年戰爭的氛圍下，兩國的天文學家尤其較勁，都想要第一個量出日地距離，為天文學史畫下濃墨重彩的一筆。然而當大家拭目以待地望向剛與太陽重疊的金星時，卻都露出了驚訝的表情──金星變形了！

說到金星凌日，大家最有印象的或許是 2012 年的一次金星凌日，從天文學家到各個職業的人們都拿著減光濾鏡共襄盛舉，畢竟下一次的金星凌日要到 2117 年才會再發生。然而在過去，金星凌日並不只是歡樂的娛樂事件，也是非常嚴肅的科學事件。

在十八世紀時，多數天文學家都接受哥白尼的日心說，而克卜勒提出的行星運動三大定律，則可以推導出各行星軌道半徑與地球軌道半徑之間的相對長度，然而最大的問題是當時的人們並不知道地球軌道半徑（地球到太陽的平均距離）的絕對長度。為了解決這個問題，英國天文學家愛德蒙．哈雷於 1716 年提出了使用金星凌日來測量日地距離的方法。如圖一所示，金星凌日的軌跡長短與在地球上的何處觀測有關，在軌跡較長處金星凌日的時間較長，反之則較短，這是因為在地球上不同處觀測金星的視角不同造成的。

假設我們在地球上的 A 與 B 兩處量測金星凌日的時間，我們可以量出兩地觀測金星時的視角差，在知道 A 與 B 間距的前提下，我們可以用視差法量出地球到金星在金星凌日發生時的距離（見圖二）。最後根據克卜勒第三行星運動定律─行星公轉太陽週期平方與行星到太陽的平均距離立方成反比─可以得出金星到太陽的距離約為地球到太陽距離的 0.7 倍，我們也可以得知地球與金星在金星凌日時的距離是地球到太陽距離的0.3倍，由此可以推導出太陽與地球的距離。

此方法在當時極大鼓舞了天文學家的士氣，大家都摩拳擦掌的為 1761 年的金星凌日作出準備，共一百多名天文學家乘船至世界各地以測量不同地方金星凌日的時長，其中較為著名的有英國派出的庫克船長於大溪地觀測金星凌日，以及荷蘭則派出的 Johan Maurits Moh 到歷史課本中提過的荷蘭東印度公司巴達維雅總部進行觀測（圖三）。

然而正當金星與太陽重疊時，大家卻不知道何時該按下碼表記錄金星凌日開始的時間，因為金星變形了。圖四是最早關於金星變形的紀錄，在金星靠近太陽的邊緣時金星的旁邊會出現黑色的陰影與太陽邊緣相連接，而這樣的陰影狀似水滴，因此這個現象也被稱作「黑滴現象」。

當時的天文學家們為黑滴現象提出了各種不同的解釋，有些天文學家認為黑色的陰影是金星大氣對太陽光的散射與折射造成的錯覺，也有人認為這是地球大氣擾動造成的現象，還有人認為是太陽光通過金星時繞射所造成的陰影。

前面兩種解釋在 1999 年 NASA 的 TRACE 太空望遠鏡對水星凌日的觀測後被否定，因為太空中沒有地球大氣干擾，水星上則沒有大氣可以散射或折射太陽的光線，而觀測的照片中卻仍出現黑滴效應（圖五）。光的繞射所能造成的影響則不足以產生黑滴現象（繞射影響在約 10^{-9} 角秒，可忽略^[1]）。

關於黑滴現象的成因一直到 2004 年才得到令人信服的解釋，天文學家 Glenn Schneider 認為黑滴現象是由望遠鏡的點擴散函數（Point Spread Function, PSF）以及太陽的周邊減光造成的 ^[2]。

為了簡單瞭解他所提出的概念，大家可以將大拇指與食指放在一光源之前漸漸靠近（直視強光源會傷害眼睛，請注意光源強度不可以太強），在兩指快要靠在一起時，可以看見兩指中間突然浮現出一段陰暗的橋將兩指相連（如圖六）。

這是因為非點光源會在兩指的邊緣製造出模糊的陰影，而人眼對模糊的陰影並不敏感，因此直到兩指特別靠近時，兩指的陰影重疊導致陰影變明顯才看得出來。圖七與圖八中的兩塊陰影可以幫助大家更好地破除這個錯覺，圖七單純顯示兩塊模糊的陰影，而圖八將陰影的等暗度線畫出來。比較兩圖我們可以發現雖然圖七中兩塊陰影像是連接在一起，然而實際上圖八卻顯示兩陰影並沒有連接在一起 ^[3]。

金星凌日所產生的黑滴效應也是透過類似的方式產生的，不過金星模糊陰影與太陽邊緣模糊的成因不同。金星陰影在望遠鏡的觀測中，會因為望遠鏡的點擴散函數而在成像時顯得模糊。望遠鏡的點擴散函數，指的是一望遠鏡在觀測點光源時成像的樣子，不同望遠鏡的點擴散函數有所不同，但通常口徑小或做工差的望遠鏡會有較大之點擴散函數，點光源被模糊化的程度也越高，看的也就越不清晰。

回到金星的陰影，當古代人們用做工差且口徑較小的望遠鏡觀測金星時，其陰影非常模糊、黑滴現象較現在的望遠鏡明顯的多，這也是為什麼各地回報黑滴現象的次數隨著望遠鏡的進步逐漸地減少 ^[4]。

太陽邊緣的模糊則主要是因為太陽是一團沒有銳利邊緣的發光電漿。如圖九所示，假設每單位體積電漿能發出的光相同，我們可以看到往太陽邊緣的線上通過的電漿比往太陽中心的線上通過的電漿要少，這也代表著往太陽中心看去的光線較亮，而越往太陽邊緣看去亮度會逐漸減少。圖十是一個比較誇張的示意圖，圖中一模糊的黑影為金星，一模糊的白色邊緣則代表太陽邊緣，即便兩者的邊緣沒有接觸，我們仍能看到金星的邊緣伸出了黑影，與太陽邊緣相連接，這便是黑滴現象的由來。

回到日地距離的問題上，難道在這兩百多年的時間中沒有其他方式能量測金星與地球的距離嗎？實際上在雷達與遙測技術的加持下，人們早在 1964 年就能夠以高精度量測地球到金星間的距離了，因此如今的日地距離測量早已與金星凌日無關。

不過黑滴現象這一歷史悠久的問題，仍在一代一代天文學家的不懈努力下被解決了；時至今日，我們仍面臨著宇宙的諸多未知，而我由衷的期待這些現在看似無解的問題，能在未來的某一天被解決，無論花上幾十年、幾百年的時間。

參考資料：

1. The Transit of Venus and the Notorious Black Drop, Schaefer, B. E. (2000) https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2000AAS…197.0103S/abstract
2. TRACE observations of the 15 November 1999 transit of Mercury and the Black Drop effect: considerations for the 2004 transit of Venus, Glenn Schneider (2004) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0019103503003841?via%3Dihub
3. Stackexchange, Why do shadows from the sun join each other when near enough? (2014) https://physics.stackexchange.com/questions/94235/why-do-shadows-from-the-sun-join-each-other-when-near-enough
4. The black-drop effect explained, Jay M. Pasachof (2005) https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2005tvnv.conf..242P/abstract

• 本文編譯自《Parker Solar Probe imaging of the night side of Venus》

在天文觀測中，自古以來就有許多關於金星的紀錄。從 1960 年代起，蘇聯、美國太空總署（NASA）、歐洲太空總署（ESA）和日本也都相繼發射探測器，執行不同類型的太空任務，希望能夠更認識金星。

2020 年，NASA 的派克太陽探測器（Parker Solar Probe，簡稱「派克號」）首次在太空中以可見光拍攝金星表面，並在 2021 年 2 月再次拍攝一系列可見光照片後，將他們的分析成果公諸於世。

本篇文章將依序介紹金星探測史、派克號的探測方法、可見光照片的分析成果，以及金星探測的未來展望。現在，就讓我們從頭認識這位閃閃發亮的鄰居吧！

始於科學革命的金星之旅

對地球上的我們來說，月亮是夜空中最亮的天體，但你知道最亮的「行星」是哪一顆嗎？那就是本篇文章的主角——金星！金星的平均視星等，也就是肉眼所看到的平均星體亮度，大約是 -4.14，僅次於月亮的 -12.74 與太陽的 -26.74（數字越小就越亮）^[1]，不只是地球夜空中最亮的行星，更是太陽系第三明亮的星體。

有個這麼耀眼的酷東西掛在天上，想必科學家絕不會輕易放過！就在科學革命（1543–1687 年）期間，天文學領域突飛猛進——哥白尼提倡日心說、牛頓發現萬有引力、克卜勒導出行星運動定律等等。同時期的知名科學家還有伽利略，他改良望遠鏡，透過觀測金星相位（圖一），也就是金星表面的光照變化，得知金星並不是繞著地球運行，進而推翻當時蔚為盛行的地心說。

此後，眾多業餘天文學家和天文愛好者也都一窩蜂利用望遠鏡觀測金星。有許多人聲稱在背光側看見了微弱的灰白色光芒，並將其稱作「灰光」（Ashen light）。

有些人認為是灰光是金星上的閃電，有些人則認為是紫外線穿透金星大氣時，氧離子游離而輻射出的暗綠色光芒（類似地球上的極光現象），可是沒有人能夠確實拍照紀錄，因此當時普遍認為灰光只是一種視錯覺。時至今日，這些假設也都還沒有確切的科學根據。^[2]

不斷演進的金星探測技術

時間來到 1960 年代，繼水手 2 號（Mariner 2）在 1962 年掠過金星後，金星 4 號（Venera 4） 在 1967 年進入金星大氣層進行分析，結果顯示金星大氣約含有 90-93% 二氧化碳、7% 氮氣，以及少許氧氣和水蒸氣。^[3] 緊接著在 1975 年，金星 9 號（Venera 9）測出表面溫度約 485 °C、雲層厚度約 30–40 公里。除此之外，還拍下金星表面的 180 度全景照片（圖二），是史上第一個將金星照片傳回地球的探測器。^[4]

金星大氣層布滿厚厚的硫酸雲，不僅反射了大約 75% 的陽光，也阻擋了來自金星表面的大部分可見光。因此，科學家決定改用雷達儀器測繪金星表面。1990 年代，麥哲倫（Magellan）多次以雷達測繪金星表面的火山和隕石坑等地貌結構，其清晰程度與可見光測繪不相上下，可說是目前最詳細的金星地圖（圖三）。^[5]

此後，科學家進一步利用近紅外線（NIR）觀測金星背光面，因為近紅外線（波長 0.75–1.5 μm）有利於影像在低光環境下生成，而這個波段恰好也是大氣透明度最高的範圍，可以更清楚地看見金星表面。1998 年，卡西尼號（Cassini）以 0.85 μm 的波段觀測金星，可惜這種方法在技術上難以突破，因為輻射強度會隨著波長變短而迅速下降。直到 2020 年，派克號才終於以更短的波長捕捉到金星表面的輻射。

飛越金星七次的「派克號」

2018 年 8 月，派克號發射升空，飛往太陽（圖四）。為了在這漫長的旅途中節省燃料，派克號總共得進行七次重力輔助飛越（VGA），利用金星的引力逐步修正飛行軌道，最終在 2025 年抵達距離太陽中心 10 個太陽半徑（約 690 萬公里）的地方，進行日冕和太陽風的測量任務。

七次重力輔助飛越（VGA）的時程分別如下^[6]：

• VGA1：2018 年 10 月 3 日
• VGA2：2019 年 12 月 26 日
• VGA3：2020 年 7 月 11 日
• VGA4：2021 年 2 月 20 日
• VGA5：2021 年 10 月 16 日
• VGA6：2023 年 8 月 21 日
• VGA7：2024 年 11 月 6 日

截至目前（2022 年 3 月），派克號順利完成了前 5 次 VGA。在 VGA1 和 VGA2 期間，派克號都沒有任何動作。

後來，科學家認為可以利用其搭載的 WISPR 望遠鏡（Wide-Field Imager for Parker Solar Probe）觀測金星雲層。WISPR 可說是派克號的靈魂之窗，但它並不只是一座望遠鏡，而是兩座寬頻光學望遠鏡—— WISPR-I（Inner）和 WISPR-O（Outer），兩者配備的濾光片都只能讓可見光（波長 0.5–0.8 μm）通過。

於是，在 VGA3 和 VGA4 期間，科學家突發奇想，讓 WISPR 對準金星的向光面和背光面，分別拍下照片，想藉此測量雲的速度。沒想到 WISPR 竟然直接穿透了厚重的雲層，以可見光拍攝到明暗不一的表面，同時達成「以光學望遠鏡觀測金星表面」和「從太空拍攝金星表面的可見光照片」兩項創舉。

這時候，問題來了！WISPR 的最短曝光時間是 2 秒，但金星的向光面太亮了，拍出來的照片張張過曝、過飽和，還產生假影，使得原圖和電腦重組照片有所誤差。為了避免這樣的問題，科學家只好放棄拍攝向光面，改以背光面的照片作為研究材料。

WISPR 拍攝的可見光照片

VGA3 期間拍攝的照片只有兩張可以用，其中一張如下（圖五，黑白部分）。在這張照片長達 18.4 秒的曝光期間，派克號不斷被宇宙塵埃（漂浮在太空中的小顆粒）撞擊，造成隔熱罩上的材料燒毀，留下許多水平方向的刮痕。若是忽略刮痕，可以清楚看到明暗不一致的區域，而造成顏色深淺不一的主要原因就是金星的地形特徵。

藉由比對 WISPR 照片與麥哲倫的雷達地形圖（圖五，彩色部分），科學家得以了解溫度如何隨高度變化。圖中黑色（紅色）部分是金星最大的高地區域，位於阿芙蘿黛蒂高地（Aphrodite Terra）西邊的奧瓦達區（Ovda Regio）——越接近白色的區塊越熱，是低海拔地形；越接近黑色的區塊則越冷，是高海拔地形。

有了 VGA3 的失敗經驗後，VGA4 的照片就沒有出現刮痕了，而且還從不同的角度拍到了金星表面（圖六）。在 VGA3 期間，派克號是從金星後方飛越，因此 WISPR 拍到的是金星的東側邊緣；在 VGA4 期間，派克號則是從金星前方飛越，因此 WISPR 拍到的是金星的西側邊緣——這讓科學家能夠更細微、更全面地觀察金星的背光面。

金星探測的未來展望

雖然金星、地球和火星都是在同一時間形成，現在卻大不相同——火星的大氣層非常稀薄，而金星的大氣層非常厚重。為了解開這個謎團，NASA 和 ESA 在 2021 年 6 月宣布了 3 項全新的金星探測任務，分別是 VERITAS^[7]、DAVINCI^[8] 和 EnVision^[9]。這些任務將進一步探測金星的大氣、地質和其他條件，瞭解這顆星球是否曾經宜居，又是如何演變成現在的樣貌。

• 延伸閱讀：為什麼我們住在地球而不是金星？
• 延伸閱讀：向來為熾熱煉獄的金星居然有酷寒之境
• 延伸閱讀：全球暖化的物理：金星證實，都是二氧化碳惹的禍

至於派克號，不幸的消息是，2021 年 10 月的 VGA5 不利於背光面拍攝，而 2023 年 8 月的 VGA6 也將是如此。如果你也和我一樣想看更多 WISPR 拍攝的可見光照片，就讓我們期待 2024 年 11 月的最後一次飛越（VGA7）吧！

註解

1. Apparent magnitude – Wikipedia
2. Ashen light – Wikipedia
3. Venera 4 – Wikipedia
4. Venera 9 – Wikipedia
5. Magellan (spacecraft) – Wikipedia
6. Parker Solar Probe: The Mission
7. In Depth | Veritas – NASA Solar System Exploration
8. DAVINCI Homepage – Probe and Flyby Mission to Venus Atmosphere
9. EnVision: a mission for understanding planets everywhere

參考資料

• Wood, B. E., Hess, P., Lustig-Yaeger, J., Gallagher, B., Korwan, D., Rich, N., et al. (2021). Parker Solar Probe imaging of the night side of Venus. Geophysical Research Letters, 48, e2021GL096302. https://doi.org/10.1029/2021GL096302
• First visible light images of venus’ surface from space captured by parker solar probe
• We finally know why Venus is absolutely radiant
• Galileo’s Phases of Venus and Other Planets
• Venus – NASA Solar System Exploration
• NSSDCA Photo Gallery: Venus
• Atmosphere of Venus – Wikipedia
• List of missions to Venus – Wikipedia
• Parker Solar Probe: Humanity’s First Visit to a Star
• NASA’s New Views of Venus’ Surface From Space

• 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