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不只能「透視海底」還可判釋水稻田!淺談福衛五號的影像多元應用

科技大觀園_96
・2021/08/23 ・2533字 ・閱讀時間約 5 分鐘
福衛五號幫助研究人員算出海底地形、找出稻田分布。圖/fatcat11 繪

「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。

福衛五號衛星於 2018 年 3 月 2 日所攝得東沙環礁影像。圖/國家太空中心提供

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。

東沙環礁水底地形。圖/研究團隊提供

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。

福衛五號的自然彩色影像,綠色標記為水稻;黃色標記為非水稻。圖/研究團隊提供

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。


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科技大觀園_96
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極目遠眺的意義:天文學家為何追尋第一代星系

Tiger Hsiao_96
・2022/05/15 ・3764字 ・閱讀時間約 7 分鐘
  • 文/蕭予揚 清大天文所碩士生,將於約翰・霍普金斯大學攻讀天文博士
      林彥興 清大天文所碩士生,EASY 天文地科團隊總編

近日,來自東京大學和倫敦大學學院的科學家 播金優一(Yuichi Harikane) 在天文物理期刊《The Astrophysical Journal》發表了一篇論文,宣稱他們可能找到目前最遠的星系(名為 HD-1,紅移值 z 約為13),打破了原本最遠(GNz-11,z 約為 11)的紀錄。

天文學家為什麼執著要找最遠的星系呢?
是單純為了破紀錄而破、抑或是蘊藏了什麼科學涵義?
天文學家們又是怎麼尋找、並且推論這些星系多遠的呢?

HD1 的影像。圖/Harikane et al.

時間推回到二十世紀初,當時的科學家們對宇宙大小到底是恆定或是膨脹爭論不休,其中,愛因斯坦(Albert Einstein)便是支持「宇宙穩恆態理論」的知名科學家。而支持膨脹宇宙的科學家們,一直到西元 1929 年,愛德溫.哈伯(Edwin Hubble)透過測量其他星系,發現了宇宙在膨脹,才為膨脹宇宙(也就是日後人們所說的「大爆炸理論 The Big Bang Theory」)注入了一劑強心針。

接下來的各種證據,如宇宙微波背景輻射、宇宙中元素的比例等,讓天文學家們越來越確信宇宙的年齡是有限的,並開始利用紙筆與超級電腦,來推測最早、也就是第一代星系及恆星的樣貌,並嘗試用望遠鏡,來尋找早期星系是否和我們預測的相符。

科學家是如何知道距離的呢?

天文學家並沒有一把長達「一百多萬光年」的尺,那他們是如何尋找,並且知道這些早期星系距離我們有多遠呢?讓我們把兩個問題分開,先來探討在宇宙學尺度下的距離是怎麼得到的。

由於我們知道宇宙在膨脹,而這些遠離我們的星系所發出的光,也會因為類似都卜勒效應的影響,有著紅移的現象。而越遠的星系遠離我們的速度越快,它們紅移值也就越大;而從實驗室中,我們知道每種元素都會發出特定的譜線,藉由測量到星系光譜中特定譜線的實際位置,並與那條譜線所該在的位置比較,就能夠計算這些星系的紅移值了。

而結合紅移值和其他測量到的宇宙學參數(例如哈伯常數),就可以從星系的紅移值計算出物理上的距離,比如大家常會看到的「光年」。

星系的紅移(Redshift)與它跟地球的距離(Distance)可以互相換算。圖/林彥興

那既然這樣,我們只要測量所有星系的光譜,不就能知道最遠的星系是哪一個了嗎?可惜事情並沒有這麼簡單。

一來,很多星系(尤其是越遠的星系)都很黯淡,難以測量光譜,二來,測量光譜實際上是又貴又耗時的。所以,以「尋找」的為目的,做單一波段的搜索通常是比較實際的作法。但若是使用單一波段,不就代表我們沒有光譜,這樣不就又不知道距離了?

Well yes, but actually no。大家應該都聽過盲人摸象的故事,透過觀測越多的波段,我們就越能描繪出實際上的光譜,再根據現有的理論模型,我們就可以利用光譜擬合來推論出這些星系的紅移值。

那要如何鎖定這些早期的星系?

天文學家總不可能對每個能測量到的星系都做很多波段的觀測,並且大費周章的利用理論模型去擬合他們。很多特定的望遠鏡(例如 ALMA、JWST)是要寫觀測計畫書和其他天文學家競爭觀測時間的,總要給出一個有力的理由,才能讓你的觀測計劃脫穎而出。

但還沒有資料之前,天文學家要怎麼知道哪個星系是最遠的?這便產生了一個「沒有工作要怎麼有工作經驗」的迴圈。怎麼辦呢?天文學家就是要想辦法,在已經觀測的深空資料庫中去尋找最遠的星系。

哈伯太空望遠鏡拍攝的「哈伯極深空 Hubble Extreme Deep Field」影像。藉由比較圖片中不同紅移的星系的性質,天文學家就能重建出過去百億年來星系的形成與演化歷史。圖/NASA; ESA; G. Illingworth, D. Magee, and P. Oesch, University of California, Santa Cruz; R. Bouwens, Leiden University; and the HUDF09 Team

而要怎麼在龐大的資料庫中尋找遙遠的星系呢?讓我們再次簡單回顧歷史。量子物理在十九世紀末至二十世紀初逐漸開始發展時,瑞士物理學家約翰.巴耳末(Johann Balmer)研究激發態的氫原子所放出的光譜,發現在可見光波段,氫原子只會發射一系列特定波長的譜線。隨後美國物理學家西奧多.萊曼(Theodore Lyman)也接著發現,氫原子從受激態回到基態時,會放出一系列位於紫外線波段的譜線,這些特定的譜線也被稱為萊曼系。

氫原子的各個譜線家族,由上而下分別是位於紫外線的萊曼系,位於可見光的巴耳末系,以及位於紅外線的帕森系。圖/Szdori, OrangeDog

而用來尋找早期星系的第一種方法,也是最主要的搜索方法,就與萊曼系關係密切。天文學家發現,宇宙中有一種名為「萊曼斷裂星系(Lyman-break galaxies; LBGs)」的星系,這種星系的光譜有一個很明顯的特徵,便是在特定的波長以下就幾乎觀測不到,原因是波長更短的光(更高的能量)都被星際物質(Interstellar medium; ISM)和星系際物質(Intergalactic medium; IGM)的中性氫的萊曼線系給吸收了。

而萊曼線系中波長最短的譜線(常稱為萊曼極限)約在 91.2 奈米,最長的萊曼 α 譜線則約在 121.6 奈米。只要透過兩個波長足夠接近的波段去尋找「在長波長有觀測到、但在短波段沒觀測到的天體」(稱為 drop-out),就可以粗略的估計星系的紅移。

舉例來說,如果我們要找紅移值為 9 的萊曼斷裂星系,只需要稍微長於和短於 1216 奈米的兩個波段,看看有沒有星系出現在長波段的影像中,但在短波段的影像中卻沒有出現,就有可能是在紅移值為 9 的萊曼斷裂星系。如果要找越遠的萊曼斷裂星系,只需要換波長較長的波段即可。

近日打破紀錄的最遠星系,也是透過 H-band drop-out(在波長 H 波段沒有觀測到,而較長的波段有)所找出的。

光譜drop-out的例子。圖/Harikane et al (2022)

上圖為近日打破紀錄的最遠星系 HD1 的 H-band drop-out,可以看到長波段:4.5、3.6 微米以及 Ks 波段都有偵測到,但在 H 波段(以及更短波長)的影像就消失不見了。藍色的光譜 z 值為 13.3 的萊曼斷裂模型,灰色的光譜則為可能的低紅移汙染,z=3.9 的巴耳末斷裂模型。

當然,這只能幫助科學家初步的篩選,而且此種方法會受到一些其他非早期星系的汙染。

舉例來說,上文提到氫原子除了萊曼系以外,還有回到第一激發態的巴耳末系。若只是單純地透過 drop-out,因為巴耳末系本身的譜線就比萊曼系來得紅,所以也有可能找到的是紅移值較小的巴耳末斷裂;此外,非常紅且充滿塵埃的星系也會在光譜上出現類似「驟降」的特徵。

當然,更多波段以及光譜的觀測,都有助於釐清這些可能的汙染。而除了上述的方法以外,萊曼 α 發射體(Lyman-alpha emitters; LAEs)、伽瑪射線暴的宿主星系、重力透鏡效應等,也是尋找遙遠星系的重要方法哦!

那麼,找出這些早期星系有什麼科學意義?

現代宇宙學理論認為,宇宙在早期曾經經歷過兩次相變。第一次是宇宙從炙熱的游離態降溫回到中性的氣態,被稱為宇宙的復合時期(Epoch of Recombination),也是大家熟悉的宇宙微波背景的起源;第二次(也是最後一次)的相變,宇宙中的中性氫變成了游離化的氫離子,這個相變的過程被稱為再電離時期(Epoch of Reionization; EoR)。

而目前認為,第二次這個電離的原因,是第一代恆星和第一代星系所發出的強紫外線光,把周圍的中性氫游離成氫離子。藉由尋找越來越多的早期星系,我們就能透過這些早期星系來描繪宇宙再電離時期的歷史,而這又能夠進一步驗證現代宇宙學理論是否正確。不僅如此,研究這些早期星系,可以讓我們對於星系演化的歷史更往前推,或是研究早期星系的超大質量黑洞,是如何長到這麼大等等的議題。

未來展望

在 2021 年底順利升空的詹姆斯.韋伯太空望遠鏡(James Webb Space Telescope; JWST),其中一個主要的科學目標就是研究早期宇宙。如這篇文章一開始提到的「新的最遠的星系(HD-1)」,又如前一陣子發現的「最遠恆星 Earendel」,以及同一團隊的另一個紅移約 11 的星系,都在第一輪 JWST 的觀測計畫之中。

期待幾個月後 JWST 公布的第一批科學照片,能大幅革新我們對早期宇宙的認識。

參考資料(論文們)

延伸閱讀(科普文章)


數感宇宙探索課程,現正募資中!

Tiger Hsiao_96
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現為清大天文所碩二學生,即將赴美於約翰霍普金斯大學攻讀天文博士。