福衛五號光學酬載MIT　為地球拍寫真集

• 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。

文／黃正中 研究員、丘政倫 博士｜國家太空中心

幾千年來，航海者觀察著星星來確定他們在海上的位置，這種「看到而知之」的概念，也被運用在人造衛星的「恆星追蹤儀」上，用來確認所在位置與控制人造衛星的姿態，因此也被稱為「人造衛星的眼睛」。

人造衛星的眼睛——恆星追蹤儀

恆星追蹤儀，又稱星象儀，是人造衛星的關鍵元件，工程師們利用恆星追蹤儀所記錄宇宙中的星光比對恆星（如下圖），參考地球自轉速率，以及人造衛星飛行的慣性，經過演算，可以判斷目前人造衛星飛行的位置和姿態。

在宇宙中任何兩顆明亮的星星，星星之間的角度、間隔都是獨特的，沒有一對間隔完全相同的明亮的恆星。恆星追蹤儀使用分離角度來識別相機所指向的恆星，利用這些信息，人造衛星可以演算出在太空中的相對位置。

但是，約莫二十年前的發射的福衛一號，其實並沒有裝上恆星追蹤儀喔！這沒有眼睛的人造衛星到底是怎麼一回事呢？

沒有眼睛的福爾摩沙衛星一號

國家太空中心所研製的福爾摩沙衛星一號，在研發階段時，恆星追蹤儀尚未成為標準元件，而是使用慣性導航系統（inertial navigation systems, INS），慣性導航系統所選擇的引導星取決於地球自轉的時間和目標的位置，利用加速計和陀螺儀測量物體的加速度和角速度，估算連續運動物體位置、姿態和速度。慣性導航系統的優勢在於給定了初始條件後，不需要外部參考外部資訊 (例如恆星資料庫)，就可確定當前位置、方向及速度，然而，隨著遙測衛星的照相的需求，對於地理位置判斷，姿態控制的精確度已經跟不上任務需求。

因此，後續發展的福爾摩沙二號衛星，便使用了「恆星追蹤儀」，以參考恆星資料庫與相對角度的方法，大幅提高了姿態控制的姿態控制精確度。當時的「恆星追蹤儀」是外購衛星元件，然而從福爾摩沙八號衛星開始，我國衛星採用自主研發成功的恆星追蹤儀，成為我國衛星姿態控制的標準配備。

恆星追蹤儀的結構

恆星追蹤儀是光學裝置，若使用光電池作為主要偵測器，準確度比較低；偵測器若使用照相機則靈敏度較高，可以獲得相對比較好的解析度；恆星追蹤儀主要的配置包括遮光罩、鏡頭、影像感測器（CCD 或 CMOS）、驅動控制器、處理器、軟體、電源供應以及介面。

目前天文學家已經精確測量了許多恆星位置，並記錄在恆星資料庫中，因此人造衛星可以用來比對恆星資料庫，經由偵測器獲取鏡頭視野中恆星分布的圖像，經由演算法可以測量人造衛星在參考座標中的所在位置，用以確定衛星飛行的方向或姿態。

恆星追蹤儀的發展

恆星追蹤儀經過廿年來的發展，市面上已經出現許多高靈敏度的恆星追蹤儀型號，具有過濾錯誤光源的功能，例如人造衛星表面反射的陽光或人造衛星推進器產生的廢氣羽流，以排除陽光反射或恆星追蹤儀窗口受到污染等干擾。除了各種誤差源，新型的恆星追蹤儀能修正包括球差、色差，以及低空間頻率、高空間頻率、時間等的各種誤差。

恆星追蹤儀的識別機制

一般恆星追蹤儀的識別算法，主要利用宇宙中共有約 57 個常用的明亮導航星星；但是，對於更複雜的任務，則需要更多數量的恆星數據庫以確定人造衛星的方向；通常高精度姿態需要數千顆恆星的目錄以確保全天各角落都有足夠星數落在視野內可供辨識，比對並過濾以去除有問題的光點，例如大尺度的星際變化，顏色指數不確定性，或在資料庫中的位置顯示不可靠的情況。這些類型的恆星目錄經演算法最佳化後，即儲存為衛星上的機載恆星資料庫。

恆星追蹤儀發展恆星識別算法，還要注意很多潛在的混淆源，例如行星，彗星，超新星等相鄰天體；除此之外，太空中鄰近的人造衛星，地球上大城市的燈源或光污染等光點，則需要擴散函數的雙峰特徵加以排除。

商用恆星追蹤儀

近年來商用恆星追蹤儀如雨後春筍，相繼出現在大型航太展；看到了立方衛星的商機，恆星追蹤儀也出現微小化，麻雀雖小卻五臟俱全，誤差精度已表現不俗，可以裝置在衛星上。

國家太空中心恆星追蹤儀研發

近幾年來國際上許多單位相繼投入恆星追蹤儀的研發，包括我國的國家太空中心將恆星追蹤儀列為前瞻關鍵研發項目，並已掌握跨領域整合之關鍵技術，取得不錯的研發成果，國產恆星追蹤儀將會應用在福爾摩沙八號衛星。

參考資料

1. 國家太空中心網站 
2. 恆星追蹤儀維基網站
3. NASA 網站