新演算解決微型衛星影像傳輸問題

議題背景：

今年3月18日，「衛星遙測」領域的指標性期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 刊登一篇由成功大學統計學系教授許志仲團隊發表的最新研究。研究開創新的演算法，稱為RTCS系統，能同時解決原本衛星影像上可能出現瑕疵、影像傳輸過程受到雜訊干擾的問題，又能還原被壓縮的影像，未來將有助微型的衛星影像相關的應用，例如協助救災。

台灣科技媒體中心邀請研究衛星影像的專家，依據自身研究經驗發表看法。專家認為傳統方法往往難以應對小型衛星的計算資源限制，以及衛星影像常見的瑕疵，如條帶效應，這項研究提出的新演算法，專門設計用於在條帶效應和有雜訊干擾的傳輸條件下，高效且穩定的重建影像。這項研究結果對於改善現有的微型衛星系統功能具有重要意義。

研究原文：

C. -C. Hsu, C. -Y. Jian, E. -S. Tu, C. -M. Lee and G. -L. Chen, "Real-Time Compressed Sensing for Joint Hyperspectral Image Transmission and Restoration for CubeSat," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 62, pp. 1-16, 2024, Art no. 5512416, doi: 10.1109/TGRS.2024.3378828.

專家怎麼說？

【陳士煜】

2024年04月22日
雲林科技大學高光譜遙測工程科技中心／資訊工程系副教授 陳士煜

1. 這份研究為什麼重要？

這份研究的重要性在於解決了衛星遙測中的一個關鍵問題，即如何有效重建高光譜影像，意即能夠捕捉並記錄物體在不同波長下反射或發射光譜特徵的影像。傳統方法往往難以應對微型衛星的計算資源限制，以及衛星影像常見的瑕疵，如條帶效應。因此，這項研究提出了一種稱為「實時壓縮感知（RTCS）」的輕量級網絡，專門設計用於在條帶效應和有雜訊干擾的傳輸條件下，高效且穩定的重建影像。

這種方法的獨特之處在於它具有簡化的架構，能夠用較少的訓練樣本達到良好的效果，並且可以用數據被表示為八位元整數（即範圍從-128到127）的編碼方式。這種編碼方式通常用於低成本、低功耗的設備或嵌入式系統，計算的複雜度較低且儲存的需求較少，可提供快速的解決方案，完全符合微型衛星的需求。這項研究的結果對於改善現有的微型衛星系統功能具有重要意義。

2. 研究有哪些推論上或實際應用上的限制？

這項研究在推論或實際應用上可能存在一些限制。首先，儘管提出的方法在實驗中顯示出良好的功能，但尚待進一步驗證是否適用於真實世界中。其次，該方法可能高度依賴大量提供給AI訓練的數據，尤其可能需要更多的訓練樣本以確保能通用在不同類型或不同場景的影像。此外，由於會需要使用微型衛星的環境很複雜，包括受限的計算資源和不穩定的網路通訊，該方法的實際應用可能面臨挑戰。

最後，即使這種方法可以用在計算和資訊處理方面相對較弱或局部的設備（邊緣設備）上，用更少的訊息捕捉訊號的重要特徵和重建影像，但在實際操作中可能需要考慮到耗能、儲存和計算等方面的限制。總的來說，這些限制需要在未來的研究和應用中進一步探討和解決。

3. 若要發展台灣微型衛星影像的應用，還需要累積哪些科學研究？我們該如何看待這些結果？

要發展台灣微型衛星影像應用，需要加強以下科學研究：

(1) 改進高光譜影像的處理技術。例如，影像的目標偵測及分類或估計等技術。

(2) 將數據以更高效的方式壓縮和傳輸的技術。

(3) 探索更廣的應用領域如環境監控、森林防災等。

(4) 改進衛星平台的技術。例如，設計、製造和操作衛星的技術和系統，這些技術包括衛星的結構設計、軌道控制、能源系統、通訊系統、姿態控制、電力系統、熱控制、運動控制、數據處理和儲存等方面。

(5) 驗證數據，對收集到的數據進行評估和確認，以確保其品質、準確性和可信度。

我們應持開放態度看待這些結果，並鼓勵研究和應用的進展，同時確保科學研究的可靠性和準確性，促進技術轉化應用。

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