文章專區

近年來，衛星朝低軌道、微型化等趨勢發展，應用層面也從早期的軍事目的擴展到科學研究、通訊、衛星影像等方向，未來的衛星技術將與人類生活更加密不可分。微型衛星通常是指質量介於10∼100公斤之間的人造衛星，由於具有尺寸小、輕量的特性，能搭載在小型運載火箭上且發射多次，進而降低衛星發射升空的成本。不過也因為體積小，衛星本體可搭乘的酬載勢必受到限制。近期，成功大學電機系副教授林家祥與光電系副教授吳品頡組成團隊，結合超穎光學技術與機器學習理論，研發出可架設於微型衛星上的奈米級高光譜影像（hyperspectral imaging）設備，將能透過筆尖大小的設備與運算，從高空分析地面物的質地與成分。目前該研究已刊登於《自然通訊》（Nature Communications）期刊中。
 
高光譜影像是一種可以同時捕捉物體在多個光譜波段圖像的技術，與傳統的光學影像不同，高光譜影像可以提供物體的光譜訊息，用以識別物體的成分、狀態、結構。一般的衛星從高空中拍到地面上一個綠色的小點時，可能很難分辨它究竟是綠地或綠色的坦克車，但若是搭載高光譜影像設備，衛星就能藉著不同的波長分析影像的成分與質地，正確判斷所拍攝到的物件。目前只有美國國家航空暨太空總署（National Aeronautics and Space Administration, NASA）等極少數單位擁有高光譜衛星，而傳統的高光譜拍攝需要搭配多種不同的光學配件與鏡頭，才能夠拍攝出不同波長成像，龐大的設備要裝在近乎掌上型的微型衛星上，更是困難重重。
 
為解決此問題，團隊結合軟、硬體的專長，合作開發微型高光譜成像技術，設計出奈米級的「多波長斜聚焦超穎介面鏡」。此介面鏡由多重共振電漿子超穎原子（超穎介面）構成，設備大幅縮小，讓科學家能用肉眼看不到的器材拍出高光譜影像。不過將高光譜成像設備縮小後會遇到拍攝影像不夠清楚的缺點，且這些數據的缺失也無法透過大數據學習修補。因此團隊再提出新的機器學習理論，透過「凸優化」（convex optimization）技術使機器不需要大數據就能深度學習。即使只輸入四幅圖像，機器也能將光譜的通道數量經由運算擴展到18個，藉此重建出高保真度的光譜影像。在分析實驗拍攝的結果後，團隊表示這項新研發設備的拍攝結果與一般的高光譜設備幾乎完全一致，誤差只有約2％，大幅突破這項技術的限制。
 
未來，團隊也希望這項技術能結合不同領域，並發展出臺灣的第一顆自主高光譜微型衛星，提升臺灣在宇宙中的競爭力。

 
新聞來源
修瑞瑩（2023年12月5日）。成大跨域團隊研發超穎介面光學的雙重突破登國際期刊 有望發展台灣第一顆自主高光譜微型衛星。國立成功大學新聞中心，https://news-secr.ncku.edu.tw/p/406-1037-261463,r81.php。