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有望協助救災 新演算法加速微型衛星影像傳輸

要發揮衛星的救災能力,快速取得影像並不夠,更需要維持影像的品質。圖/本報資料照片
要發揮衛星的救災能力,快速取得影像並不夠,更需要維持影像的品質。圖/本報資料照片

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文/許志仲■成大統計學系副教授

微型衛星的影像資料有利地震救災,卻受限於高成本與影像的低品質,而最新研究為此提出低成本的可能解決方案。RTCS系統是我們團隊首創的技術,能同時解決原本衛星影像上可能出現的瑕疵,又能還原被壓縮的影像。

隨著衛星遙測技術的快速發展,微型衛星比大型衛星更便宜與方便,其一重要任務便是影像感知,例如近年美國衛星公司Planet Labs已發射超過500顆感知衛星,為了監測環境中植被分布、土地利用等。但這些感知衛星上的相機,因為多數的影像數據量龐大,需要快速的傳輸網路,影像傳輸的過程會先被壓縮,再還原,而影響影像的品質,且占用大量的儲存空間。

■RTCS採用創新的超快速壓縮演算法

個人帶領的研究團隊最新的研究成果,有望解決這個難題。我們過往多年已發展專門用於還原影像的演算法,了解衛星影像的特質,而開發出一套適用於微型衛星的超快速影像壓縮傳輸系統,簡稱RTCS。RTCS採用創新的超快速壓縮演算法,可在不影響影像品質的前提下,大幅降低數據體積,有效縮短傳輸時間,顯著提升數據傳輸的效率達百倍以上。

RTCS特殊的設計,即便面對衛星影像常見的瑕疵,例如條帶狀缺損,或傳輸雜訊干擾,仍能精準還原高品質的衛星影像。跟過去最好的研究方法相比,RTCS僅需10%的訓練樣本,大大降低訓練成本。我們設計出只需簡單的運算,就能即時壓縮影像的演算法,且相容於其他類型的晶片,非常適合用在資源受限例如儲存空間小,或壓縮時間不能太長的微型衛星。在接收影像資料的那一端,RTCS也可使用耗能低的人工智慧(AI)裝置,快速的還原被壓縮的大型影像,大幅降低地面衛星站中央伺服器的負荷。

■仍待真實場域實測累積經驗,提升效能與精準度

藉由即時壓縮與快速傳輸的技術,高品質的衛星影像可更有效的使用於地理資訊系統、環境監控、災害預警和農業規劃等領域,其中協助救災的方面,RTCS系統的優勢有可能更凸顯。以今年4月3日花蓮大地震為例,在震後短短三小時內,「福衛五號」衛星就成功拍攝到東海岸影像,透過與災前影像的比對,快速判讀出花蓮山區多處疑似崩塌點,以及宜蘭龜山島地貌變化等重要資訊。但要發揮衛星的救災能力,快速取得影像並不夠,更需要維持影像的品質,RTCS的高速傳輸技術能確保影像在壓縮與傳送過程中不失真,讓判讀更加精準可靠,是未來推動衛星救災不可或缺的利器。

不過,我們是用模擬的方式進行實驗,所以真實場域下,硬體的部署與規格,都有可能影響演算法的效能,若要進一步發展相關應用,需要在真實場域中測試演算法,才有機會在更貼近實際狀況下,保有穩定與傑出的效能。此外,良好品質的衛星影像,可大幅提昇許多後續任務的效率,例如比對不同時間點同樣地貌的變化。雖然我們的研究還未進行到這些後續應用,但我們研究結果可維持高品質影像在不容易受干擾的情況下傳輸,建構比較好的基礎建設,以利未來各式各樣的後續應用。

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