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成大高光譜影像設備 可架設微型衛星分析地面物

微型衛星是全球發展重點,體積小限制也多;成功大學團隊結合超穎光學技術與機器學習理論,研發全新奈米級高光譜影像設備,未來可架設在微型衛星,從高空分析地面物質地成分。

成功大學今天發布新聞稿指出,成大電機系副教授林家祥、光電系副教授吳品頡團隊,以研發超穎介面光學雙重突破,被視為高光譜成像技術新里程碑,論文刊登在「自然(Nature)」子期刊「自然通訊」,受到全球關注。

成大團隊結合超穎光學技術與機器學習理論,研發全新奈米級高光譜影像設備,未來可架設在微型衛星上,透過筆尖大小設備與運算,從高空分析地面物質地成分,這是研究傑出成果。

成大表示,當前衛星朝向低軌道與微型化發展,可擴大應用面,早期是軍事目的,未來將和人類生活密不可分,希望下一步結合其他不同領域,發展出台灣第1顆自主高光譜微型衛星。

林家祥指出,一般衛星從高空拍攝地面,例如拍到綠色小點,可能很難分辨是綠地還是綠色坦克車,高光譜衛星卻能藉著不同波長,分析影像成分質地,正確判斷。

目前,全球僅美國國家航空暨太空總署(NASA)等極少數單位擁有高光譜衛星,但龐大設備裝在近乎掌上型微型衛星上,困難重重。

吳品頡表示,傳統高光譜拍攝需要多種不同光學配件搭配鏡頭,拍攝不同波長成像,設備龐大。團隊結合軟硬體專長,開發微型高光譜成像技術,設計奈米級「多波長斜聚焦超穎介面鏡」,由多重共振電漿子超穎原子(超穎介面)構成,用肉眼看不到的東西拍出高光譜影像。

設備縮小缺點是拍攝影像不夠清楚,高光譜影像數據取得不易,無法透過大數據學習修補,團隊再提出全新機器學習理論,藉由「凸優化」,不需大數據就能深度學習,即使只輸入4幅圖像,也能將光譜通道數量,經由運算擴展至18個,重建高保真度光譜影像。

實驗顯示,新研發設備拍攝結果分析,與一般高光譜設備幾乎完全一致,誤差只有約2%,大大突破這項技術的限制。

團隊 成大 機器學習

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