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新演算法加速微型衛星影像傳輸 有望協助救災
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系統是成功大學許志仲副教授研究團隊首創的技術，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。
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「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。
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這份《自然》期刊的研究採用卷積神經網絡（CNN）與遞迴神經網路（RNN），訓練機器學習辨識遙測圖像中可設置10KW以上太陽能裝置容量的商業、工業等基礎設施。用以盤點全球工商業設施可裝置太陽能板的空間，研究發現可裝置量是過去預估的432%，應可達成減碳目標。近年太陽能設備裝置位置亦是台灣的相關爭議，這樣的盤點方式是否已可擴大應用，使不同地區更準確選擇太陽能板裝置位置？台灣科技媒體中心邀請專家提供觀點。
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