楊明德
國立中興大學土木學系
mdyang@nchu.edu.tw
多元遙測影像((包括衛星影像、無人機影像、智慧型手機影像等)提供大量影像資料，也增加影像處理的軟硬體需求。近年來，生成式人工智慧（Generative AI, GenAI）以其強大的創造和合成能力，為遙測影像處理及應用帶來了革命性突破。不僅加速了傳統的分析流程，更解決了遙測數據中常見的數據稀缺、品質不良和雲層遮蔽等挑戰。生成式 AI 模型（如生成對抗網路 GANs 和 Diffusion Models）的核心優勢在於學習數據的複雜分佈，並生成與真實數據極為相似的合成影像，對於提升遙測數據頻率相當重要，尤其在影像修復與去噪、超解析度與影像銳化、跨模態轉換等應用，有相當巨大貢獻。生成式AI藉由遙測影像數據擴增與合成（Image Augmentation and Synthesis），解決了遙測領域中標註數據稀缺和模型泛化能力不足的問題，例如合成不同季節或不同氣候條件下的農作物影像，用於作物產量預估模型的訓練。生成式 AI將遙測影像從傳統的單純分析工具，轉變為能創造和預測地球變化情景的強大工具，為環境監測、災害應變、資源管理和國土規劃帶來深遠影響。
關鍵詞：衛星影像、影像處理、生成式AI
