越是不確定的年代，人們越渴望通過科技手段來趨吉避兇，因而促成＂環境感測＂的興盛；不外乎作為污染防治監測、天災人禍預警、營造理想環境、公共資源分配或人類經濟發展的環境影響評估 (EIA) 之用，可概分為物理與化學感測兩種。前者旨在估量溫、濕、風、光、熱、磁、流量、液位、壓力、位移和聲音等物理特性，后者則是檢測特定固／液／氣體的組成分子結構、濃度、溶氧量 (DO) 及酸堿值等電位變化。研調公司 Research Cosmos 表示，環境污染日益嚴重加上低成本、可移植性以及化工分析的加持，化學傳感器市場表現突出。
該公司預估，2017 年全球光學化學傳感器的市值為 185.6 億美元，2018～2023 年的年復合成長率 (CAGR) 為 7.20%、達 281.6 億美元；車輛艙內空氣質量系統和商業物業通風需求增加，以及經濟活動對于空氣和水質監管趨嚴，光學化學傳感器是增速最快者。另一機構 Transparency Market Research (TMR) 指出，人口爆炸與極端氣候是全球環境感測市場的兩大動力，而政府部門是主要推手，以空氣和水資源部門為大宗；亞太區因缺水、空氣污染、淡水成本攀升及快速工業化，成長力道最強，而北美將主導環境感知和監測技術并加強環境法律的執行。
精準農業形塑友善環境
Research and Markets 則特別留意到＂壤濕度傳感器＂場，預估 2018～2023 年之 CAGR 為 14.63%，終值達 3.854 億美元，農業、運動草坪、景觀美化等皆是促進市場增長的關鍵，另氣候變化、水資源減少、受威脅的棲息地等環境因素，也是助攻部隊；其中，農業土壤水份測量格外重要，但農民缺乏意識和慣于使用傳統方法可能造成制約。著眼于土壤健康的可持續性，美國農業部 (USDA) 和農業科學研究院 (ARS) 正積極研究土壤與環境的交互作用——土壤健康對于氣候的沖擊，以及農作物產量和水消耗量的依存關系。
Research and Markets 則特別留意到＂壤濕度傳感器＂場，預估 2018～2023 年之 CAGR 為 14.63%，終值達 3.854 億美元，農業、運動草坪、景觀美化等皆是促進市場增長的關鍵，另氣候變化、水資源減少、受威脅的棲息地等環境因素，也是助攻部隊；其中，農業土壤水份測量格外重要，但農民缺乏意識和慣于使用傳統方法可能造成制約。著眼于土壤健康的可持續性，美國農業部 (USDA) 和農業科學研究院 (ARS) 正積極研究土壤與環境的交互作用——土壤健康對于氣候的沖擊，以及農作物產量和水消耗量的依存關系。
圖1：美國農業部 (USDA) 和農業科學研究院 (ARS) 科學家正在調查境內每種主要作物和許多特種作物的品種，尋找賦予耐旱性和抗病性的基因
在運動草皮中使用土壤濕度傳感器的情況亦有增無減，隨著全球高爾夫球場和運動場數量增加，有助于優化灌溉。加拿大政府亦宣布自今年 4 月 1 日起的三年內，投入 2,500 萬美元用于農業清潔技術以減少溫室氣體排放。＂精準農業＂(Precision Agriculture, PA) 是另一個重點——亦被稱為衛星農業或特定作物管理 (SSCM)，目標是為整個農場創建一個管理決策支持系統，精準定位區域并盡可能創建變量的空間變化圖，包括：作物產量、地形特征／地形、有機質含量、水份含量、氮含量、酸堿值、電導值 (EC) 等。
將傳感器測量數據、多光譜圖像與可變速率技術 (VRT) 的衛星圖像結合使用，協助農作者有效優化投入資源、減少對環境的傷害，并改善養份和水份、減少雜草競爭，優化病蟲害管理策略。例如，利用無人機／衛星型無人機識別受壓樹木、灌溉／漏水并制作樹木庫存的地圖。基于光譜視覺感測系統的機器學習 (Machine Learning) 和人工智能 (AI) 正在改變現代農業——智能噴霧器可檢測、識別單一作物和雜草，將除草劑精準噴灑于雜草，較傳統噴霧器節省逾 90% 的用量，機器人收割機則能檢測并判定作物的成熟度。
光譜分析為視覺感測核心技術
經過深度學習 (Deep Learning) 更具有檢測疾病癥狀并區分病原體的能力——從原始數據庫發現初級特征，再融合不同層次數據的算法可提高系統性能，自動揪出病變元兇或防患于未然。視覺感測的核心技術是光譜分析，已廣泛用于特征光學吸收或發射光識別材料，有高光譜成像 (HSI) 和多光譜成像 (MSI) 兩種。高光譜強調高精度，多用于檢測氣體泄漏或污染、辨識地球表面的衛星成像以及醫學影像診斷。如何從影像的每個像素捕獲高質量的光譜數據并推斷化學成份為其關鍵，包括：動態帶寬范圍、分辨率、光量損耗和信號噪聲比 (SNR) 等。
經過深度學習 (Deep Learning) 更具有檢測疾病癥狀并區分病原體的能力——從原始數據庫發現初級特征，再融合不同層次數據的算法可提高系統性能，自動揪出病變元兇或防患于未然。視覺感測的核心技術是光譜分析，已廣泛用于特征光學吸收或發射光識別材料，有高光譜成像 (HSI) 和多光譜成像 (MSI) 兩種。高光譜強調高精度，多用于檢測氣體泄漏或污染、辨識地球表面的衛星成像以及醫學影像診斷。如何從影像的每個像素捕獲高質量的光譜數據并推斷化學成份為其關鍵，包括：動態帶寬范圍、分辨率、光量損耗和信號噪聲比 (SNR) 等。
圖2：高光譜 vs. 多光譜數據比較
資料來源：
對于一般工業應用來說，可由多個 LED 或光學濾波器提供的多光譜成像或更經濟實惠。多光譜只需簡易波長選項即可對特定材料／污染物定義，來檢測食品／農作物／有機物質。英國 Chelsea Technologies Group (CTG) 日前展示包括三個光通道 (吸收、濁度和溫度) 的新型 V-Lux 傳感器，可對藻類參數、多環芳香族碳氫化合物 (PAHs)、有色溶解有機物質 (CDOM) 和細菌的色胺酸熒光進行原位熒光測量的可追溯性和線性化，不會受到非目標化合物的熒光、濁度和濃度干擾，可改善讀數準確性，適用于廢水處理、水域排放污染及養殖水質鑒定。
另一值得關注的光感測是由日本筑波大學開發、基于熒光樹形大分子的多孔結晶纖維傳感器，可＂肉眼檢測＂平時不易察覺的溶劑蒸氣。纖維的高孔隙率可增加溶劑分子的吸附能力，使排放行為對于溶劑蒸汽的反應更靈敏；樹狀聚合物纖維的薄膜會依其曝露的溶劑蒸氣極性，在兩秒鐘內迅速變化不同顏色，根據發射光的強度／波長變化顯示有機污染物的存在。這意味著可使用單個薄膜來檢測多種類型的溶劑，且當溶劑蒸氣被移除時，薄膜就會恢復原來的顏色，可重新使用。
傳感器數據＋高解析圖像，地球觀測 (EO) 強力放送
使用光譜儀原理的，還有美國國家航空航天局 (NASA) 名為＂地球靜止碳觀測站＂(GeoCarb Observatory 或簡稱 GeoCarb) 的衛星，可經由地球靜止軌道看到不同的天氣模式如何牽動二氧化碳和甲烷濃度，解決碳循環一些懸而未決的問題。例如，亞馬遜流域對地球大氣層的影響？美洲大陸的甲烷排放估計值是否低估？GeoCarb 使用光柵光譜儀，在所有天氣條件下測量＂太陽誘發的葉綠素熒光＂(Solar-induced chlorophyll Fluorescence, SIF)，以追蹤干旱對森林、作物和草地光合作用的連結，并增加第四個光譜帶測量一氧化碳和甲烷。
使用光譜儀原理的，還有美國國家航空航天局 (NASA) 名為＂地球靜止碳觀測站＂(GeoCarb Observatory 或簡稱 GeoCarb) 的衛星，可經由地球靜止軌道看到不同的天氣模式如何牽動二氧化碳和甲烷濃度，解決碳循環一些懸而未決的問題。例如，亞馬遜流域對地球大氣層的影響？美洲大陸的甲烷排放估計值是否低估？GeoCarb 使用光柵光譜儀，在所有天氣條件下測量＂太陽誘發的葉綠素熒光＂(Solar-induced chlorophyll Fluorescence, SIF)，以追蹤干旱對森林、作物和草地光合作用的連結，并增加第四個光譜帶測量一氧化碳和甲烷。
與此同時，利用傳感器數據和高分辨率圖像組合的＂地球觀測＂(EO)，亦成環境監測要角。近兩年剛崛起的＂新太空＂(New Space，指大量發射小衛星的新業態) 之新創公司 Satellite Vu，擬推出高分辨率、能不分晝夜提供紅外線成像并每小時重復訪問的衛星，通過全天候測量海洋中的碎片、幾近實時監測塑料污染狀況并追溯來源。此外，全球首個可識別溫室氣體排放源的天基系統業已啟動——基于對流層監測儀 Tropomi 的大氣傳感器、配合歐洲航天局 (ESA) 的衛星，可將各種有害氣體和氣溶膠羽流 (plume) 映射到工業設施和城市。
Tropomi 能偵測甲烷 (CH4)、一氧化碳 (CO)、二氧化碳 (CO2)、氮氧化物 (NOx) 等，以更高的分辨率顯示污染物、每日繪制排放圖，觀測特定區域的排放分布；它將持續與第二衛星的所有者交換信息，偵測是否有危險氣體外泄？是否符合排量限制和交易規范？氣體偵測對于畜牧業亦至關重要，通過了解乳牛的排尿模式，可制定對策緩解氮素淋溶 (Nitrogen leaching) 損失；將壓力和溫度傳感器連接到乳牛排尿口以擷取排尿量 (內嵌折射率傳感器)，用它來測量氮濃度、評估給予不同飼料的畜牧成果。養雞場亦須對氨氣 (NH3) 進行控管，以免雞只食欲不振。
圖4：Sentinel-5 Precursor 攜帶一臺 Tropomi 成像光譜儀，能及時提供影響空氣質量與氣候的多種微量氣體和氣溶膠數據
資料來源：http://www.esa.int/spaceinimages/Images/2017/06
＂溶氧量＂表征水質優劣，海洋動靜暗示生存危機
聯合國教科文組織表示，排污口和農業徑流中過量的營養物質，會導致海洋生物無法生存、嚴重破壞生態。眾所周知，大量有機質排入水域會加速優養化，使藻類快速繁殖，之后又得耗費水中氧氣進行分解，使水中溶氧量大幅降低；逆向思考，＂溶氧量＂正是偵測水質的一項重要指標，廣泛用于食品攝入保護、河流監測、水產養殖、生物制藥等領域，更是污水／飲用水處理的必要參數，也可用于發酵或細胞培養等生物加工；此類傳感器借助測量液體中存在的氧氣分壓，判定液體所攜帶或溶解的氧氣量是否達標？產生的信號與氧氣量成正比。
聯合國教科文組織表示，排污口和農業徑流中過量的營養物質，會導致海洋生物無法生存、嚴重破壞生態。眾所周知，大量有機質排入水域會加速優養化，使藻類快速繁殖，之后又得耗費水中氧氣進行分解，使水中溶氧量大幅降低；逆向思考，＂溶氧量＂正是偵測水質的一項重要指標，廣泛用于食品攝入保護、河流監測、水產養殖、生物制藥等領域，更是污水／飲用水處理的必要參數，也可用于發酵或細胞培養等生物加工；此類傳感器借助測量液體中存在的氧氣分壓，判定液體所攜帶或溶解的氧氣量是否達標？產生的信號與氧氣量成正比。
按技術區分，溶氧量傳感器可分為光學和電化學兩種；光學仍在發展階段，而電化學已多見于日常應用。微型化安裝和精簡維護時間是推動溶氧傳感器市場成長的主要因素，近來更興起與智能傳感器管理 (ISM) 技術整合趨勢，以提升信號準確度和穩定性——溫度、鹽度、大氣壓力和流量皆是高權重的變量，將有助于實現高效的維護計劃并極大化連續和批量生產的產量。有鑒于水質監測與人類生活息息相關，荷蘭已出現借機器人船模型 (Roboats) 在阿姆斯特丹運河運輸包裹之便，監測水質并收集數據的使用情境，可更有效清理運河中的浮動廢棄物。
圖5：＂roboat＂是麻省理工學院 (MIT) 和阿姆斯特丹先進城市解決方案研究所 (AMS) 共同合作的研究項目，可使用新的環境傳感器監測城市水域
資料來源：http://senseable.mit.edu/roboat/
海洋動靜更關乎全人類的生存空間。南極碩果僅存的拉森 C 冰棚 (Larsen C Ice Shelf) 在 2017 年夏季，曾有重達 1 兆公噸的冰棚從主體脫落；一旦完全解體，恐導致海平面上升 10 公分之多。將聲納傳感器搭載在機器人帆船可測量冰層底部的粗糙度，以預測天氣、保育漁獲資源及野生海洋動物。測量海平面有多少能量逸失到空氣中？何時、何地發生？可推估驅動風暴系統的強度和頻率，掌握極端天氣征候。在海岸設置內嵌傳感器、被稱為＂先鋒陣列＂的浮標，則可洞悉洋流動向、收集板塊／火山活動信息、寄居其上的生物和海洋學之間的因果關系。
將搭載壓力傳感器的海底觀測站串聯成＂密集海底網絡系統＂(DONET)，并將其與地震儀連接，建立更快的地震預警。至于監測水位或洪水預警的液位傳感器，通常有下列三種：
1. 壓力：測量位于其上的水壓力或重量，為接觸式的被動感測，須在底部進行更精確的測量，可能會有液體不穩定或流動碎片損壞傳感器的風險，但卻是測量井水深度最有效的液位傳感器；
2. 超聲波：測量回波擊中目標并返回傳感器所需的時間，通常部署在需要監測的流體上方，為非接觸式的主動感測；
3. 雷達：采用探頭將來自傳感器的高頻雷達和電磁波引導至正在監測的水位，后根據雷達脈沖返回的時間長短估算，所輸出的波形和脈沖可穿透泡沫或蒸氣等可能干擾真實水平測量的事物，是三者中最昂貴的選項。
1. 壓力：測量位于其上的水壓力或重量，為接觸式的被動感測，須在底部進行更精確的測量，可能會有液體不穩定或流動碎片損壞傳感器的風險，但卻是測量井水深度最有效的液位傳感器；
2. 超聲波：測量回波擊中目標并返回傳感器所需的時間，通常部署在需要監測的流體上方，為非接觸式的主動感測；
3. 雷達：采用探頭將來自傳感器的高頻雷達和電磁波引導至正在監測的水位，后根據雷達脈沖返回的時間長短估算，所輸出的波形和脈沖可穿透泡沫或蒸氣等可能干擾真實水平測量的事物，是三者中最昂貴的選項。
仿生機器出籠扮偵探，活體生物變身＂有機傳感器＂
為更加悄無聲息地近身觀測物種與環境的互動，不少科學家致力于開發＂魚目混珠＂的仿生機器。美國能源部在 2014 年發布了一款＂Sensor Fish＂傳感器，可在中性浮力設備／水電設施中移動時對壓力、加速度、湍流和其他力量變化，提供關于魚群的信息回饋、改進更多魚類友善型的風力渦輪機和水力發電設計，以提高魚群存活率并減少單一魚類受傷機會。另一款由麻省理工學院 (MIT) 所設計、內建環境傳感器并采用聲波發送編碼信息的＂SoFi＂軟機器魚，可協助厘清海洋生物與生態系統的交互作用。
為更加悄無聲息地近身觀測物種與環境的互動，不少科學家致力于開發＂魚目混珠＂的仿生機器。美國能源部在 2014 年發布了一款＂Sensor Fish＂傳感器，可在中性浮力設備／水電設施中移動時對壓力、加速度、湍流和其他力量變化，提供關于魚群的信息回饋、改進更多魚類友善型的風力渦輪機和水力發電設計，以提高魚群存活率并減少單一魚類受傷機會。另一款由麻省理工學院 (MIT) 所設計、內建環境傳感器并采用聲波發送編碼信息的＂SoFi＂軟機器魚，可協助厘清海洋生物與生態系統的交互作用。
圖6：憑借起伏的尾巴和獨特的能力控制自身的浮力，SoFi 可直線游泳、轉身或上下潛水
資料來源：http://news.mit.edu/2018/soft-robotic-fish-swims-alongside
更有甚者，索性讓＂活體＂充當傳感器。澳大利亞的海洋生物學家則正使用新一代傳感器標簽，將其連接到魚翅上以計算魚群在水中消耗的能量，通過食物鏈的能量流動了解生態系統，并測量周圍水域的溫度和壓力，讓研究人員便于追蹤魚群；或測量魚群心率和水中溶氧量，預防近岸鮭魚養殖造成海洋缺氧。美國的國防高等研究計劃署 (DARPA) 更擬訂＂持久性水生生物傳感器＂計劃 (PALS，瀕危物種和智能哺乳動物除外)，將部署在戰略敏感的海洋區域，收集生物對水下交通工具的反應，包括海軍艦艇潛伏在海浪下的威脅，可能改變戰場通信型態。
另受限于材料或功能，有機污染物傳感器難以在特定環境下使用，有研究人員利用微生物制作＂有機傳感器＂，并測試高孔隙率塑料和生物基薄膜，以優化電生菌可覆蓋的表面積。例如，將傳感器貼附在天然氣的管道外部，利用通過一連串壓力和酸堿值條件考驗的細菌，借由代謝過程將電子釋放到環境中、實時檢測氣體是否有泄漏，避免引發環境災難和燃料分配中斷。其工作原理是：由消耗碳基元素 (碳氫化合物) 的細菌生成陽極電子，穿過電阻器到達陰極并就地駐留，促進電子流動；陽極細菌的代謝過程將使傳感器的電壓隨之增加，揭示潛在的泄漏。
類似＂電化學＂感測亦可用于土壤、水域 (包括海洋漏油) 和有害氣體檢測。據統計，伴隨天然氣生產的甲烷泄漏迫使美國工業每年須花費 50～100 億美元善后，而全球如火如荼推行的碳定價計劃與碳排放交易，對環境感測需求亦有助長之功。有業者認為，未來大工業排放需要傳感器的＂分層系統＂，且有些國家將把溫室氣體排放的衛星監測業務外包給私人企業，是新商機所在；對沖基金、石油和天然氣公司的投資者，力行節能減碳的公部門、環保組織和保險公司，以及垃圾掩埋場、農畜牧場、發電廠和天然氣廠商，都是感測數據的潛在買家。
