気象画像解析装置およびその方法、並びにプログラム
【課題】気象衛星の画像データを用いて竜巻、突風等の気象異常状態の発生を的確に検出可能な気象画像解析装置およびその方法、並びにプログラムを提供する。
【解決手段】気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析装置１０は、地形データに取得した気象画像データを載せ、気象画像データを複数の明度値を設定することによりこの設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出させることが可能な処理部１７を有する。
【解決手段】気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析装置１０は、地形データに取得した気象画像データを載せ、気象画像データを複数の明度値を設定することによりこの設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出させることが可能な処理部１７を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、竜巻、突風等の気象異常状態の発生を検出可能な気象画像解析装置およびその方法、並びにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
気象衛星の画像は、地形データに重ね合わせて用いられるが、地形データに対応したいずれの位置に雲が存在するのか、また、台風級の大きな勢力の低気圧に伴う雲の流れや台風の目の存在、気圧配置等を確認することができる。
【０００３】
このような、気象衛星の画像データは、所定時間ごと（現在は３０分ごと）に更新され、天気予報や台風の進路予想等に使用されている。
【０００４】
気象衛星の画像としては、可視画像と赤外線画像がある。赤外線画像は温度観測により、雲頂の高度を見積もり、可視画像とは異なる。ただし、夜間の観測も可能である。
【０００５】
【非特許文献１】国土地理院：数値地図２５０ｍメッシュ（標高）、平成９年７月
【非特許文献２】杉本智彦：カシミール３Ｄ，実業之日本社，Ｄｅｃ，２００３．
【非特許文献３】世界を見渡す３Ｄソフトウェア，ｈｔｔｐ：／／ｅａｒｔｈ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏ．ｊｐ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、前述したように、気象衛星の画像は、地形データに対応した雲の位置や、大きな勢力の低気圧に伴う雲の流れや台風の目の存在を確認することができるが、竜巻、突風等の気象異常状態の発生は、その画像の特質から確認、あるいは予測することが極めて困難である。
【０００７】
気象衛星の画像を３次元表示することにより、解明の糸口を得ることができる可能性があるものと考えられる。
しかしながら、たとえば大きな勢力の台風を含む気象衛星の可視画像は、九州や四国の全体を覆うような厚い雲が存在する場合、明度が高く明度差が少ないため、３次元表示をすることは困難である。
【０００８】
３次元表示がより明確な赤外線画像を利用することも可能であるが、地形データに比べて、気象データはそのピクセル数が少なく粗いために、現状では気象異常状態の発生検出に用いることは難しい。
【０００９】
本発明は、気象衛星の画像データを用いて竜巻、突風等の気象異常状態の発生を的確に検出可能な気象画像解析装置およびその方法、並びにプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の観点は、気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析装置であって、地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を明度差を利用した明度の変化として表出させることが可能な処理部を有する。
【００１１】
好適には、前記処理部は、取得した前記気象画像データのデータ間を線形補間してデータ数を増やす処理を行う。
【００１２】
好適には、前記処理部は、高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす。
【００１３】
好適には、前記処理部は、前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出させる。
【００１４】
好適には、前記処理部は、前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出させる。
【００１５】
好適には、前記処理部は、気象画像データを地形画像データ上に載せ、当該画像上をウォークスルーしたときの所定時刻の画像を表示可能である。
【００１６】
本発明の第２の観点は、気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析方法であって、前記地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出する。
【００１７】
本発明の第３の観点は、気象衛星による気象画像データを解析する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出させる処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、気象衛星の画像データを用いて竜巻、突風等の気象異常状態の発生を的確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を図面に関連付けて説明する。
【００２０】
図１は、本発明の実施形態に係る気象画像解析装置（気象異常検出装置）の構成例を示すブロック図である。
【００２１】
本気象画像解析装置（気象異常検出装置）１０は、図１に示すように、地形データ記憶部１１、気象画像データ提供部１２、気象画像データ取得部１３、記憶部１４、操作部１５、表示部１６、および処理部１７を主構成要素として有している。
【００２２】
地形データ記憶部１１は、５ｍから１ｋｍメッシュまで種々の数値地図として国土地理院から公開（たとえば非特許文献１参照）されている地形データのうち、たとえば１ｋｍメッシュの地形データを記憶する。
地形データ記憶部１１は、たとえばＣＤＲＯＭ等の記憶媒体として形成され、処理部１７によりアクセス可能な図示しない光記録再生装置等にセットされ、処理部１７により記憶データが読み出される。
この読み出される地形データの数値データは、地形標高の他に標高０ｍの海域は−９９９９、湖は０００００で表示されように形成されている。
【００２３】
気象画像データ提供部１２は、気象衛星を通して撮像された気象画像データを記憶するデータベースとして形成され、気象画像データ取得部１３を介して取得可能に構成されている。
気象画像データ提供部１２は、気象衛星を通して赤外線画像あるいは可視画像として撮像され、３０分ごとに更新され、所定期間のデータが蓄積される。
【００２４】
気象画像データ取得部１３は、処理部１７による気象画像データ取得の指示に応答して、気象画像データ提供部１２にデータ要求等の送受によるネゴシエーション（データの交換手続）等を行って気象画像データを取得する。
気象画像データ取得部１３により取得された気象画像データは、記憶部１４に格納される。
【００２５】
記憶部１４は、処理部１７のメインプログラムや気象画像の解析プログラム、計算プログラム等を記憶する。
また、記憶部１４は、画像解析のために取得した気象画像データ、地形データ、あるいは解析処理中のデータ等が一時的にあるいは保存データとして記憶される。
記憶部１４は、処理部１７によりアクセスされ、データが読み出されたり、書き込まれたりする。
【００２６】
操作部１５は、キーボードやマウス等により構成され、処理部１７において、所望のプログラムを実行するためのコマンドや設定値を入力し、処理部１７に指示するために使用される。
【００２７】
表示部１６は、たとえば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）や液晶表示パネル（ＬＤＣ）等の各種表示装置により構成され、表示部１６のモニタ部には、取得した画像解析のために取得した気象画像データ、地形データ、解析処理のデータ、解析結果が表示される。
また、表示部１６のモニタ部には、処理部１７への処理の指示のためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面が表示される。
【００２８】
処理部１７は、解析装置１０全体の各部の制御を行う。
処理部１７は、操作部１５の操作入力に応答して気象画像解析のため、地形データ記憶部１１による地形データの取得、気象画像データ取得部１３を通しての気象画像データの取得、取得データの記憶部１４への格納処理、読み出し処理を行う。
さらに、処理部１７は、以下に詳述するような、取得したデータのモディファイ処理、合成処理、気象画像データの複数の明度値をしきい値としたスキャン処理等を行って、気象画像データの解析処理を行い、取得した画像解析のために取得した気象画像データ、地形データ、解析処理のデータ、解析結果等の表示部１６への３次元表示制御等を行う。
【００２９】
以下、本実施形態に係る気象画像データの解析処理について、処理部１７の処理を中心に、図面に関連付けて説明する。
【００３０】
まず、処理部１７の処理の大略を説明する。
【００３１】
＜処理の概略＞
最近、地形データの３次元表示が数多く試みられている（非特許文献２、あるいは非特許文献３参照）。
その地形データは５ｍから１ｋｍメッシュまで種々の数値地図として国土地理院から公開（前述の非特許文献１）されている。
本実施形態においては、１ｋｍメッシュを用いて地形を３次元表示する。この数値データは地形標高の他に標高０ｍの海域は−９９９９、湖は０００００で表示されている。まず、これらの海域と湖を地形データから削除して３次元表示する。海域と湖を省くことで地形の表示がより明確になり、画像表示時間も短縮できる。
【００３２】
次に、本実施形態においては、気象衛星ひまわりの気象画像データを地形データ上に載せて、その明度差を利用して３次元表示する。その際、明度の低いデータを削除して表示する。これにより、明度の高い厚い雲等が表示可能になる。なお、画像の明度は、０〜２５５の２５６の値をとることが可能であり、明度値２５５に近いほど画像は白く表示され、明度値０に近いほど画像は黒く表示される。
また、地形画像データと気象画像データの同じ領域において、地形画像データに比べて、気象画像データはそのピクセル数が少なく粗いために、後で詳述するように、データ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、そのデータ数を増やす処理を行う。
【００３３】
以下の処理部１７における気象画像データの解析処理のより具体的な処理について、順を追って説明する。
なお、ここでは、２００６年９月の台風１３号について１７日１１時から２３時の間の九州地形上の気象画像データを解析し、地形上のその変動について考察する。
【００３４】
＜地形データの海域と湖の削除＞
上述したように、１ｋｍメッシュの数値地図は地形標高の他に標高０ｍの海域は−９９９９、湖は０００００で表示されている。その行列数は８０×８０で、そのユニットを連結して求める地形が表示できる。
ここでは、そのユニットを連結して九州の地形データの行列を作成する。地形標高データを３次元表示するために、そのデータをＤＸＦ（Ｄｒａｗｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ Ｆｉｌｅ）変換して３次元ＣＡＤで読み込み、地形メッシュを作成する。
その際、湖と海域の標高０ｍ以下のメッシュを削除する。
【００３５】
図２（Ａ），（Ｂ）は地形データのメッシュにその番号と節点番号、さらに座標値を付加した例を示す図であって、図２（Ａ）はメッシュの削除前を示し、図２（Ｂ）はメッシュの削除後を示している。
【００３６】
地形データは、図２（Ａ）に示すように、メッシュにその番号と節点番号、さらに座標値を付加したものである。その後、標高０の節点を含むメッシュ、たとえば、図２（Ａ）で番号６，７，１０，１１のメッシュを削除する。
図２（Ｂ）に示すように、削除されたメッシュ番号を除いて、メッシュを通し番号に並べ替え、その座標値を入れ替える。さらに節点番号を通し番号に並べ替える。
これにより、節点番号が１から昇順に付加されてＤＸＦ変換が可能になる。
【００３７】
図３（Ａ），（Ｂ）は、海域と湖の削除前後の九州の地形画像を示す図であって、図３（Ａ）が海域と湖の削除前の画像を示す図であり、図３（Ｂ）が海域と湖の削除後の画像を示す図である。
図４は、海域と湖の削除後の九州の３次元表示画像を示す図である。
【００３８】
図３および図４は、行列数８０×８０のユニットを５行４列連結したもので、海域と湖のメッシュ削除前と削除後の表示である。
カラー表示を行う場合、たとえば標高の低所から高所の順に、青から赤色の順で着色して表示することが可能である。
【００３９】
＜気象画像データの３次元表示＞
図５（Ａ），（Ｂ）は、経線、緯線の削除前後の赤外線画像を示す図であって、図５（Ａ）が経線、緯線の削除前の画像を示す図であり、図５（Ｂ）が経線、緯線の削除後の画像を示す図である。
気象衛星の画像には雲画像の他に、明度の高い経線、緯線、地形境界線などが含まれているので、それらの線を削除して雲の明度のみを表示する必要がある。
そのため、図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、それらの線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて、余計なデータを削除した画像に修正する。
また、気象衛星の画像は可視画像と赤外線画像がある。赤外線画像は温度観測により、雲頂の高度を見積もり、可視画像とは異なる。ただし、夜間の観測も可能である。
【００４０】
２００６年９月の台風１３号はその勢力が強く、最低気圧は９１９ｈＰａ（１６日３〜９時）で、その勢力はあまり衰えずに９５０ｈＰａ（１７日１８時）で九州北部へ上陸した。その可視画像は九州全体を覆い明度差が少ないため、明度差を利用した３次元表示ができない。
そこで、ここでは３次元表示がより明確な赤外線画像を利用する。そして、図５（Ｂ）に示すように、経線、緯線の削除後の赤外線画像を利用する。
【００４１】
また、地形と気象画像の同じ領域において、地形データに比べて、気象画像データはそのピクセル数が少なく表示が粗くなる。
そこで、本実施形態においては、データ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、データ数を増やして表示する。
【００４２】
次に、地形データの海域と湖の削除と同様に、明度の低い気象画像データを削除して表示する。
これにより、明度の高い厚い雲等が表示可能になる。
図６は線形補間前後の赤外線画像の３次元表示例である。
【００４３】
図６（Ａ），（Ｂ）は、線形補間前後の赤外線画像表示を示す図であって、図６（Ａ）が画像のピクセル数の少ない線形補間前（７６行６２列）の赤外線画像を示す図であり、図６（Ｂ）が線形補間後（３倍，６０％）の赤外線画像を示した図である。なお、図６（Ａ），（Ｂ）は、明度値２３０以下を削除して表示した画像を示している。
図６（Ａ），（Ｂ）に示すように、ピクセル数の少ない線形補間前の画像を線形補間すると、線形補間後の画像はその３倍（級数の項数６０％）のピクセル数で、細密で滑らかな曲面になっている。
【００４４】
本実施形態においては、気象画像データを線形補間し、たとえば等間隔にサンプリングされている離散画像データ群、あるいは、不等間隔にサンプリングされている離散画像データ群を元にして、データ数が画像データ群のデータ数の所定倍の回帰用データを生成し、この回帰用データを、項数が画像データ群のデータ数よりも小さいフーリエ級数に回帰させて元の画像データ群を近似する。その結果、近似により得られたデータ群の各データは滑らかに変化するようになり、かつ、近似の精度が向上する。
【００４５】
すなわち、本実施形態においては、画像データ群をフーリエ級数に回帰させることによる近似を行う。
離散データ群をフーリエ級数へ回帰させる手法について、以下に簡単に説明する。
【００４６】
フーリエ級数を用いると、回帰曲線により再現しようとする離散データ群の曲線を、三角関数を用いて１つの式によって表現することができる。
等間隔にＮ個のデータがサンプリングされる関数ｘ（ｔ）をフーリエ級数で表わすとすると、Ａ０，Ａ１，Ａ２，…，ＡｋおよびＢ０，Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｋを適宜決められる定数としたとき、ｘ（ｔ）＝Ａ０＋Ａ１ｃｏｓｔ＋Ａ２ｃｏｓ２ｔ＋…＋Ａｋｃｏｓｋｔ＋…＋Ｂ０＋Ｂ１ｓｉｎｔ＋Ｂ２ｓｉｎ２ｔ＋…＋Ｂｋｓｉｎｋｔ＋…として表わすことができる。
上式をまとめると下記式（１）のようになる。
【００４７】
【数１】
【００４８】
式（１）において、Δｔがサンプリング間隔を示し、ＮΔｔが関数ｘ（ｔ）の継続区間を示している。
式（１）はｋについて０から無限大まで総和している無限級数であるが、ｋ＝Ｎ／２までで打ち切ると、下記式（２）で表わされる有限三角級数となる。
【００４９】
【数２】
【００５０】
上式（２）によって表わされる関数を、サンプリング間隔ΔｔでサンプリングされたＮ個のサンプル値ｘｍ（ｍ＝０，１，２，…，Ｎ−１）を通るような関数に直すと、各サンプル値ｘｍは以下の式（３）のように表わすことができる。
【００５１】
【数３】
【００５２】
上式（３）における係数Ａｋ、Ｂｋはそれぞれ下記式（４）、（５）で表わすことができる。
【００５３】
【数４】
【００５４】
上式（３）で表わされる関数は、各サンプル値ｘｍを全て正確に通過する。したがって、上式（３）を用いれば、画像データ群をフーリエ級数に回帰させて、近似曲線を得ることができる。
【００５５】
ただし、式（３）の関数をそのまま用いて画像データ群を全て通過するように回帰させると、フーリエ級数に回帰させて得られた近似曲線は図７（Ａ）に示すグラフＧＤＣ１のように細かい増減を繰返す曲線となってしまう。
フーリエ級数近似後のデータの値が細かく増減することを防止して滑らかな近似曲線が得られるようにするために、本実施形態においては、式（３）の関数の項数、すなわち係数Ａｋ、Ｂｋの数を、ステップＳＴ１において得られた画像データ群のデータ数よりも小さい所定の数にして画像データ群をフーリエ級数に回帰させる。
【００５６】
フーリエ級数の項数の数については、画像データ群のデータ数の約数十％程度にすることが、等高線等の特定のためには好ましい。
画像データ群のデータ数が少な過ぎると、十分な近似精度が得られなくなるほど項数ｐの数が少なくなる。したがって、必要な近似精度にもよるが、項数ｐを増加してある程度の近似精度を確保するために、元となる画像データ群のデータ数もある程度必要である。画像データ群のデータ数が多いほど近似精度が良くなる。
【００５７】
項数ｐが少なくなるほど、式（３）の関数の計算時間は短くなり、得られる近似曲線は滑らかになる傾向にある。
ただし、項数ｐが少なくなると画像データ群の後ろの部分において近似値との間の誤差が大きくなってくる。そこで、近似の精度を高めるために、本実施形態においては画像データ群に付加的な付加データ群を加えて、フーリエ級数に回帰させるデータ数を画像データ群の所定倍に増やす。
【００５８】
処理部１７は、フーリエ級数に回帰させるデータ数を増やすために、得られた画像データ群に加える付加データ群を生成する。
フーリエ級数は周期関数であるため、この性質を利用して近似の精度を高めるために、付加データ群は、その個々のデータが、その大きさについて画像データ群の最後のデータを中心として画像データ群の各々のデータの大きさに対称となるように配列されたデータ群として生成する。
本実施形態においては、付加データ群の個々のデータを破線により繋いだグラフＧＤＣ１’が、図７（Ａ）に示すように画像データ群のグラフＧＤＣ１の最後の点を通る縦線に対してグラフＧＤＣ１に線対称になるように付加データ群を生成する。
グラフＧＤＣ１’がグラフＧＤＣ１の最後の点を中心としてグラフＧＤＣ１に点対称になるように付加データ群を生成してもよいが、近似精度向上の観点からは、図７（Ａ）に示すようにグラフが線対称となるようなデータを付加データ群とすることが好ましい。
【００５９】
以上のように、画像データ群の最後のデータに対称となるように配列した付加データ群を画像データ群に付加することより、式（３）におけるサンプル値の数をＮ個ではなくαＮ個とすることができる。αＮ個となったデータ群を、回帰用データ群と呼ぶ。
ここで、係数αは、データ数を増やすという観点から自然数とする。特に、フーリエ級数の周期的性質を利用して近似の精度を向上させるという観点からは、係数αを偶数とすることが好ましい。係数αを偶数（たとえば２）とすれば、元の画像データ群の全てのデータが、画像データ群の最後のデータを中心として対称な大きさを持つデータとして全て用いられるためである。
ただし、データ数を増やすという観点からは、係数αを正の小数とすることもできる。
係数αを２以上にして最初のＮ個のデータの２倍以上のデータ数にするためには、最初の画像データ群に基づいて生成した回帰用データ群を第１のデータ群と考え、このデータ群の最後のデータを中心として対称となるように新たなデータ群を生成すればよい。
【００６０】
以上のように生成して得た回帰用データ群を、処理部１７がフーリエ級数に回帰させる。
【００６１】
回帰用データ群をフーリエ級数に回帰させて得られる近似曲線のグラフＦＧＤＣ１を図７（Ｂ）に示す。図７（Ｂ）の横軸は図７（Ａ）と同じ測定軸ＭＡＬ上の基準位置Ａからの距離［ｍｍ］を表わしており、縦軸は輝度の大きさを表わしている。
回帰用データ群をフーリエ級数に回帰させると回帰用データ群全体についての近似曲線を得ることができるが、等色線の位置特定のためには測定軸ＭＡＬ上の画像データ群に関する解析結果のみが必要であるため、図７（Ｂ）には元の画像データ群に関する部分の近似曲線のグラフＦＧＤＣ１のみを示している。
【００６２】
グラフＦＧＤＣ１から明らかなように、項数ｐをある程度小さくしてフーリエ級数に回帰させることにより、各データの値は滑らかに変化するようになる。
また、付加データ群を含めて数が増えたデータを用いて回帰させているため、フーリエ級数への近似後の各データは滑らかに変化しつつも元の画像データ群との誤差は小さくなり、近似の精度が向上している。
元の画像データ群を用いることにより、生成した回帰用データ群が周期的なデータになるほど、近似の精度は向上すると考えられる。ただし、得られる近似曲線の滑らかさと近似の精度は、画像データ群の変化の特性や項数ｐ、回帰用データ群のデータ数等のパラメータの組み合わせにより複雑に変化し、一概に決まるものではない。
【００６３】
そして、このようにして得られたフーリエ近似曲線による輝度値をＤＸＦ変換して３次元のメッシュ画像として表示させた。なお、３次元のメッシュ画像の表示にはＡｒｃｈｉＣＡＤ７（グラフィクソフト社）等を使用することが可能であるが、他の３次元表示ソフトを使用しても構わない。
【００６４】
次に、地形画像と気象画像の３次元表示について説明する。
【００６５】
＜地形画像と気象画像の３次元表示＞
気象画像の基点として日本地形の区域では、東経１３０度、北緯３０度、東経１４０度、北緯３０度、東経１３０度、北緯４０度および東経１４０度、北緯４０度の４交点が利用可能である。
図８は、気象画像の基点として日本地形の区域での４交点を示す図である。
処理部１７は、この交点を基点として地形画像と気象画像を一致させて両画像を表示部１６に表示させる。
九州の地形ではその交点の東経１３０度、北緯３０度を基点として利用する。また、地形データに対して気象データを約１．７倍拡大して大きさを地形と一致させている。
【００６６】
図９は、２００６年９月の台風１３号の進路を示す図である。また、図１０は台風１３号の進路に並行したウォークスルーの経路を示す図である。
図９および図１０に示すように、台風１３号の進路に並行して地形上空をウォークスルーする。図１０は、１１時からスタートして２３時までの間のその軌跡を示している。図１０における折れ線ＦＬの各時刻間で３０分〜１時間刻みに３〜４枚の気象画像を表示する。
【００６７】
図１１〜図１４は、図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１１時、１４時、１６時、および１８時の気象画像を示す図である。
図１１は１１時の鹿児島上空で厚い雲がまばらに生じている画像を示している。
図１２は１４時の熊本上空の気象画像を示し、この時間帯に延岡では竜巻が発生している。
図１３は、１６時の長崎上空の気象画像を示し、厚い雲に覆われている。
図１４は、佐世保上陸時刻（１８時）で、左上の上空で濃い色（たとえば青色）の厚い雲が表示されている。これについては後述する。
【００６８】
＜延岡の竜巻発生時刻の画像解析＞
竜巻発生時刻１４時頃の気象画像について、延岡地域の画像について詳細に考察する。
図１５（Ａ−１）〜（Ｃ−２）は、１３時３０分、１４時および１４時３０分の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図である。図１５（Ａ−１）は１３時３０分における竜巻発生時刻前の気象画像を示し、図１５（Ａ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。図１５（Ｂ−１）は１４時における竜巻発生時刻の気象画像を示し、図１５（Ｂ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。図１５（Ｃ−１）は１４時３０分における竜巻発生時刻後の気象画像を示し、図１５（Ｃ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。
図１５（Ａ−２），（Ｂ−２），（Ｃ−２）において、黒点左下が基点である。
【００６９】
図６（Ａ），（Ｂ）は、明度値２３０以下を削除して表示した画像を示していたが、ここではその明度値を変更して表示する。
【００７０】
図１６は明度値１５０以下を削除して表示した画像を示す図であり、図１７は明度値１６０以下を削除して表示した画像を示す図である。
図１６は、１４時の延岡地域平面で明度値１５０以下を削除した表示であるが、削除された領域がこの地域で全く無い。同様に、図１７は明度値１６０以下を削除した表示であり、延岡地域海岸でわずかに削除領域が生じている。
【００７１】
図１８は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図１８において、矢印は断面の視線方向示す。
図１８は、明度値１８０以下の雲画像を削除したもので延岡地域が削除されている。東西断面の最低明度値は１７０である。東西断面で明度値の顕著な変化は生じていない。
【００７２】
図１９は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図１８において、矢印は断面の視線方向示す。
図１９は、明度値１７０以下の雲画像を削除したもので延岡海岸地域が削除されている。東西断面の最低明度値は１５０である。その最低値周辺の最高値との明度差は８０である。東西断面で明度値の顕著な変化がこの地域の海域に生じている。この時刻の海域上で竜巻の発生が予想される。
【００７３】
図２０は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図２０において、矢印は断面の視線を２方向について示す。
図２０においては、平面は明度値１７０以下の雲画像を削除したものである。
この図２０を図１９と比較すると、明度値をしきい値とした削除位置が海側から陸地へと移動している。
【００７４】
図２１は、竜巻の延岡市街地移動経路を示す図である。図２１において、白抜きの矢印は南延岡駅付近で竜巻の移動方向を示す。
図２１からわかるように、東西断面の最低明度値は延岡市街地域で生じており、その値は１５０である。約３０ｋｍの範囲で、明度値の急激な変化がこの地域に生じている。同様に南北断面についても最低明度値は延岡市街地域で生じている。
この雲の下で図２２（アメリカで発生した竜巻（ｎｏａａ撮影、竜巻−Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ＿ｈｔｍ．ｅｍｌ）に示すような竜巻が生じているものと推察され、１４時頃に藤田スケールのＦ２（５０〜６９ｍ／ｓ）の竜巻が生じている。
【００７５】
図２３は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図２３において、矢印は断面の視線方向示す。
図２３は、平面は明度値１７０以下の雲画像を削除したものである。
この図２３と図２０と比較すると、削除位置が延岡市街地域から北部へ既に離れた状態である。東西断面で、明度値の顕著な変化がこの地域に生じている。
【００７６】
以上の説明では、２００６年９月の台風１３号について１７日１１時から２３時の間の九州地形上の気象画像データを解析し、地形上のその変動について考察した。
この気象画像データの解析は、同様の気象状態時の解析にも適用することが可能である。
たとえば２００６年１１月７日１３時２４分頃北海道佐呂間町で発生した竜巻について気象画像を解析し、地形上でのその変動についても同様に適用することが可能である。
【００７７】
図２４（Ａ）〜（Ｃ）は、１３時、１３時３０分、１４時の北海道佐呂間町の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図である。図２４（Ａ）は１３時における竜巻発生時刻前の気象画像を示し、図２４（Ｂ）は１３時３０分における竜巻発生時刻の気象画像を示し、図２４（Ｃ）は１４時における竜巻発生時刻後の気象画像を示している。
【００７８】
図２４（Ａ）〜（Ｃ）において、Ａで示す位置が北海道佐呂間町の位置である。
たとえば図２４（Ｂ）に示すように、明度値が高い第１領域（比較的に白い領域）Ｂに隣接して明度値が低い第２領域（第１領域より黒っぽく表示される領域）Ｃがある場合には、第１領域Ｂの陸地に高い領域から第２領域Ｃの雲を後追いするように、図２２に示すような、竜巻が存在し、移動していくものと推察される。
図２４（Ｂ）では佐呂間町の北東よりの海域に明度値が低い第２領域（第１領域より黒っぽく表示される領域）Ｃが存在し、第２領域Ｃに隣接して陸地の佐呂間町を含む明度値が高い第１領域（比較的に白い領域）Ｂが存在していることから、佐呂間町側から海域の第２領域の明度値の低い雲を後追いするように竜巻が移動していったものと推察することが可能である。
その最低値周辺の最高値との明度差は１２０である。そして、延岡の場合と同様に、図１６〜図２３に関連付けて説明した複数の明度値をしきい値とするスキャン処理を行うことにより、竜巻の発生を検出することができる。
【００７９】
以上説明したように、本実施形態によれば、たとえば１ｋｍメッシュを用い、海域と湖を地形データから削除して３次元表示し、気象衛星ひまわりの気象画像データを取得しデータ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、そのデータ数を増やす処理を行い、この気象画像データを地形データ上に載せて、その明度差を利用して３次元表示することから以下の効果を得ることができる。
【００８０】
すなわち、国土地理院の地形データから海域と湖を削除して３次元表示することで地形の表示がより明確になり、画像表示時間も短縮できる。
気象衛星ひまわりの画像データを地形上に載せて、その明度差を利用して３次元表示するに際、明度の低いデータを削除して表示することにより明度の高い厚い雲等が表示可能になる。
地形と気象データの同じ領域において、地形データに比べて、気象データはそのピクセル数が少なく粗いために、データ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、そのデータ数を増やことから、細密で滑らかな曲面表示が可能である。
また、気象画像データを地形上に載せて、この画像上をウォークスルーすることにより、気象画像の変動と地形との関連について詳細な観察が可能である。
【００８１】
また、具体的な処理例として、２００６年９月の台風１３号について１７日１１時から２３時の間の九州地形上の気象画像を解析し、地形上のその変動について検討した。延岡地域平面とその市街地を通過する九州東西、南北断面について３次元画像からその断面を表示した。１４時のその画像の最低明度値は延岡地域で生じて、明度値の最も急激な変化がこの地域に生じていた。また、１４時ごろに藤田スケールのＦ２（５０〜６９ｍ／ｓ）の竜巻が生じている。明度値の変化と風向を時系列で追って、その急激な変化を検討することで、竜巻の発生が予想される。
今後、正確な竜巻発生時刻の画像が得られれば、さらに明度値の低いその急激な変化の画像が得られると思われる。また、ドップラーレーダー等により、狭領域の詳細な画像が得られれば、より正確な解析が可能になる。
【００８２】
本発明の実施例として、さらに酒田市の突風発生の解析について述べる。
２００５年１２月２５日に酒田市庄内町のＪＲ羽越本線の北余目駅〜砂越駅間で突風による列車脱線事故が発生した。突風発生時刻１９時１４分頃の気象画像について、酒田市庄内町地域を詳細に検討する。
１７時００分から１９時３０分の間の各時刻の気象画像を図２５（Ａ）〜（Ｆ）に示す。酒田市沖で、画像に明度の変化が生じている。
【００８３】
図２６は酒田市付近を拡大した画像で、左右は経線等を削除前後の画像である。気象画像と地形との対応位置として、２個の基点を↑で示す。
【００８４】
図２７〜３２は酒田市付近の地形上に各時刻の気象画像を載せた画像である。その平面（上）と断面で、↑は視線方向を示す。
図２７は１７時００分の表示で平面は明度値１２０以下を削除した画像である。削除されたＡ点付近の断面の明度値の最低は１０３、最高は１６２で、その明度差は５９である。ここで、最高は最低値周辺の最高値を北南西東の順に求めて平均した。その値は１４４、１６２、１４３、１９８である。
同様に、図２８は１７時３０分の表示でＡ点付近の明度差は５５である。
図２９は１８時００分の表示でＡ点付近の明度差は４３で、陸地に近い。
図３０は１８時３０分の表示でＡ点付近の明度差は７１である。東西断面（中央）と南北断面（下）を示す。海上で明度差が大きくなっている。
図３１は１９時００分の表示でＡ点付近の明度差は４６である。約６０ｋｍの範囲で、明度値の急激な変化がこの地域に生じている。この時刻の１４分後に藤田スケールでＦ１の突風が生じている。
図３２は１９時３０分の表示でＡ点付近の明度差は３３である。１９時と比較すると明度差は小さい。
図３３は１９時００分の３Ｄ表示でＡ地域を表示している。図３３は南西から北東方向の視線である。Ａ地域は地形の海岸上にある。
【００８５】
以上の通り、明度値の急激な変化が生じている部分の明度差から規模に応じた突風を検出することができることが判った。
【００８６】
なお、以上詳細に説明した方法は、上記手順に応じたプログラムとして形成し、ＣＰＵ等のコンピュータで実行するように構成することも可能である。
また、このようなプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体、この記録媒体をセットしたコンピュータによりアクセスし上記プログラムを実行するように構成可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の実施形態に係る気象画像解析装置（気象異常検出装置）の構成例を示すブロック図である。
【図２】地形データのメッシュにその番号と節点番号、さらに座標値を付加した例を示す図であって、（Ａ）はメッシュの削除前を示す図であり、（Ｂ）はメッシュの削除後を示す図である。
【図３】海域と湖の削除前後の九州の地形画像を示す図であって、（Ａ）が海域と湖の削除前の画像を示す図であり、（Ｂ）が海域と湖の削除後の画像を示す図である。
【図４】海域と湖の削除後の九州の３次元表示画像を示す図である。
【図５】経線、緯線の削除前後の赤外線画像を示す図であって、（Ａ）が経線、緯線の削除前の画像を示す図であり、（Ｂ）が経線、緯線の削除後の画像を示す図である。
【図６】線形補間前後の赤外線画像表示を示す図であって、（Ａ）が画像のピクセル数の少ない線形補間前（７６行６２列）の赤外線画像を示す図であり、（Ｂ）が線形補間後（３倍，６０％）の赤外線画像を示した図である。
【図７】画像データ群を示すグラフであり、（Ａ）はフーリエ級数に回帰させるデータ群のグラフであり、（Ｂ）は（Ａ）に示すデータ群をフーリエ級数に回帰させて得られる近似曲線のグラフである。
【図８】気象画像の基点として日本地形の区域での４交点を示す図である。
【図９】２００６年９月の台風１３号の進路を示す図である。
【図１０】図１０は台風１３号の進路に並行したウォークスルーの経路を示す図である。
【図１１】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１１時の鹿児島上空の気象画像を示す図である。
【図１２】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１４時の熊本上空の気象画像を示す図である。
【図１３】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１６時の長崎上空の気象画像を示す図である。
【図１４】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１８時の佐世保上空の気象画像を示す図である。
【図１５】１３時３０分、１４時および１４時３０分の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図であって、（Ａ−１）は１３時３０分における竜巻発生時刻前の気象画像を示す図であり、（Ａ−２）は経線等を削除後の画像を示す図であり、（Ｂ−１）は１４時における竜巻発生時刻の気象画像を示す図であり、（Ｂ−２）は経線等を削除後の画像を示す図であり、（Ｃ−１）は１４時３０分における竜巻発生時刻後の気象画像を示す図であり、（Ｃ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。
【図１６】明度値１５０以下を削除して表示した画像を示す図である。
【図１７】明度値１６０以下を削除して表示した画像を示す図である。
【図１８】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図１９】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図２０】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図２１】竜巻の延岡市街地移動経路を示す図である。
【図２２】雲の下で発生した竜巻の画像を示す図である。
【図２３】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図２４】１３時、１３時３０分、１４時の北海道佐呂間町の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図であって、（Ａ）は１３時における竜巻発生時刻前の気象画像を示す図であり、（Ｂ）は１３時３０分における竜巻発生時刻の気象画像を示す図であり、（Ｃ）は１４時における竜巻発生時刻後の気象画像を示す図である。
【図２５】１７時００分から１９時３０分の間の各時刻の気象画像を示す図である。
【図２６】酒田市付近を拡大した画像で、右は経線等を削除後の画像を示す図である。
【図２７】１７時００分の表示で平面は明度値１２０以下を削除した画像を示す図である。
【図２８】１７時３０分の表示でＡ点付近の明度差は５５の画像を示す図である。
【図２９】１８時００分の表示でＡ点付近の明度差は４３で、陸地に近い画像を示す図である。
【図３０】１８時３０分の表示でＡ点付近の明度差は７１の画像を示す図である。
【図３１】１９時００分の表示でＡ点付近の明度差は４６の画像を示す図である。
【図３２】１９時３０分の表示でＡ点付近の明度差は３３の画像を示す図である。
【図３３】１９時００分の３Ｄ表示でＡ地域を表示している画像を示す図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０・・・気象画像解析装置（気象異常検出装置）、１１・・・地形データ記憶部、１２・・・気象画像データ提供部、１３・・・気象画像データ取得部、１４・・・記憶部、１５・・・操作部、１６・・・表示部、１７・・・処理部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、竜巻、突風等の気象異常状態の発生を検出可能な気象画像解析装置およびその方法、並びにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
気象衛星の画像は、地形データに重ね合わせて用いられるが、地形データに対応したいずれの位置に雲が存在するのか、また、台風級の大きな勢力の低気圧に伴う雲の流れや台風の目の存在、気圧配置等を確認することができる。
【０００３】
このような、気象衛星の画像データは、所定時間ごと（現在は３０分ごと）に更新され、天気予報や台風の進路予想等に使用されている。
【０００４】
気象衛星の画像としては、可視画像と赤外線画像がある。赤外線画像は温度観測により、雲頂の高度を見積もり、可視画像とは異なる。ただし、夜間の観測も可能である。
【０００５】
【非特許文献１】国土地理院：数値地図２５０ｍメッシュ（標高）、平成９年７月
【非特許文献２】杉本智彦：カシミール３Ｄ，実業之日本社，Ｄｅｃ，２００３．
【非特許文献３】世界を見渡す３Ｄソフトウェア，ｈｔｔｐ：／／ｅａｒｔｈ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏ．ｊｐ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、前述したように、気象衛星の画像は、地形データに対応した雲の位置や、大きな勢力の低気圧に伴う雲の流れや台風の目の存在を確認することができるが、竜巻、突風等の気象異常状態の発生は、その画像の特質から確認、あるいは予測することが極めて困難である。
【０００７】
気象衛星の画像を３次元表示することにより、解明の糸口を得ることができる可能性があるものと考えられる。
しかしながら、たとえば大きな勢力の台風を含む気象衛星の可視画像は、九州や四国の全体を覆うような厚い雲が存在する場合、明度が高く明度差が少ないため、３次元表示をすることは困難である。
【０００８】
３次元表示がより明確な赤外線画像を利用することも可能であるが、地形データに比べて、気象データはそのピクセル数が少なく粗いために、現状では気象異常状態の発生検出に用いることは難しい。
【０００９】
本発明は、気象衛星の画像データを用いて竜巻、突風等の気象異常状態の発生を的確に検出可能な気象画像解析装置およびその方法、並びにプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の観点は、気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析装置であって、地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を明度差を利用した明度の変化として表出させることが可能な処理部を有する。
【００１１】
好適には、前記処理部は、取得した前記気象画像データのデータ間を線形補間してデータ数を増やす処理を行う。
【００１２】
好適には、前記処理部は、高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす。
【００１３】
好適には、前記処理部は、前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出させる。
【００１４】
好適には、前記処理部は、前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出させる。
【００１５】
好適には、前記処理部は、気象画像データを地形画像データ上に載せ、当該画像上をウォークスルーしたときの所定時刻の画像を表示可能である。
【００１６】
本発明の第２の観点は、気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析方法であって、前記地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出する。
【００１７】
本発明の第３の観点は、気象衛星による気象画像データを解析する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出させる処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、気象衛星の画像データを用いて竜巻、突風等の気象異常状態の発生を的確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を図面に関連付けて説明する。
【００２０】
図１は、本発明の実施形態に係る気象画像解析装置（気象異常検出装置）の構成例を示すブロック図である。
【００２１】
本気象画像解析装置（気象異常検出装置）１０は、図１に示すように、地形データ記憶部１１、気象画像データ提供部１２、気象画像データ取得部１３、記憶部１４、操作部１５、表示部１６、および処理部１７を主構成要素として有している。
【００２２】
地形データ記憶部１１は、５ｍから１ｋｍメッシュまで種々の数値地図として国土地理院から公開（たとえば非特許文献１参照）されている地形データのうち、たとえば１ｋｍメッシュの地形データを記憶する。
地形データ記憶部１１は、たとえばＣＤＲＯＭ等の記憶媒体として形成され、処理部１７によりアクセス可能な図示しない光記録再生装置等にセットされ、処理部１７により記憶データが読み出される。
この読み出される地形データの数値データは、地形標高の他に標高０ｍの海域は−９９９９、湖は０００００で表示されように形成されている。
【００２３】
気象画像データ提供部１２は、気象衛星を通して撮像された気象画像データを記憶するデータベースとして形成され、気象画像データ取得部１３を介して取得可能に構成されている。
気象画像データ提供部１２は、気象衛星を通して赤外線画像あるいは可視画像として撮像され、３０分ごとに更新され、所定期間のデータが蓄積される。
【００２４】
気象画像データ取得部１３は、処理部１７による気象画像データ取得の指示に応答して、気象画像データ提供部１２にデータ要求等の送受によるネゴシエーション（データの交換手続）等を行って気象画像データを取得する。
気象画像データ取得部１３により取得された気象画像データは、記憶部１４に格納される。
【００２５】
記憶部１４は、処理部１７のメインプログラムや気象画像の解析プログラム、計算プログラム等を記憶する。
また、記憶部１４は、画像解析のために取得した気象画像データ、地形データ、あるいは解析処理中のデータ等が一時的にあるいは保存データとして記憶される。
記憶部１４は、処理部１７によりアクセスされ、データが読み出されたり、書き込まれたりする。
【００２６】
操作部１５は、キーボードやマウス等により構成され、処理部１７において、所望のプログラムを実行するためのコマンドや設定値を入力し、処理部１７に指示するために使用される。
【００２７】
表示部１６は、たとえば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）や液晶表示パネル（ＬＤＣ）等の各種表示装置により構成され、表示部１６のモニタ部には、取得した画像解析のために取得した気象画像データ、地形データ、解析処理のデータ、解析結果が表示される。
また、表示部１６のモニタ部には、処理部１７への処理の指示のためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面が表示される。
【００２８】
処理部１７は、解析装置１０全体の各部の制御を行う。
処理部１７は、操作部１５の操作入力に応答して気象画像解析のため、地形データ記憶部１１による地形データの取得、気象画像データ取得部１３を通しての気象画像データの取得、取得データの記憶部１４への格納処理、読み出し処理を行う。
さらに、処理部１７は、以下に詳述するような、取得したデータのモディファイ処理、合成処理、気象画像データの複数の明度値をしきい値としたスキャン処理等を行って、気象画像データの解析処理を行い、取得した画像解析のために取得した気象画像データ、地形データ、解析処理のデータ、解析結果等の表示部１６への３次元表示制御等を行う。
【００２９】
以下、本実施形態に係る気象画像データの解析処理について、処理部１７の処理を中心に、図面に関連付けて説明する。
【００３０】
まず、処理部１７の処理の大略を説明する。
【００３１】
＜処理の概略＞
最近、地形データの３次元表示が数多く試みられている（非特許文献２、あるいは非特許文献３参照）。
その地形データは５ｍから１ｋｍメッシュまで種々の数値地図として国土地理院から公開（前述の非特許文献１）されている。
本実施形態においては、１ｋｍメッシュを用いて地形を３次元表示する。この数値データは地形標高の他に標高０ｍの海域は−９９９９、湖は０００００で表示されている。まず、これらの海域と湖を地形データから削除して３次元表示する。海域と湖を省くことで地形の表示がより明確になり、画像表示時間も短縮できる。
【００３２】
次に、本実施形態においては、気象衛星ひまわりの気象画像データを地形データ上に載せて、その明度差を利用して３次元表示する。その際、明度の低いデータを削除して表示する。これにより、明度の高い厚い雲等が表示可能になる。なお、画像の明度は、０〜２５５の２５６の値をとることが可能であり、明度値２５５に近いほど画像は白く表示され、明度値０に近いほど画像は黒く表示される。
また、地形画像データと気象画像データの同じ領域において、地形画像データに比べて、気象画像データはそのピクセル数が少なく粗いために、後で詳述するように、データ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、そのデータ数を増やす処理を行う。
【００３３】
以下の処理部１７における気象画像データの解析処理のより具体的な処理について、順を追って説明する。
なお、ここでは、２００６年９月の台風１３号について１７日１１時から２３時の間の九州地形上の気象画像データを解析し、地形上のその変動について考察する。
【００３４】
＜地形データの海域と湖の削除＞
上述したように、１ｋｍメッシュの数値地図は地形標高の他に標高０ｍの海域は−９９９９、湖は０００００で表示されている。その行列数は８０×８０で、そのユニットを連結して求める地形が表示できる。
ここでは、そのユニットを連結して九州の地形データの行列を作成する。地形標高データを３次元表示するために、そのデータをＤＸＦ（Ｄｒａｗｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ Ｆｉｌｅ）変換して３次元ＣＡＤで読み込み、地形メッシュを作成する。
その際、湖と海域の標高０ｍ以下のメッシュを削除する。
【００３５】
図２（Ａ），（Ｂ）は地形データのメッシュにその番号と節点番号、さらに座標値を付加した例を示す図であって、図２（Ａ）はメッシュの削除前を示し、図２（Ｂ）はメッシュの削除後を示している。
【００３６】
地形データは、図２（Ａ）に示すように、メッシュにその番号と節点番号、さらに座標値を付加したものである。その後、標高０の節点を含むメッシュ、たとえば、図２（Ａ）で番号６，７，１０，１１のメッシュを削除する。
図２（Ｂ）に示すように、削除されたメッシュ番号を除いて、メッシュを通し番号に並べ替え、その座標値を入れ替える。さらに節点番号を通し番号に並べ替える。
これにより、節点番号が１から昇順に付加されてＤＸＦ変換が可能になる。
【００３７】
図３（Ａ），（Ｂ）は、海域と湖の削除前後の九州の地形画像を示す図であって、図３（Ａ）が海域と湖の削除前の画像を示す図であり、図３（Ｂ）が海域と湖の削除後の画像を示す図である。
図４は、海域と湖の削除後の九州の３次元表示画像を示す図である。
【００３８】
図３および図４は、行列数８０×８０のユニットを５行４列連結したもので、海域と湖のメッシュ削除前と削除後の表示である。
カラー表示を行う場合、たとえば標高の低所から高所の順に、青から赤色の順で着色して表示することが可能である。
【００３９】
＜気象画像データの３次元表示＞
図５（Ａ），（Ｂ）は、経線、緯線の削除前後の赤外線画像を示す図であって、図５（Ａ）が経線、緯線の削除前の画像を示す図であり、図５（Ｂ）が経線、緯線の削除後の画像を示す図である。
気象衛星の画像には雲画像の他に、明度の高い経線、緯線、地形境界線などが含まれているので、それらの線を削除して雲の明度のみを表示する必要がある。
そのため、図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、それらの線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて、余計なデータを削除した画像に修正する。
また、気象衛星の画像は可視画像と赤外線画像がある。赤外線画像は温度観測により、雲頂の高度を見積もり、可視画像とは異なる。ただし、夜間の観測も可能である。
【００４０】
２００６年９月の台風１３号はその勢力が強く、最低気圧は９１９ｈＰａ（１６日３〜９時）で、その勢力はあまり衰えずに９５０ｈＰａ（１７日１８時）で九州北部へ上陸した。その可視画像は九州全体を覆い明度差が少ないため、明度差を利用した３次元表示ができない。
そこで、ここでは３次元表示がより明確な赤外線画像を利用する。そして、図５（Ｂ）に示すように、経線、緯線の削除後の赤外線画像を利用する。
【００４１】
また、地形と気象画像の同じ領域において、地形データに比べて、気象画像データはそのピクセル数が少なく表示が粗くなる。
そこで、本実施形態においては、データ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、データ数を増やして表示する。
【００４２】
次に、地形データの海域と湖の削除と同様に、明度の低い気象画像データを削除して表示する。
これにより、明度の高い厚い雲等が表示可能になる。
図６は線形補間前後の赤外線画像の３次元表示例である。
【００４３】
図６（Ａ），（Ｂ）は、線形補間前後の赤外線画像表示を示す図であって、図６（Ａ）が画像のピクセル数の少ない線形補間前（７６行６２列）の赤外線画像を示す図であり、図６（Ｂ）が線形補間後（３倍，６０％）の赤外線画像を示した図である。なお、図６（Ａ），（Ｂ）は、明度値２３０以下を削除して表示した画像を示している。
図６（Ａ），（Ｂ）に示すように、ピクセル数の少ない線形補間前の画像を線形補間すると、線形補間後の画像はその３倍（級数の項数６０％）のピクセル数で、細密で滑らかな曲面になっている。
【００４４】
本実施形態においては、気象画像データを線形補間し、たとえば等間隔にサンプリングされている離散画像データ群、あるいは、不等間隔にサンプリングされている離散画像データ群を元にして、データ数が画像データ群のデータ数の所定倍の回帰用データを生成し、この回帰用データを、項数が画像データ群のデータ数よりも小さいフーリエ級数に回帰させて元の画像データ群を近似する。その結果、近似により得られたデータ群の各データは滑らかに変化するようになり、かつ、近似の精度が向上する。
【００４５】
すなわち、本実施形態においては、画像データ群をフーリエ級数に回帰させることによる近似を行う。
離散データ群をフーリエ級数へ回帰させる手法について、以下に簡単に説明する。
【００４６】
フーリエ級数を用いると、回帰曲線により再現しようとする離散データ群の曲線を、三角関数を用いて１つの式によって表現することができる。
等間隔にＮ個のデータがサンプリングされる関数ｘ（ｔ）をフーリエ級数で表わすとすると、Ａ０，Ａ１，Ａ２，…，ＡｋおよびＢ０，Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｋを適宜決められる定数としたとき、ｘ（ｔ）＝Ａ０＋Ａ１ｃｏｓｔ＋Ａ２ｃｏｓ２ｔ＋…＋Ａｋｃｏｓｋｔ＋…＋Ｂ０＋Ｂ１ｓｉｎｔ＋Ｂ２ｓｉｎ２ｔ＋…＋Ｂｋｓｉｎｋｔ＋…として表わすことができる。
上式をまとめると下記式（１）のようになる。
【００４７】
【数１】
【００４８】
式（１）において、Δｔがサンプリング間隔を示し、ＮΔｔが関数ｘ（ｔ）の継続区間を示している。
式（１）はｋについて０から無限大まで総和している無限級数であるが、ｋ＝Ｎ／２までで打ち切ると、下記式（２）で表わされる有限三角級数となる。
【００４９】
【数２】
【００５０】
上式（２）によって表わされる関数を、サンプリング間隔ΔｔでサンプリングされたＮ個のサンプル値ｘｍ（ｍ＝０，１，２，…，Ｎ−１）を通るような関数に直すと、各サンプル値ｘｍは以下の式（３）のように表わすことができる。
【００５１】
【数３】
【００５２】
上式（３）における係数Ａｋ、Ｂｋはそれぞれ下記式（４）、（５）で表わすことができる。
【００５３】
【数４】
【００５４】
上式（３）で表わされる関数は、各サンプル値ｘｍを全て正確に通過する。したがって、上式（３）を用いれば、画像データ群をフーリエ級数に回帰させて、近似曲線を得ることができる。
【００５５】
ただし、式（３）の関数をそのまま用いて画像データ群を全て通過するように回帰させると、フーリエ級数に回帰させて得られた近似曲線は図７（Ａ）に示すグラフＧＤＣ１のように細かい増減を繰返す曲線となってしまう。
フーリエ級数近似後のデータの値が細かく増減することを防止して滑らかな近似曲線が得られるようにするために、本実施形態においては、式（３）の関数の項数、すなわち係数Ａｋ、Ｂｋの数を、ステップＳＴ１において得られた画像データ群のデータ数よりも小さい所定の数にして画像データ群をフーリエ級数に回帰させる。
【００５６】
フーリエ級数の項数の数については、画像データ群のデータ数の約数十％程度にすることが、等高線等の特定のためには好ましい。
画像データ群のデータ数が少な過ぎると、十分な近似精度が得られなくなるほど項数ｐの数が少なくなる。したがって、必要な近似精度にもよるが、項数ｐを増加してある程度の近似精度を確保するために、元となる画像データ群のデータ数もある程度必要である。画像データ群のデータ数が多いほど近似精度が良くなる。
【００５７】
項数ｐが少なくなるほど、式（３）の関数の計算時間は短くなり、得られる近似曲線は滑らかになる傾向にある。
ただし、項数ｐが少なくなると画像データ群の後ろの部分において近似値との間の誤差が大きくなってくる。そこで、近似の精度を高めるために、本実施形態においては画像データ群に付加的な付加データ群を加えて、フーリエ級数に回帰させるデータ数を画像データ群の所定倍に増やす。
【００５８】
処理部１７は、フーリエ級数に回帰させるデータ数を増やすために、得られた画像データ群に加える付加データ群を生成する。
フーリエ級数は周期関数であるため、この性質を利用して近似の精度を高めるために、付加データ群は、その個々のデータが、その大きさについて画像データ群の最後のデータを中心として画像データ群の各々のデータの大きさに対称となるように配列されたデータ群として生成する。
本実施形態においては、付加データ群の個々のデータを破線により繋いだグラフＧＤＣ１’が、図７（Ａ）に示すように画像データ群のグラフＧＤＣ１の最後の点を通る縦線に対してグラフＧＤＣ１に線対称になるように付加データ群を生成する。
グラフＧＤＣ１’がグラフＧＤＣ１の最後の点を中心としてグラフＧＤＣ１に点対称になるように付加データ群を生成してもよいが、近似精度向上の観点からは、図７（Ａ）に示すようにグラフが線対称となるようなデータを付加データ群とすることが好ましい。
【００５９】
以上のように、画像データ群の最後のデータに対称となるように配列した付加データ群を画像データ群に付加することより、式（３）におけるサンプル値の数をＮ個ではなくαＮ個とすることができる。αＮ個となったデータ群を、回帰用データ群と呼ぶ。
ここで、係数αは、データ数を増やすという観点から自然数とする。特に、フーリエ級数の周期的性質を利用して近似の精度を向上させるという観点からは、係数αを偶数とすることが好ましい。係数αを偶数（たとえば２）とすれば、元の画像データ群の全てのデータが、画像データ群の最後のデータを中心として対称な大きさを持つデータとして全て用いられるためである。
ただし、データ数を増やすという観点からは、係数αを正の小数とすることもできる。
係数αを２以上にして最初のＮ個のデータの２倍以上のデータ数にするためには、最初の画像データ群に基づいて生成した回帰用データ群を第１のデータ群と考え、このデータ群の最後のデータを中心として対称となるように新たなデータ群を生成すればよい。
【００６０】
以上のように生成して得た回帰用データ群を、処理部１７がフーリエ級数に回帰させる。
【００６１】
回帰用データ群をフーリエ級数に回帰させて得られる近似曲線のグラフＦＧＤＣ１を図７（Ｂ）に示す。図７（Ｂ）の横軸は図７（Ａ）と同じ測定軸ＭＡＬ上の基準位置Ａからの距離［ｍｍ］を表わしており、縦軸は輝度の大きさを表わしている。
回帰用データ群をフーリエ級数に回帰させると回帰用データ群全体についての近似曲線を得ることができるが、等色線の位置特定のためには測定軸ＭＡＬ上の画像データ群に関する解析結果のみが必要であるため、図７（Ｂ）には元の画像データ群に関する部分の近似曲線のグラフＦＧＤＣ１のみを示している。
【００６２】
グラフＦＧＤＣ１から明らかなように、項数ｐをある程度小さくしてフーリエ級数に回帰させることにより、各データの値は滑らかに変化するようになる。
また、付加データ群を含めて数が増えたデータを用いて回帰させているため、フーリエ級数への近似後の各データは滑らかに変化しつつも元の画像データ群との誤差は小さくなり、近似の精度が向上している。
元の画像データ群を用いることにより、生成した回帰用データ群が周期的なデータになるほど、近似の精度は向上すると考えられる。ただし、得られる近似曲線の滑らかさと近似の精度は、画像データ群の変化の特性や項数ｐ、回帰用データ群のデータ数等のパラメータの組み合わせにより複雑に変化し、一概に決まるものではない。
【００６３】
そして、このようにして得られたフーリエ近似曲線による輝度値をＤＸＦ変換して３次元のメッシュ画像として表示させた。なお、３次元のメッシュ画像の表示にはＡｒｃｈｉＣＡＤ７（グラフィクソフト社）等を使用することが可能であるが、他の３次元表示ソフトを使用しても構わない。
【００６４】
次に、地形画像と気象画像の３次元表示について説明する。
【００６５】
＜地形画像と気象画像の３次元表示＞
気象画像の基点として日本地形の区域では、東経１３０度、北緯３０度、東経１４０度、北緯３０度、東経１３０度、北緯４０度および東経１４０度、北緯４０度の４交点が利用可能である。
図８は、気象画像の基点として日本地形の区域での４交点を示す図である。
処理部１７は、この交点を基点として地形画像と気象画像を一致させて両画像を表示部１６に表示させる。
九州の地形ではその交点の東経１３０度、北緯３０度を基点として利用する。また、地形データに対して気象データを約１．７倍拡大して大きさを地形と一致させている。
【００６６】
図９は、２００６年９月の台風１３号の進路を示す図である。また、図１０は台風１３号の進路に並行したウォークスルーの経路を示す図である。
図９および図１０に示すように、台風１３号の進路に並行して地形上空をウォークスルーする。図１０は、１１時からスタートして２３時までの間のその軌跡を示している。図１０における折れ線ＦＬの各時刻間で３０分〜１時間刻みに３〜４枚の気象画像を表示する。
【００６７】
図１１〜図１４は、図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１１時、１４時、１６時、および１８時の気象画像を示す図である。
図１１は１１時の鹿児島上空で厚い雲がまばらに生じている画像を示している。
図１２は１４時の熊本上空の気象画像を示し、この時間帯に延岡では竜巻が発生している。
図１３は、１６時の長崎上空の気象画像を示し、厚い雲に覆われている。
図１４は、佐世保上陸時刻（１８時）で、左上の上空で濃い色（たとえば青色）の厚い雲が表示されている。これについては後述する。
【００６８】
＜延岡の竜巻発生時刻の画像解析＞
竜巻発生時刻１４時頃の気象画像について、延岡地域の画像について詳細に考察する。
図１５（Ａ−１）〜（Ｃ−２）は、１３時３０分、１４時および１４時３０分の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図である。図１５（Ａ−１）は１３時３０分における竜巻発生時刻前の気象画像を示し、図１５（Ａ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。図１５（Ｂ−１）は１４時における竜巻発生時刻の気象画像を示し、図１５（Ｂ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。図１５（Ｃ−１）は１４時３０分における竜巻発生時刻後の気象画像を示し、図１５（Ｃ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。
図１５（Ａ−２），（Ｂ−２），（Ｃ−２）において、黒点左下が基点である。
【００６９】
図６（Ａ），（Ｂ）は、明度値２３０以下を削除して表示した画像を示していたが、ここではその明度値を変更して表示する。
【００７０】
図１６は明度値１５０以下を削除して表示した画像を示す図であり、図１７は明度値１６０以下を削除して表示した画像を示す図である。
図１６は、１４時の延岡地域平面で明度値１５０以下を削除した表示であるが、削除された領域がこの地域で全く無い。同様に、図１７は明度値１６０以下を削除した表示であり、延岡地域海岸でわずかに削除領域が生じている。
【００７１】
図１８は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図１８において、矢印は断面の視線方向示す。
図１８は、明度値１８０以下の雲画像を削除したもので延岡地域が削除されている。東西断面の最低明度値は１７０である。東西断面で明度値の顕著な変化は生じていない。
【００７２】
図１９は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図１８において、矢印は断面の視線方向示す。
図１９は、明度値１７０以下の雲画像を削除したもので延岡海岸地域が削除されている。東西断面の最低明度値は１５０である。その最低値周辺の最高値との明度差は８０である。東西断面で明度値の顕著な変化がこの地域の海域に生じている。この時刻の海域上で竜巻の発生が予想される。
【００７３】
図２０は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図２０において、矢印は断面の視線を２方向について示す。
図２０においては、平面は明度値１７０以下の雲画像を削除したものである。
この図２０を図１９と比較すると、明度値をしきい値とした削除位置が海側から陸地へと移動している。
【００７４】
図２１は、竜巻の延岡市街地移動経路を示す図である。図２１において、白抜きの矢印は南延岡駅付近で竜巻の移動方向を示す。
図２１からわかるように、東西断面の最低明度値は延岡市街地域で生じており、その値は１５０である。約３０ｋｍの範囲で、明度値の急激な変化がこの地域に生じている。同様に南北断面についても最低明度値は延岡市街地域で生じている。
この雲の下で図２２（アメリカで発生した竜巻（ｎｏａａ撮影、竜巻−Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ＿ｈｔｍ．ｅｍｌ）に示すような竜巻が生じているものと推察され、１４時頃に藤田スケールのＦ２（５０〜６９ｍ／ｓ）の竜巻が生じている。
【００７５】
図２３は、右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。図２３において、矢印は断面の視線方向示す。
図２３は、平面は明度値１７０以下の雲画像を削除したものである。
この図２３と図２０と比較すると、削除位置が延岡市街地域から北部へ既に離れた状態である。東西断面で、明度値の顕著な変化がこの地域に生じている。
【００７６】
以上の説明では、２００６年９月の台風１３号について１７日１１時から２３時の間の九州地形上の気象画像データを解析し、地形上のその変動について考察した。
この気象画像データの解析は、同様の気象状態時の解析にも適用することが可能である。
たとえば２００６年１１月７日１３時２４分頃北海道佐呂間町で発生した竜巻について気象画像を解析し、地形上でのその変動についても同様に適用することが可能である。
【００７７】
図２４（Ａ）〜（Ｃ）は、１３時、１３時３０分、１４時の北海道佐呂間町の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図である。図２４（Ａ）は１３時における竜巻発生時刻前の気象画像を示し、図２４（Ｂ）は１３時３０分における竜巻発生時刻の気象画像を示し、図２４（Ｃ）は１４時における竜巻発生時刻後の気象画像を示している。
【００７８】
図２４（Ａ）〜（Ｃ）において、Ａで示す位置が北海道佐呂間町の位置である。
たとえば図２４（Ｂ）に示すように、明度値が高い第１領域（比較的に白い領域）Ｂに隣接して明度値が低い第２領域（第１領域より黒っぽく表示される領域）Ｃがある場合には、第１領域Ｂの陸地に高い領域から第２領域Ｃの雲を後追いするように、図２２に示すような、竜巻が存在し、移動していくものと推察される。
図２４（Ｂ）では佐呂間町の北東よりの海域に明度値が低い第２領域（第１領域より黒っぽく表示される領域）Ｃが存在し、第２領域Ｃに隣接して陸地の佐呂間町を含む明度値が高い第１領域（比較的に白い領域）Ｂが存在していることから、佐呂間町側から海域の第２領域の明度値の低い雲を後追いするように竜巻が移動していったものと推察することが可能である。
その最低値周辺の最高値との明度差は１２０である。そして、延岡の場合と同様に、図１６〜図２３に関連付けて説明した複数の明度値をしきい値とするスキャン処理を行うことにより、竜巻の発生を検出することができる。
【００７９】
以上説明したように、本実施形態によれば、たとえば１ｋｍメッシュを用い、海域と湖を地形データから削除して３次元表示し、気象衛星ひまわりの気象画像データを取得しデータ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、そのデータ数を増やす処理を行い、この気象画像データを地形データ上に載せて、その明度差を利用して３次元表示することから以下の効果を得ることができる。
【００８０】
すなわち、国土地理院の地形データから海域と湖を削除して３次元表示することで地形の表示がより明確になり、画像表示時間も短縮できる。
気象衛星ひまわりの画像データを地形上に載せて、その明度差を利用して３次元表示するに際、明度の低いデータを削除して表示することにより明度の高い厚い雲等が表示可能になる。
地形と気象データの同じ領域において、地形データに比べて、気象データはそのピクセル数が少なく粗いために、データ間を線形補間して高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、そのデータ数を増やことから、細密で滑らかな曲面表示が可能である。
また、気象画像データを地形上に載せて、この画像上をウォークスルーすることにより、気象画像の変動と地形との関連について詳細な観察が可能である。
【００８１】
また、具体的な処理例として、２００６年９月の台風１３号について１７日１１時から２３時の間の九州地形上の気象画像を解析し、地形上のその変動について検討した。延岡地域平面とその市街地を通過する九州東西、南北断面について３次元画像からその断面を表示した。１４時のその画像の最低明度値は延岡地域で生じて、明度値の最も急激な変化がこの地域に生じていた。また、１４時ごろに藤田スケールのＦ２（５０〜６９ｍ／ｓ）の竜巻が生じている。明度値の変化と風向を時系列で追って、その急激な変化を検討することで、竜巻の発生が予想される。
今後、正確な竜巻発生時刻の画像が得られれば、さらに明度値の低いその急激な変化の画像が得られると思われる。また、ドップラーレーダー等により、狭領域の詳細な画像が得られれば、より正確な解析が可能になる。
【００８２】
本発明の実施例として、さらに酒田市の突風発生の解析について述べる。
２００５年１２月２５日に酒田市庄内町のＪＲ羽越本線の北余目駅〜砂越駅間で突風による列車脱線事故が発生した。突風発生時刻１９時１４分頃の気象画像について、酒田市庄内町地域を詳細に検討する。
１７時００分から１９時３０分の間の各時刻の気象画像を図２５（Ａ）〜（Ｆ）に示す。酒田市沖で、画像に明度の変化が生じている。
【００８３】
図２６は酒田市付近を拡大した画像で、左右は経線等を削除前後の画像である。気象画像と地形との対応位置として、２個の基点を↑で示す。
【００８４】
図２７〜３２は酒田市付近の地形上に各時刻の気象画像を載せた画像である。その平面（上）と断面で、↑は視線方向を示す。
図２７は１７時００分の表示で平面は明度値１２０以下を削除した画像である。削除されたＡ点付近の断面の明度値の最低は１０３、最高は１６２で、その明度差は５９である。ここで、最高は最低値周辺の最高値を北南西東の順に求めて平均した。その値は１４４、１６２、１４３、１９８である。
同様に、図２８は１７時３０分の表示でＡ点付近の明度差は５５である。
図２９は１８時００分の表示でＡ点付近の明度差は４３で、陸地に近い。
図３０は１８時３０分の表示でＡ点付近の明度差は７１である。東西断面（中央）と南北断面（下）を示す。海上で明度差が大きくなっている。
図３１は１９時００分の表示でＡ点付近の明度差は４６である。約６０ｋｍの範囲で、明度値の急激な変化がこの地域に生じている。この時刻の１４分後に藤田スケールでＦ１の突風が生じている。
図３２は１９時３０分の表示でＡ点付近の明度差は３３である。１９時と比較すると明度差は小さい。
図３３は１９時００分の３Ｄ表示でＡ地域を表示している。図３３は南西から北東方向の視線である。Ａ地域は地形の海岸上にある。
【００８５】
以上の通り、明度値の急激な変化が生じている部分の明度差から規模に応じた突風を検出することができることが判った。
【００８６】
なお、以上詳細に説明した方法は、上記手順に応じたプログラムとして形成し、ＣＰＵ等のコンピュータで実行するように構成することも可能である。
また、このようなプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体、この記録媒体をセットしたコンピュータによりアクセスし上記プログラムを実行するように構成可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の実施形態に係る気象画像解析装置（気象異常検出装置）の構成例を示すブロック図である。
【図２】地形データのメッシュにその番号と節点番号、さらに座標値を付加した例を示す図であって、（Ａ）はメッシュの削除前を示す図であり、（Ｂ）はメッシュの削除後を示す図である。
【図３】海域と湖の削除前後の九州の地形画像を示す図であって、（Ａ）が海域と湖の削除前の画像を示す図であり、（Ｂ）が海域と湖の削除後の画像を示す図である。
【図４】海域と湖の削除後の九州の３次元表示画像を示す図である。
【図５】経線、緯線の削除前後の赤外線画像を示す図であって、（Ａ）が経線、緯線の削除前の画像を示す図であり、（Ｂ）が経線、緯線の削除後の画像を示す図である。
【図６】線形補間前後の赤外線画像表示を示す図であって、（Ａ）が画像のピクセル数の少ない線形補間前（７６行６２列）の赤外線画像を示す図であり、（Ｂ）が線形補間後（３倍，６０％）の赤外線画像を示した図である。
【図７】画像データ群を示すグラフであり、（Ａ）はフーリエ級数に回帰させるデータ群のグラフであり、（Ｂ）は（Ａ）に示すデータ群をフーリエ級数に回帰させて得られる近似曲線のグラフである。
【図８】気象画像の基点として日本地形の区域での４交点を示す図である。
【図９】２００６年９月の台風１３号の進路を示す図である。
【図１０】図１０は台風１３号の進路に並行したウォークスルーの経路を示す図である。
【図１１】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１１時の鹿児島上空の気象画像を示す図である。
【図１２】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１４時の熊本上空の気象画像を示す図である。
【図１３】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１６時の長崎上空の気象画像を示す図である。
【図１４】図１０のウォークスルーの折れ線ＦＬに沿った１８時の佐世保上空の気象画像を示す図である。
【図１５】１３時３０分、１４時および１４時３０分の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図であって、（Ａ−１）は１３時３０分における竜巻発生時刻前の気象画像を示す図であり、（Ａ−２）は経線等を削除後の画像を示す図であり、（Ｂ−１）は１４時における竜巻発生時刻の気象画像を示す図であり、（Ｂ−２）は経線等を削除後の画像を示す図であり、（Ｃ−１）は１４時３０分における竜巻発生時刻後の気象画像を示す図であり、（Ｃ−２）は経線等を削除後の画像を示す図である。
【図１６】明度値１５０以下を削除して表示した画像を示す図である。
【図１７】明度値１６０以下を削除して表示した画像を示す図である。
【図１８】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図１９】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１３時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図２０】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図２１】竜巻の延岡市街地移動経路を示す図である。
【図２２】雲の下で発生した竜巻の画像を示す図である。
【図２３】右端の延岡市街地を通過する九州東西断面について１４時３０分の３次元画像からその平面と断面を表示した図である。
【図２４】１３時、１３時３０分、１４時の北海道佐呂間町の竜巻発生時刻近辺の気象画像とその経線削除後の各気象画像を示す図であって、（Ａ）は１３時における竜巻発生時刻前の気象画像を示す図であり、（Ｂ）は１３時３０分における竜巻発生時刻の気象画像を示す図であり、（Ｃ）は１４時における竜巻発生時刻後の気象画像を示す図である。
【図２５】１７時００分から１９時３０分の間の各時刻の気象画像を示す図である。
【図２６】酒田市付近を拡大した画像で、右は経線等を削除後の画像を示す図である。
【図２７】１７時００分の表示で平面は明度値１２０以下を削除した画像を示す図である。
【図２８】１７時３０分の表示でＡ点付近の明度差は５５の画像を示す図である。
【図２９】１８時００分の表示でＡ点付近の明度差は４３で、陸地に近い画像を示す図である。
【図３０】１８時３０分の表示でＡ点付近の明度差は７１の画像を示す図である。
【図３１】１９時００分の表示でＡ点付近の明度差は４６の画像を示す図である。
【図３２】１９時３０分の表示でＡ点付近の明度差は３３の画像を示す図である。
【図３３】１９時００分の３Ｄ表示でＡ地域を表示している画像を示す図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０・・・気象画像解析装置（気象異常検出装置）、１１・・・地形データ記憶部、１２・・・気象画像データ提供部、１３・・・気象画像データ取得部、１４・・・記憶部、１５・・・操作部、１６・・・表示部、１７・・・処理部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析装置であって、
地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を明度差を利用した明度の変化として表出させることが可能な処理部
を有する気象画像解析装置。
【請求項２】
前記処理部は、
取得した前記気象画像データのデータ間を線形補間してデータ数を増やす処理を行う
請求項１記載の気象画像解析装置。
【請求項３】
前記処理部は、
高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす
請求項２記載の気象画像解析装置。
【請求項４】
前記処理部は、
前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出させる
請求項１から３のいずれか一に記載の気象画像解析装置。
【請求項５】
前記処理部は、
前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出させる
請求項１から４のいずれか一に記載の気象画像解析装置。
【請求項６】
前記処理部は、
気象画像データを地形画像データ上に載せ、当該画像上をウォークスルーしたときの所定時刻の画像を表示可能である
請求項１記載の気象画像解析装置。
【請求項７】
気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析方法であって、
前記地形画像データに取得した気象画像データを載せ、
当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、
気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出する
気象画像解析方法。
【請求項８】
地形画像データに比べてピクセル数の少ない気象画像データのデータ間を線形補間し高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす
請求項７記載の気象画像解析方法。
【請求項９】
前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出する
請求項７または８記載の気象画像解析方法。
【請求項１０】
前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出する
請求項７から９のいずれか一に記載の気象画像解析方法。
【請求項１１】
気象衛星による気象画像データを解析する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出させる処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１２】
前記地形画像データに比べてピクセル数の少ない気象画像データのデータ間を線形補間し高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす処理をコンピュータに実行させる
請求項１１記載のプログラム。
【請求項１３】
前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出する処理をコンピュータに実行させる
請求項１１または１２記載のプログラム。
【請求項１４】
前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出する処理をコンピュータに実行させる
請求項１１から１３のいずれか一に記載のプログラム。
【請求項１】
気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析装置であって、
地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を明度差を利用した明度の変化として表出させることが可能な処理部
を有する気象画像解析装置。
【請求項２】
前記処理部は、
取得した前記気象画像データのデータ間を線形補間してデータ数を増やす処理を行う
請求項１記載の気象画像解析装置。
【請求項３】
前記処理部は、
高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす
請求項２記載の気象画像解析装置。
【請求項４】
前記処理部は、
前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出させる
請求項１から３のいずれか一に記載の気象画像解析装置。
【請求項５】
前記処理部は、
前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出させる
請求項１から４のいずれか一に記載の気象画像解析装置。
【請求項６】
前記処理部は、
気象画像データを地形画像データ上に載せ、当該画像上をウォークスルーしたときの所定時刻の画像を表示可能である
請求項１記載の気象画像解析装置。
【請求項７】
気象衛星による気象画像データを解析する気象画像解析方法であって、
前記地形画像データに取得した気象画像データを載せ、
当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、
気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出する
気象画像解析方法。
【請求項８】
地形画像データに比べてピクセル数の少ない気象画像データのデータ間を線形補間し高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす
請求項７記載の気象画像解析方法。
【請求項９】
前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出する
請求項７または８記載の気象画像解析方法。
【請求項１０】
前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出する
請求項７から９のいずれか一に記載の気象画像解析方法。
【請求項１１】
気象衛星による気象画像データを解析する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
地形画像データに取得した気象画像データを載せ、当該気象画像データを複数の明度値を設定することにより当該設定値より明度の低い気象画像データを削除してスキャン処理を行い、気象異常の有無を、明度差を利用した明度の変化として表出させる処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１２】
前記地形画像データに比べてピクセル数の少ない気象画像データのデータ間を線形補間し高速フーリエ変換によりフーリエ級数近似曲線を作成し、前記気象画像データの量を増やす処理をコンピュータに実行させる
請求項１１記載のプログラム。
【請求項１３】
前記気象画像データ中の明度の高い少なくとも経線、緯線、地形境界線を削除して、当該線の周辺の雲または隣り合う明度に置き換えて画像に修正して３次元的に表出する処理をコンピュータに実行させる
請求項１１または１２記載のプログラム。
【請求項１４】
前記地形画像データから海域と湖とを示すデータを削除して３次元的に表出する処理をコンピュータに実行させる
請求項１１から１３のいずれか一に記載のプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【公開番号】特開２００８−２１０３８９（Ｐ２００８−２１０３８９Ａ）
【公開日】平成２０年９月１１日（２００８．９．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−４５２２６（Ｐ２００８−４５２２６）
【出願日】平成２０年１月２９日（２００８．１．２９）
【出願人】（８００００００８０）タマティーエルオー株式会社 (255)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年９月１１日（２００８．９．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１月２９日（２００８．１．２９）
【出願人】（８００００００８０）タマティーエルオー株式会社 (255)
【Ｆターム（参考）】
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