JP2017090054A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】大気の空間的分布を示す情報を取得可能とする。【解決手段】観測対象となる対象気体に吸収される波長帯域の成分を含む光による照明下において、互いに異なる仰角で撮像された第１の画像及び第２の画像を取得する取得部と、第１の画像及び第２の画像間において対応する画素ごとに、第１の画像の当該画素における波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第１のスペクトルと、第２の画像の当該画素における波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第２のスペクトルとの比に基づき、当該画素に対応する第１の光学的厚さを算出し、画素ごとに算出された第１の光学的厚さと、あらかじめ算出された対象気体の吸収断面積に基づく第２の光学的厚さとに基づき、当該画素に対応する対象気体のスラントカラム濃度を推定する解析部と、画素ごとに推定されたスラントカラム濃度に基づき、対象気体の濃度分布を示す情報を生成する生成部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

近年、工業化や都市化に伴い発生するＳＯｘやＮＯｘなどの大気汚染気体やＣＯ_２などの温暖化気体、及びＰＭ２．５を含む浮遊粒子状物質（エアロゾル）など大気中の微量物質による都市域での大気汚染や地球温暖化への影響が社会問題となっている。これらの大気汚染気体やエアロゾルの量や組成は時間的・空間的に激しく変動するため、その監視が大気環境問題対策のために重要である。

大気観測の方式としては、例えば、定点での大気サンプリングによる計測が挙げられる。また、近年では、航空障害灯等の白色光を光源として大気中の略水平方向の光路を利用する差分吸収分光法（ＤＯＡＳ（Differential Optical Absorption Spectroscopy）法）や、天空光を光源とする多軸長光路差分吸収法（ＭＡＸ−ＤＯＡＳ（Multi Axis. Differential Optical Absorption Spectroscopy）法）等も提案されている。例えば、特許文献１には、大気汚染物質を測定するための装置の一例が開示されている。

特開２００３−８３８８５号公報

一方で、既存の大気観測の方式では、大気汚染気体や温暖化気体について、その空間的分布を示す情報（分布データ）を取得することが困難である。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、大気汚染気体や温暖化気体の空間的分布を示す情報を取得することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、観測対象となる対象気体に吸収される帯域の成分を含む光が照射される環境下において、互いに異なる仰角で撮像された第１の画像及び第２の画像を取得する取得部と、前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに、前記第１の画像の当該画素における前記帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第１のスペクトルと、前記第２の画像の当該画素における当該帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第２のスペクトルとの比に基づき、当該画素に対応する第１の光学的厚さを算出し、前記画素ごとに算出された前記第１の光学的厚さと、あらかじめ算出された前記対象気体の吸収断面積に基づく第２の光学的厚さとに基づき、当該画素に対応する前記対象気体のスラントカラム濃度を推定する解析部と、前記画素ごとに推定された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布を示す情報を生成する生成部と、を備える、情報処理装置が提供される。

前記対象気体は、紫外〜近赤外の帯域中に吸収スペクトルを有する気体であってもよい。

対象気体は、波長ごとの光学的厚さの変動幅が０．０１以上の気体であってもよい。

前記対象気体は、二酸化窒素であり、前記第１のスペクトル及び前記第２のスペクトルは、４００〜５００ｎｍの帯域のうち少なくとも一部の帯域における波長ごとの成分の強度を示す情報を含んでもよい。

前記対象気体は、二酸化炭素であり、前記第１のスペクトル及び前記第２のスペクトルは、１５５０〜１６００ｎｍの帯域のうち少なくとも一部の帯域における波長ごとの成分の強度を示す情報を含んでもよい。

前記解析部は、あらかじめ算出された前記対象気体と酸素二量体とのそれぞれの前記吸収断面積に基づき、前記第２の光学的厚さを算出してもよい。

前記解析部は、前記対象気体と酸素二量体とのそれぞれの前記吸収断面積に応じた差分スラントカラム濃度の仮定値に基づく疑似透過率を算出し、当該疑似透過率に基づき前記第２の光学的厚さを算出してもよい。

前記解析部は、前記差分スラントカラム濃度の仮定値を逐次変更して、当該仮定値に応じた前記疑似透過率に基づき前記第２の光学的厚さを算出し、当該仮定値ごとの前記疑似透過率に基づき算出した前記第２の光学的厚さと、前記画素ごとに算出した前記第１の光学的厚さとを比較することで、当該第１の光学的厚さと略一致する前記第２の光学的厚さを探索し、当該第２の光学的厚さの探索結果に基づき、当該画素に対応する前記対象気体の前記スラントカラム濃度を推定してもよい。

前記光は、太陽光の散乱光であってもよい。

前記第１の画像及び前記第２の画像のそれぞれは、被写体からの光の分光結果に基づく複数の帯域それぞれの光の強度を示す情報を含んでもよい。

前記生成部は、前記対象気体の濃度分布を示す情報として第３の画像を生成してもよい。

画角内の画像を撮像する撮像部と、前記撮像部の撮像方向を切り替える光学部材と、を含み、前記撮像部は、前記光学部材により前記撮像方向が切り替えられることで、前記第１の画像及び前記第２の画像を時分割で撮像してもよい。

前記第１の画像を撮像する第１の撮像部と、前記第２の画像を撮像する第２の撮像部と、を備えてもよい。

前記取得部は、互いに異なる仰角で撮像された第１の動画像及び第２の動画像それぞれから、フレームごとに静止画像を前記第１の画像及び前記第２の画像として取得し、前記解析部は、フレームごとに取得された前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに前記第１の光学的厚さを算出し、当該第１の光学的厚さと前記第２の光学的厚さとに基づき、当該フレームにおける当該画素に対応する前記対象気体の前記スラントカラム濃度を推定し、前記生成部は、複数のフレームについて前記画素ごとに推定された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布の時系列に沿った変化を示す情報を生成してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、観測対象となる対象気体に吸収される帯域の成分を含む光が照射される環境下において、互いに異なる仰角で撮像された第１の画像及び第２の画像を取得することと、プロセッサが、前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに、前記第１の画像の当該画素における前記帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第１のスペクトルと、前記第２の画像の当該画素における当該帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第２のスペクトルとの比に基づき、当該画素に対応する第１の光学的厚さを算出することと、前記画素ごとに算出された前記第１の光学的厚さと、あらかじめ算出された前記対象気体の吸収断面積に基づく第２の光学的厚さとに基づき、当該画素に対応する前記対象気体のスラントカラム濃度を算出することと、前記画素ごとに算出された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布を示す情報を生成することと、を含む、情報処理方法が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、観測対象となる対象気体に吸収される帯域の成分を含む光が照射される環境下において、互いに異なる仰角で撮像された第１の画像及び第２の画像を取得することと、前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに、前記第１の画像の当該画素における前記帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第１のスペクトルと、前記第２の画像の当該画素における当該帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第２のスペクトルとの比に基づき、当該画素に対応する第１の光学的厚さを算出することと、前記画素ごとに算出された前記第１の光学的厚さと、あらかじめ算出された前記対象気体の吸収断面積に基づく第２の光学的厚さとに基づき、当該画素に対応する前記対象気体のスラントカラム濃度を算出することと、前記画素ごとに算出された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布を示す情報を生成することと、を実行させる、プログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、大気汚染気体や温暖化気体の空間的分布を示す情報を取得することが可能な、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムが提供される。

本発明の一実施形態に係る実施形態に係る観測システムの概略的なシステム構成の一例について説明するための説明図である。 大気中での放射伝達のシミュレーション結果の一例である。 分光画像の概要について説明するための説明図である。 低仰角の方向について撮像された分光画像に基づき生成されたカラー画像の一例を示している。 低仰角の方向について撮像された分光画像中の画素におけるスペクトルの一例を示している。 高仰角の方向について撮像された分光画像に基づき生成されたカラー画像の一例を示している。 高仰角の方向について撮像された分光画像中の画素におけるスペクトルの一例を示している。 同実施形態に係る観測システムの機能構成の一例について示したブロック図である。 観測データに基づき算出される光学的厚さと、波長との関係の一例を示したグラフである。 レイリー散乱やミー散乱の影響が取り除かれた光学的厚さと、波長との関係の一例を示したグラフである。 ＮＯ_２の波長ごとの吸収断面積と、Ｏ_４の波長ごとの吸収断面積との算出結果の一例を示したグラフである。 模擬透過率スペクトルの一例を示している。 模擬透過率に基づき算出された模擬光学的厚さのスペクトルの一例を示している。 観測値と模擬計算値との間のフィッティングの結果の一例を示している。 観測値と模擬計算値との間のフィッティングの結果の他の一例を示している。 対象気体の空間的分布を示すカラー画像情報の一例である。 変形例１に係る情報処理装置１０の概要について説明するための説明図である。 二酸化炭素の観測結果の一例を示した図である。 変形例２に係る観測システムの概略的なシステム構成の一例について説明するための説明図である。 低仰角及び高仰角それぞれの方向について時系列に沿って逐次取得される分光画像の一例である。 低仰角及び高仰角それぞれの方向について時系列に沿って逐次取得される分光画像の他の一例である。 同実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示した図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜＜１．観測システムの概要＞＞
まず、本発明の一実施形態に係る観測システムの概要について説明する。例えば、図１は、本実施形態に係る観測システムの概略的なシステム構成の一例について説明するための説明図である。

図１に示すように、本実施形態に係る観測システム１は、撮像装置２０と、反射部２１と、記憶部３０と、情報処理装置１０と、表示装置５０とを含む。また、参照符号７０は、観測環境を照明する照明光の光源を模式的に示したものである。

本実施形態に係る観測システム１は、紫外、可視、及び近赤外を含む所定の帯域中に吸収スペクトルを有し、かつ、その吸収の大きさが長光路を利用することで観測可能な程度に大きい気体を観測の対象とする。より具体的には、本実施形態に係る観測システム１は、光学的厚さの変動幅をΔτとした場合に、Δτが０．０１か、もしくはそれ以上の値を示す気体を観測対象とする。このような特性を有する気体としては、例えば、二酸化窒素（ＮＯ_２、所謂ＮＯｘ）、水蒸気（Ｈ_２Ｏ）、Ｏ_２、二酸化硫黄（ＳＯ_２、所謂ＳＯｘ）、オゾン（Ｏ_３）、二酸化炭素（ＣＯ_２）、メタン（ＣＨ_４）等が挙げられ、これらの気体は、吸収スペクトルの波長帯域や当該波長の成分の吸収量が互いに異なる。

例えば、図２は、大気中での放射伝達のシミュレーション結果の一例であり、Ｈ_２Ｏ、ＮＯ_２、Ｏ_２（Ｏ_４）、及びＯ_３を対象とした、波長ごとの放射輝度のシミュレーション結果の一例を示している。なお、図２に示すシミュレーションデータは、Spectral Sciences Inc.とＡＦＲＬ（Air Force Research Laboratories）が公開している、大気中での放射伝達をシミュレーションするための、ＭＯＤＴＲＡＮ５と呼ばれる計算機コードに基づき生成している。

図２では、７２０ｎｍ近傍の波長帯域での放射輝度が、Ｈ_２Ｏの吸収によって周囲の波長に比べて低下していることがわかる。また、４００ｎｍ〜５００ｎｍの波長帯域における放射輝度が、ＮＯ_２の吸収により低下している。本実施形態に係る観測システム１では、このような特性（即ち、吸収スペクトルの波長の違いや当該波長における大気成分気体の吸収量の違い）を利用することで、観測対象となる気体（以降では、「対象気体」とも称する）の空間的分布（換言すると、視線方向の違いによる濃度分布の変化のしかた）を観測可能とする。

上述したような特性から、本実施形態に係る観測システム１では、少なくとも対象気体の吸収スペクトルの波長帯域の成分を含む光が照射される環境下（換言すると、当該波長を含む光による照明下）において観測が行われる。具体的な一例として、本実施形態に係る観測システム１では、天空光（太陽光の散乱光）を照明光として用いるとよい。なお、前述したように、観測システム１では、対象気体の吸収スペクトルに基づき、当該対象気体の空間的分布を観測可能とする。そのため、天空光（太陽光の散乱光）を照明光として用いる場合には、例えば、天候が一様に晴れているか、もしくは、一様に曇っている環境での観測がより望ましい。これは、積雲等のような局所的な雲が存在すると、スペクトルの変動が激しく、わずかな時間の違いによってスペクトルが変化する可能性があり、安定した解析が困難となる場合があるためである。

本実施形態に係る観測システム１では、撮像装置２０として、撮像される画像の１画素に対して、所定の帯域中の波長ごとに、光の強度を示すデータを取得することが可能な、所謂分光画像を撮像可能な装置を適用する。また、撮像装置２０は、少なくとも、観測対象となる気体（即ち、対象気体）の吸収スペクトルの帯域中における波長ごとの光の強度を示すデータが取得可能なように構成されている。具体的な一例として、ＮＯ_２を観測対象とする場合には、撮像装置２０としては、少なくとも４００ｎｍ〜５００ｎｍの帯域中における波長ごとの光の強度を示すデータを取得可能な装置を適用することとなる。なお、撮像装置２０としては、例えば、エバ・ジャパン株式会社社製のハイパースペクトルカメラ等を用いることができる。もちろん、本実施形態においては、分光画像を取得することが可能であれば、撮像装置２０の構成は特に限定されない。

図１に示すように、本実施形態に係る観測システム１では、天空光が照射される環境下において、撮像装置２０により、低仰角の方向（例えば、３０度以下の仰角）と、高仰角の方向（例えば、５０〜９０度の仰角）とのそれぞれについて分光画像を撮像し、撮像された各分光画像を解析対象とする。ここで、低仰角の方向の分光画像とは、例えば、図１において、参照符号Ｌ１で示された光路を経て撮像装置２０に到達した光の強度に基づく分光画像を示している。また、高仰角の方向の分光画像とは、図１において、参照符号Ｌ２で示された光路を経て撮像装置２０に到達した光の強度に基づく分光画像を示している。なお、低仰角の方向が、観測対象となる気体（即ち、対象気体）の空間的分布を観測する方向に相当する。

例えば、図１に示す例では、撮像装置２０に到達する光の光路が、反射部２１により、光路Ｌ１及びＬ２の間で選択的に切り替えられる。反射部２１は、例えば、ミラー等の光学部材により構成され、光を反射または偏光することにより、撮像装置２０に到達する光の光路を切り替える。より具体的には、図１に示す例では、反射部２１が、撮像装置２０に到達する光の光路を、光路Ｌ１及びＬ２の間で、時分割で切り替えることにより、当該撮像装置２０は、低仰角の方向の分光画像と、高仰角の方向の分光画像とを時分割で撮像することが可能となる。

なお、本実施形態に係る観測システム１においては、互いに異なる仰角の方向の分光画像を撮像できれば、その構成は、必ずしも図１に示す例には限定されない。例えば、撮像装置２０を複数台設け、低仰角の方向の分光画像と、高仰角の方向の分光画像とを、それぞれ異なる撮像装置２０に撮像させてもよい。なお、互いに異なる撮像装置２０間では、その特性に応じて、撮像される分光画像間にずれが生じる場合が想定され得る。そのため、低仰角の方向の分光画像と、高仰角の方向の分光画像とを互いに異なる撮像装置２０により撮像する場合には、撮像される各分光画像を、撮像装置２０の特性に応じて校正することが望ましい。なお、校正の方法については、別途後述する。

ここで、撮像装置２０により撮像される分光画像の一例について説明する。例えば、図３は、分光画像の概要について説明するための説明図である。

図３に示すように、撮像装置２０により撮像される分光画像Ｄ１０は、所定の帯域中の波長ごとに、当該波長の成分の強度に基づく画像Ｄ１０１を含む。具体的には、撮像装置２０は、例えば、入射した光を分光素子等により複数の波長の成分に分光し、分光された波長ごとの成分それぞれ受光結果に基づき、当該波長の成分の強度に応じた画像Ｄ１０１を生成する。なお、分光画像Ｄ１０に含まれる波長ごとの画像Ｄ１０１の数や、波長方向（λ軸方向）の分解能は、撮像装置２０の特性（例えば、撮像素子の性能やチャンネル数）に応じて決定される。

このような構成から、例えば、分光画像Ｄ１０に含まれる波長ごとの画像Ｄ１０１のうち、一部の波長に対応する画像Ｄ１０１を抽出して合成することで、抽出された波長の成分に基づく画像を合成することも可能となる。具体的な一例として、ＲＧＢそれぞれの成分に対応する画像Ｄ１０１を抽出し、抽出された画像Ｄ１０１を合成することで、所謂カラー画像（ＲＧＢ画像）を合成することも可能である。

例えば、図４〜図７に示す例は、撮像装置２０により撮像された分光画像から取得される各種データの一例を示している。なお、図４〜図７に示す例に対応する各分光画像は、ＮＯ_２を観測対象として、以下に示す各種条件に基づき、４００ｎｍ〜７４０ｎｍの帯域について取得したものである。
・測定装置（撮像装置２０）：エバ・ジャパン株式会社社製のＳＩＳ−Ｈ
・画像サイズ：６４０×４８０
・波長チャンネル数：１０２４
・波長方向の分解能：０．３ｎｍ
（ただし、線幅の狭い光源によって定めた光学分解能は１．０ｎｍ）
・観測日時：２０１５年２月１６日 １１：４０ ＪＳＴ
・ラインレート：３６ ｌｉｎｅ ｐｅｒ ｓｅｃｏｎｄ

具体的には、図４は、低仰角の方向について撮像された分光画像に基づき生成されたカラー画像の一例を示している。図４に示す例では、撮像装置２０が設置された位置から３．５７ｋｍ離れた建造物Ｍ１１が画角内に収まるように、分光画像が撮像されている。なお、図４に示す例では、横方向をｘ方向とし、縦方向をｙ方向とする。

また、図５は、低仰角の方向について撮像された分光画像中の画素におけるスペクトルの一例を示している。具体的には、図５に示す例は、図４に示した画像中において参照符号Ｐ１１で示された、（ｘ，ｙ）＝（２００，２００）の位置の画素におけるスペクトルを示している。図５において、横軸は波長（ｎｍ）を示しており、縦軸は各画素で検出されたシグナルのカウント値（即ち、対応する波長での放射輝度の大小）を示している。なお、図５に示す例では、一部の波長において、当該波長のカウント値が低下していることがわかる。これは、ＮＯ_２、Ｈ_２Ｏ、Ｏ_２、及びＯ_４等により、対応する波長の成分が吸収されたものと推定される。

また、図６は、高仰角の方向について撮像された分光画像に基づき生成されたカラー画像の一例を示している。図６に示す例では、図４に示した例に対応する分光画像を撮像した位置において、仰角を５７度としたうえで分光画像が撮像されている。なお、図６に示す例では、図４に示す例と同様に、横方向をｘ方向とし、縦方向をｙ方向とする。また、図６において、参照符号Ｐ２１で示された画素は、図４において参照符号Ｐ１１で示された画素に対応している。即ち、画素Ｐ２１は、（ｘ，ｙ）＝（２００，２００）の位置の画素を示している。

また、図７は、高仰角の方向について撮像された分光画像中の画素におけるスペクトルの一例を示している。具体的には、図７に示す例は、図６に示した画像中の画素Ｐ２１におけるスペクトルを示している。なお、図７における縦軸及び横軸は、図５に示す例と同様である。

ここで、再度図１を参照して、本実施形態に係る観測システム１の他の構成について説明する。

記憶部３０は、後述する情報処理装置１０が、対象気体の分布（濃度分布）を示す情報を生成するための各種解析に用いるデータを記憶するための記憶領域である。例えば、撮像装置２０は、低仰角及び高仰角のそれぞれ方向について撮像した分光画像を、記憶部３０に記憶させてもよい。

表示装置５０は、所謂ディスプレイ等のように、静止画像や動画像のような画像情報を出力可能に構成された出力デバイスである。

情報処理装置１０は、撮像装置２０により撮像された分光画像（即ち、低仰角及び高仰角それぞれの方向について撮像された分光画像）に基づき各種解析処理を実行することで、低仰角の方向の分光画像に対応する領域（即ち、低仰角の方向において画角内に収められた領域）の視線方向における対象気体の空間的分布を示す情報を生成する。なお、情報処理装置１０による、対象気体の空間的分布を示す情報の生成に係る各種解析処理の詳細については、別途後述する。

なお、情報処理装置１０は、生成した対象気体の空間的分布を示す情報を記憶部３０に記憶させてもよい。また、情報処理装置１０は、対象気体の空間的分布を示す情報を識別可能に提示した画像情報を生成し、当該画像情報を表示装置５０に出力させてもよい。

以上、図１〜図７を参照して、本発明の一実施形態に係る観測システムの概要について説明した。

＜＜２．機能構成＞＞
次に、本実施形態に係る観測システム１の機能構成の一例について、特に、情報処理装置１０による対象気体の空間的分布を示す情報の生成に係る処理に着目して説明する。例えば、図８は、本実施形態に係る観測システム１の機能構成の一例について示したブロック図である。なお、図８に示す、情報処理装置１０、撮像装置２０、記憶部３０、及び表示装置５０は、図１に示した、情報処理装置１０、撮像装置２０、記憶部３０、及び表示装置５０に対応している。そこで、本説明では、特に、記憶部３０に記憶されるデータの一例と、情報処理装置１０のより詳細な構成とに着目して説明する。

（記憶部３０）
図８に示すように、記憶部３０に記憶されるデータとしては、例えば、観測データ３１と、校正データ３３と、シミュレーションデータ３５と、出力データ３７とが挙げられる。

観測データ３１は、観測結果として取得されたデータを示しており、例えば、撮像装置２０により撮像された、低仰角の方向の分光画像と、高仰角の方向の分光画像とを含む。

校正データ３３は、撮像装置２０により撮像された分光画像の各画素における画素値（即ち、光の強度）を校正するためのデータである。校正データ３３としては、例えば、波長校正データと、画角校正データとが挙げられる。

波長校正データは、画素間で生じるスペクトルのずれを補正するための校正データである。具体的には、分光器のスリットから回折格子を経て分光された光が検出器に到達するまでの光路のわずかなずれによって、特定の画素が記録する波長にずれが生じる。波長校正データは、この画素間で生じるスペクトルのずれを補正するための補正係数を画素ごとに記録したデータである。なお、波長校正データについては、例えば、鋭い輝線スペクトルを放出する水銀ランプや、波長のよくわかっているレーザー光（例えば、Ｎｄ：ＹＡＧレーザー、Ｈｅ−Ｎｅレーザー）等を、観測に用いる撮像装置２０により撮像することで得られる、画素ごとのスペクトルのずれ量に基づき、事前に生成しておけばよい。また、画素ごとの感度のばらつきにより、画素間でカウント値のずれが生じる場合もある。感度校正のためには、輝度が一様とみなせるスクリーンなどの対象を準備し、これを撮像して画素ごとのカウント値の違いを調べればよい。

また、画角校正データは、撮像光学系の光学的特性により生じる画角のずれ（歪み）を校正するためのデータである。画角校正データについては、例えば、分光画像の撮像に用いられるレンズ等の撮像光学系の光学的特性に応じて事前に生成しておけばよい。なお、画角校正データの生成方法については、一般的に知られているため詳細な説明は省略する。

シミュレーションデータ３５は、対象気体の波長ごとの吸収断面積として、既知の情報を使用することで算出される、当該対象気体の波長ごとの特性を示したデータである。なお、後述する情報処理装置１０は、取得された観測データ３１と、算出されたシミュレーションデータ３５とに基づき、対象気体の空間的分布を示す情報を生成することとなる。なお、シミュレーションデータ３５の詳細や、当該シミュレーションデータ３５の算出方法の詳細については別途後述する。

出力データ３７は、後述する情報処理装置１０が生成したデータに相当する。出力データ３７としては、例えば、観測データ３１とシミュレーションデータ３５とに基づき生成された、対象気体の空間的分布を示す情報が挙げられる。また、対象気体の空間的分布をユーザに対して識別可能に提示するための情報（例えば、画像情報）が、出力データ３７として記憶されていてもよい。

（情報処理装置１０）
情報処理装置１０は、解析部１１と、出力制御部１３とを含む。

解析部１１は、観測データ３１と、シミュレーションデータ３５とに基づき、対象気体の空間的分布を示す情報を生成するための構成である。以下に、解析部１１のより詳細な動作の一例について、ＮＯ_２を対象気体とした場合（即ち、ＮＯ_２の空間的分布を示す情報を生成する場合）を例に説明する。

まず、解析部１１は、記憶部３０に観測データ３１として記憶された、低仰角及び高仰角それぞれの方向の分光画像を読み出し、読み出した分光画像間の対応する画素ごとに、当該分光画像間におけるスペクトルの比を算出する。例えば、低仰角の方向に対応する分光画像の各画素におけるスペクトル（即ち、放射輝度値の波長依存性を表す関数）をＩ（λ）とし、高仰角の方向に対応する分光画像の各画素におけるスペクトルをＩ_０（λ）とする。この場合には、解析部１１は、低仰角及び高仰角それぞれの方向の分光画像間の対応する画素ごとに、Ｉ（λ）／Ｉ_０（λ）を算出することとなる。このように、低仰角及び高仰角それぞれの方向の分光画像間で比を算出することにより、通常は方向にあまり依存しないと考えられる上空の情報を消去、低仰角、即ち、地上付近の方向によるスラントカラム濃度（詳細は後述する）を定量的に抽出することが可能となる。

なお、図５に示したスペクトルは、低仰角の方向に対応する分光画像における画素ごとのスペクトルＩ（λ）の一例に相当する。また、図７に示したスペクトルは、高仰角の方向に対応する分光画像における画素ごとのスペクトルＩ_０（λ）の一例に相当する。なお、以降の説明では、Ｉ（λ）を、単に「低仰角に対応する対応するスペクトル」とも称する。同様に、Ｉ_０（λ）を、単に「高仰角に対応する対応するスペクトル」とも称する。

次いで、解析部１１は、低仰角の方向に対応する分光画像における画素ごとのスペクトルＩ（λ）に対して、記憶部３０に記憶された校正データ３３に基づき、波長校正及び画角校正等の校正処理を施す。そして、解析部１１は、校正処理が施されたＩ（λ）に基づく画素ごとのＩ（λ）／Ｉ_０（λ）の算出結果を基に、各画素について５×５の領域の移動平均を算出する。なお、以降の処理においては、算出された移動平均が、対応する画素におけるＩ（λ）／Ｉ_０（λ）の値を示すものとして説明する。

次いで、解析部１１は、画素ごとに算出されたＩ（λ）／Ｉ_０（λ）を入力として、以下に（式１）として示されたランバート・ビアの法則に基づき、当該画素に対応する光学的厚さτ（λ）を算出する。

例えば、以下に示す（式２）は、（式１）として示したランバート・ビアの法則に基づく、画素ごとの光学的厚さτ（λ）の算出式の一例を示している。なお、（式２）において、ｌｏｇは自然対数を意味している。

ここで、図５に示した低仰角に対応するスペクトルと、図７に示した高仰角に対応するスペクトルとを基に、上記に示した（式２）に基づき算出される光学的厚さをτ_ｏｂｓ（λ）とすると、波長λと光学的厚さτ_ｏｂｓ（λ）との関係は、図９に示すグラフで表される。図９は、観測データに基づき算出される光学的厚さτ_ｏｂｓ（λ）と、波長λとの関係の一例を示したグラフである。図９において、横軸は波長λ（ｎｍ）を示し、縦軸は光学的厚さを示している。

次いで、解析部１１は、波長に関して緩やかに変化する成分を３次程度の多項式ｐ（λ）を用いて表し、Ｉ（λ）／Ｉ_０（λ）に基づき算出した光学的厚さτ（λ）から当該ｐ（λ）を差し引く。これにより、光学的厚さτ（λ）から、レイリー散乱（窒素、酸素など大気分子による散乱）及びミー散乱（エアロゾルによる散乱）等の影響が取り除かれる。ここで、前述した光学的厚さτ_ｏｂｓ（λ）から多項式ｐ（λ）を差し引いた結果をτ’_ｏｂｓ（λ）とした場合には、光学的厚さτ’_ｏｂｓ（λ）は、以下に（式３）として示す計算式で表される。

また、波長λと光学的厚さτ’_ｏｂｓ（λ）との関係は、図１０に示すグラフで表される。図１０は、レイリー散乱やミー散乱の影響が取り除かれた光学的厚さτ’_ｏｂｓ（λ）と、波長λとの関係の一例を示したグラフである。図１０において、横軸は波長λ（ｎｍ）を示し、縦軸は光学的厚さを示している。

なお、（式３）として示された処理は、波長に関して緩やかに変化する、所謂「直流的」な成分を差し引く処理に相当し、フーリエ変換を用いて「低周波除去」を行った場合においても同様の結果となる。なお、多項式の次数を上げることは、より高い周波数成分まで除去することに対応する。

次いで、解析部１１は、シミュレーションデータ３５を生成する。具体的には、まず解析部１１は、観測時の気温に応じて、観測対象となる気体（即ち、対象気体）を含め、解析の対象とする気体の波長ごとの吸収断面積を、既知の情報に基づき算出する。なお、以降の説明では、気体ｇの波長λにおける吸収断面積をσ_ｇ（λ）と表す場合がある。ここで、波長４００〜５００ｎｍの帯域では、ＮＯ_２及びＯ_４以外の分子の吸収は少ないため、解析部１１は、ＮＯ_２及びＯ_４について波長ごとの吸収断面積σ_ｇ（λ）を算出する。なお、観測時の気温に応じた、ＮＯ_２及びＯ_４の波長ごとの吸収断面積σ_ｇ（λ）については、例えば、ハーバードスミソニアンセンターのＷｅｂサイトで公開されているＨＩＴＲＡＮ（an acronym for High Resolution Transmission）データベースを利用することで算出することが可能である。なお、解析の対象とする気体（例えば、ＮＯ_２及びＯ_４）の波長ごとの吸収断面積σ_ｇ（λ）を算出する場合における波長分解能は、各気体の吸収線の波長分解能に比べて十分に細かくする。

例えば、図１１は、ＮＯ_２の波長ごとの吸収断面積σ_ＮＯ２（λ）と、Ｏ_４の波長ごとの吸収断面積σ_Ｏ４（λ）との算出結果の一例を示したグラフである。図１１において、横軸は波長λ（ｎｍ）を示し、縦軸は、ＮＯ_２及びＯ_４の波長ごとの吸収断面積を示している。

なお、吸収断面積の温度依存性が比較的大きくない気体を解析対象とする場合には、吸収断面積σ_ｇ（λ）の算出条件として設定する気温は、必ずしも観測時の気温と一致していなくてもよい。具体的な一例として、通常の環境下においては、ＮＯ_２及びＯ_４はともに、吸収断面積の温度依存性が比較的大きくはない。そのため、例えば、ＮＯ_２については、２９４Ｋに対応する吸収断面積を用い、Ｏ_４については、２９６Ｋの吸収断面積を用いたとしても、誤差は大きくないものと考えらえる。

次いで、解析部１１は、解析の対象とする気体（即ち、ＮＯ_２及びＯ_４）について、差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２，Ｏ_４）と、透過率Ｔ_ｇ（ΔＳＣＤ_ｇ，λ）とを対応付けるルックアップテーブルを生成する。

具体的には、解析部１１は、差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇを、例えば、適当な初期値（アプリオリ値）に対して、１０^−２，１０^−１．９，…，１０^１．９，１０^２を乗じた値として算出する。また、解析部１１は、各ΔＳＣＤ_ｇについて、対応する透過率Ｔ_ｇ（ΔＳＣＤ_ｇ，λ）を、以下に（式４）として示す計算式に基づき算出する。

次いで、解析部１１は、各ΔＳＣＤ_ｇについて算出した透過率Ｔ_ｇ（ΔＳＣＤ_ｇ，λ）の波長分解能を、観測データ３１の取得元である撮像装置２０の波長分解能にあわせて調整する。なお、波長分解能の調整が施された透過率を、Ｔ_ｇ’（ΔＳＣＤ_ｇ，λ）とした場合に、透過率Ｔ_ｇ’（ΔＳＣＤ_ｇ，λ）は、以下に（式５）として示す計算式に基づき算出される。

なお、上記に示した（式５）において、係数μは、撮像装置２０の性能に応じて決定される値である。具体的な一例として、撮像装置２０の波長分解能が１．０ｎｍの場合には、μ＝１．０となる。

次いで、解析部１１は、生成したルックアップテーブルに基づき、模擬透過率スペクトルを計算する。具体的には、解析部１１は、差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２，Ｏ_４）の値を仮定し、ルックアップテーブルとスプライン補間とを用いて、透過率Ｔ_ｇ’（ΔＳＣＤ_ｇ，λ）を算出する。そして、解析部１１は、以下に（式６）として示した計算式に基づき、模擬透過率Ｔ_ｓｉｍ（λ）を算出する。

例えば、図１２は、模擬透過率スペクトルの一例を示している。図１２において、横軸は波長（ｎｍ）を示し、縦軸は透過率を示している。

次いで、解析部１１は、算出した模擬透過率Ｔ_ｓｉｍ（λ）の対数をとって符号を反転することで、模擬光学的厚さτ_ｓｉｍ（λ）を算出する。即ち、模擬光学的厚さτ_ｓｉｍ（λ）は、以下に（式７）として示す計算式に基づき算出される。

また、解析部１１は、算出した模擬光学的厚さτ_ｓｉｍ（λ）から、波長に関して緩やかに変化する成分ｑ（λ）を差し引くことで、模擬光学的厚さτ’_ｓｉｍ（λ）を算出する。即ち、模擬光学的厚さτ’_ｓｉｍ（λ）は、以下に（式８）として示す計算式に基づき算出される。

なお、模擬光学的厚さτ_ｓｉｍ（λ）自体には、空気分子やエアロゾルの散乱による影響が含まれていない。しかしながら、前述した（式３）に基づき算出される光学的厚さτ’_ｏｂｓ（λ）では、ＮＯ_２やＯ_４の吸収自体に含まれる直流的な成分が差し引かれているため、模擬光学的厚さτ_ｓｉｍ（λ）についても同様に直流的な成分ｑ（λ）を差し引くことで、模擬光学的厚さτ’_ｓｉｍ（λ）を算出している。

例えば、図１３は、模擬透過率に基づき算出された模擬光学的厚さのスペクトルの一例を示している。図１３において、横軸は波長（ｎｍ）を示し、縦軸は光学的厚さを示している。なお、図１３に示す例では、模擬光学的厚さτ_ｓｉｍ（λ）と、直流的な成分が差し引かれた模擬光学的厚さτ’_ｓｉｍ（λ）とのそれぞれについてグラフを示している。

次いで、解析部１１は、前述した（式３）に基づき算出した光学的厚さτ’_ｏｂｓ（λ）（以降では、「観測値」とも称する）と、前述した（式６）に基づき算出した模擬光学的厚さτ’_ｓｉｍ（λ）（以降では、「模擬計算値」とも称する）とを比較する。このとき、解析部１１は、観測値τ’_ｏｂｓ（λ）と模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）とにずれがある場合（例えば、すれ量が閾値を超える場合）には、差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２，Ｏ_４）の仮定値を変えて、模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）を算出し直す。このように、解析部１１は、模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）の算出と、算出した模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）と観測値τ’_ｏｂｓ（λ）との比較とを繰り返すことで、観測値τ’_ｏｂｓ（λ）と略一致する模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）を探索し特定する。なお、模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）が、前述したシミュレーションデータ３５の一例に相当する。また、前述した差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２，Ｏ_４）と、透過率Ｔ_ｇ（ΔＳＣＤ_ｇ，λ）とを対応付けるルックアップテーブルが、シミュレーションデータ３５として記憶されていてもよい。

そして、解析部１１は、特定した模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）の算出元となる差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２，Ｏ_４）の仮定値を、対応する画素における差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２，Ｏ_４）の最適値として特定する。具体的な一例として、図４に示した画像中の画素Ｐ１１に対応する解析においては、差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）＝２．６×１０^１７ｍｏｌｅｃ／ｃｍ^２、差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝Ｏ_４）＝８．４×１０^４３ｍｏｌｅｃ^２／ｃｍ^５となった。

例えば、図１４は、観測値τ’_ｏｂｓ（λ）と、模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）（換言すると、シミュレーション値）との間のフィッティングの結果の一例を示している。具体的には、図１４に示す例は、図１０に示したような、撮像装置２０により撮像された分光画像の解析結果に基づく観測値τ’_ｏｂｓ（λ）と、図１３に示した模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）（換言すると、シミュレーション値）との間のフィッティングの結果の一例を示している。なお、図１４における横軸及び縦軸は、図１０及び図１３と同様である。また、図１４に示す例は、ＮＯ_２及びＯ_４の双方の寄与を考慮した場合におけるフィッティングの一例を示している。図１４に示す例では、「Ｄａｔａ」として示したグラフが観測値τ’_ｏｂｓ（λ）に対応しており、「Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ」として示したグラフが模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）に対応している。

また、図１５は、観測値τ’_ｏｂｓ（λ）と、模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）との間のフィッティングの結果の他の一例を示している。なお、図１５に示す例は、Ｏ_４の寄与を考慮せずに、ＮＯ_２の寄与のみを考慮した場合のフィッティングの一例を示している。また、図１５に示す例において、縦軸及び横軸と、観測値τ’_ｏｂｓ（λ）及び模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）と各グラフとの間の対応関係とは、図１４に示す例と同様である。

なお、４６０〜４９０ｎｍの波長帯域におけるフィッティングにおいては、Ｏ_４の寄与は、ＮＯ_２の寄与に比べて小さい。しかしながら、図１４と図１５とを比較するとわかるように、Ｏ_４の寄与を無視した場合には、観測値τ’_ｏｂｓ（λ）と模擬計算値τ’_ｓｉｍ（λ）との間のずれが大きくなる。このことから、４６０〜４９０ｎｍの帯域においてＮＯ_２の解析を行う場合においては、Ｏ_４の寄与を考慮することがより望ましいことがわかる。

一方で、ＮＯ_２の直接的な排出源が存在する場合には、差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）の値は、ＮＯ_２の排出量と相関をもつ値となる。そのため、当該排出源に比較的近い位置を対象とした観測では、Ｏ_４の寄与を考慮した場合の効果は前述した例に比べてより低いことが予想される。以上を踏まえると、画角内にＮＯ_２の排出源が存在しない場合（換言すると、一般的な大気汚染の場合）には、ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）の値は、ＮＯ_２による大気汚染の程度と直接的な相関をもつことになる。一方、ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝Ｏ_４）の値は、大気中の酸素分子（Ｏ₂）がほぼ均一に分布していること、及びそのうちの一定の割合が酸素二量体（Ｏ_４）となること、から視線方向の光が大気中を透過してきた実効的な光路長と相関をもつ量となる。

解析部１１は、上記に説明した一連の処理を、対象気体の空間的分布を観測する対象となる分光画像（例えば、低仰角の方向の分光画像）の各画素に対して実行することで、各画素における差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）を算出する。なお、解析部１１は、画素ごとに算出した差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）を示す情報を、記憶部３０に出力データ３７として記憶させてもよい。また、解析部１１は、画素ごとに算出した差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）を示す情報を、後述する出力制御部１３に出力してもよい。なお、各画素について算出された差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）を示す情報が、対象気体（この場合には、ＮＯ_２）の空間的分布を示す情報の一例に相当する。

出力制御部１３は、解析部１１による解析結果に基づき、対象気体の空間的分布が識別可能に提示された出力情報を生成し、当該出力情報を表示装置５０等の出力デバイスを介してユーザに提示する。

具体的な一例として、出力制御部１３は、各画素について算出された差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）を示す情報を、記憶部３０から読み出す。また、他の一例として、出力制御部１３は、各画素について算出された差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）を示す情報を、解析部１１から直接取得してもよい。次いで、出力制御部１３は、画素ごとに、当該画素に対応する各画素について算出された差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇ（ｇ＝ＮＯ_２）を示す情報の値に応じて、当該画素における画素値（例えば、ＲＧＢの値等）を割り当てる。このような処理により、出力制御部１３は、対象気体の空間的分布を示す画像情報を生成する。例えば、図１６は、対象気体の空間的分布を示す画像情報の一例である。図１６に示す例は、図４及び図５に示した例対応する低仰角の方向の分光画像と、図６及び図７に示した例に対応する高仰角の方向の分光画像とを解析対象とした場合の一例を示している。

そして、出力制御部１３は、生成した画像情報を表示装置５０に表示させることで、当該表示装置５０を介して当該画像情報をユーザに提示する。これにより、ユーザは、例えば、対象気体の空間的分布（換言すると、対象気体の濃度分布）を、提示された画像中の色の情報に基づき認識することが可能となる。また、出力制御部１３は、生成した画像情報を、記憶部３０に出力データ３７として記憶させてもよい。

なお、上記に情報処理装置１０の機能として説明した一連の処理はあくまで一例であり、必ずしも上記に説明した処理のみには限定されず、例えば、付加的な処理を追加されてもよい。具体的な一例として、図４に示した例では、撮像装置２０から建造物Ｍ１１までの距離を別途算出することが可能である。そのため、例えば、光路長（即ち、距離）に依存する光学的厚さの算出値を、他の方法により取得した距離の情報に基づき補正してもよい。また、上記に説明した一連の処理の流れが、対象気体の空間的分布を示す情報の生成に係る情報処理方法の一例に相当する。

以上、図８〜図１６を参照して、本実施形態に係る観測システム１の機能構成の一例について、特に、情報処理装置１０による対象気体の空間的分布を示す情報の生成に係る処理に着目して説明した。

＜＜３．変形例＞＞
次に、本実施形態の変形例について説明する。

＜３．１．変形例１：ＣＯ_２を対象気体とする場合の一例＞
まず、変形例１として、ＮＯ_２以外の他の気体を対象気体とする場合の例として、二酸化炭素（ＣＯ_２）を対象気体とした場合の一例について説明する。例えば、図１７は、変形例１に係る情報処理装置１０の概要について説明するための説明図であり、ＣＯ_２の吸収断面積の波長特性の一例を示している。図１７において、横軸は波長（ｎｍ）を示しており、縦軸は吸収断面積（ａ．ｕ．）を示している。なお、図１７においては、ＣＯ_２の吸収断面積の周波数特性に加えて、参考として、水蒸気（Ｈ_２Ｏ）と、Ｈ_２Ｏの同位体であるＨＤＯとの吸収断面積の周波数特性をあわせて提示している。

図１７に示すように、ＣＯ_２は、１５６５ｎｍ〜１５８５ｎｍの帯域において吸収断面積の値がより高くなる（換言すると、吸収スペクトルを有する）ことがわかる。そのため、前述した実施形態に係る観測システム１において、撮像装置２０として、例えば、１５５０ｎｍ〜１６００ｎｍの帯域中における波長ごとの光の強度を示すデータを取得可能な装置を適用することで、ＣＯ_２の空間的分布を観測することが可能となる。特に、ＣＯ_２の赤外吸収（振動回転遷移）では、図１７に示すように、回転状態の異なる個々の吸収線を分離して観測することが可能である。

例えば、図１８は、二酸化炭素（ＣＯ_２）の観測結果の一例を示した図であり、ＣＯ_２を対象気体とした場合において、低仰角の方向について撮像された分光画像中の画素におけるスペクトルの一例を示している。図１８において、横軸は波長（ｎｍ）を示しており、縦軸は各画素で検出されたシグナルのカウント値（即ち、対応する成分の強度）を示している。なお、ＣＯ_２を対象気体とした場合における、当該ＣＯ_２の空間的分布を示す情報の算出方法については、前述したＮＯ_２を対象気体とした場合と同様のため詳細な説明は省略する。

以上、変形例１として、図１７及び図１８を参照して、ＮＯ_２以外の他の気体を対象気体とする場合の例として、二酸化炭素（ＣＯ_２）を対象気体とした場合の一例について説明した。

なお、前述したように、水蒸気（Ｈ_２Ｏ）、Ｏ_２、二酸化硫黄（ＳＯ_２、所謂ＳＯｘ）、オゾン（Ｏ_３）、メタン（ＣＨ_４）等も対象気体とすることが可能である。より具体的な一例として、水蒸気（Ｈ_２Ｏ）を対象気体とする場合には、波長７２０ｎｍの吸収帯を利用すればよい。また、Ｏ_２を対象気体とする場合には、波長７６０ｎｍの吸収帯を利用すればよい。また、二酸化硫黄（ＳＯ_２）を対象気体とする場合には、波長２９０ｎｍ〜３２０ｎｍの吸収帯を利用すればよい。また、オゾン（Ｏ_３）を対象気体とする場合には、波長２８０ｎｍ〜３２０ｎｍの吸収帯を利用すればよい。また、メタン（ＣＨ_４）を対象気体とする場合には、波長１６２０ｎｍ〜１７２０ｎｍの吸収帯を利用すればよい。なお、対象気体として選択した気体に対応する吸収スペクトルに応じて、波長ごとの光の強度を示すデータを取得する帯域を決定し、撮像装置２０（厳密には、イメージセンサ）として当該帯域のデータを取得可能な装置を適用すればよい。

＜３．２．変形例２：対象気体の空間的分布の時系列に沿った変化の観測＞
次に、変形例２として、対象気体の空間的分布の時系列に沿った変化を観測する方法の一例について説明する。

例えば、図１９は、変形例２に係る観測システム１’の概略的なシステム構成の一例について説明するための説明図である。図１９に示す観測システム１’では、低仰角及び高仰角それぞれの方向の分光画像を、互いに異なる撮像装置２０ａ及び２０ｂにより個別に撮像する点で、図１に示した観測システム１と異なる。具体的には、図１９に示す例では、撮像装置２０ａは、光路Ｌ１を経て到達する光の強度に基づく分光画像を撮像する。また、撮像装置２０ｂは、光路Ｌ２を経て到達する光の強度に基づく分光画像を撮像する。なお、以降の説明では、撮像装置２０ａ及び２０ｂを特に区別しない場合には、単に「撮像装置２０」と称する場合がある。

また、変形例２に係る観測システム１’では、撮像装置２０ａ及び２０ｂのそれぞれは、所定のフレームレートで時系列に沿って分光画像を逐次撮像する。これにより、低仰角及び高仰角それぞれの方向について、各分光画像をフレームとした動画像が撮像されることとなる。例えば、図２０は、図１９に示した観測システム１’に基づき、低仰角及び高仰角それぞれの方向について時系列に沿って逐次取得される分光画像の一例を示している。図２０において、参照符号Ｄ１１〜Ｄ１５は、低仰角の方向について時系列に沿って逐次取得された分光画像の一例を示している。また、参照符号Ｄ２１〜Ｄ２５は、高仰角の方向について時系列に沿って逐次取得された分光画像の一例を示している。

図２０に示す例では、低仰角の方向の分光画像Ｄ１１と、高仰角の方向の分光画像Ｄ２１とのそれぞれは、時間ｔ_１に撮像された分光画像を示している。同様に、低仰角の方向の分光画像Ｄ１２〜Ｄ１５と、高仰角の方向の分光画像Ｄ２２〜Ｄ２５とのそれぞれは、時間ｔ_２〜ｔ_５に撮像された分光画像を示している。

変形例２に係る観測システム１’では、情報処理装置１０は、例えば、撮像された時間が略一致する低仰角及び高仰角それぞれの方向の分光画像を、同一フレームの分光画像とみなす。具体的な一例として、図２０に示す例では、情報処理装置１０は、時間ｔ_１に撮像された、低仰角の方向の分光画像Ｄ１１と、高仰角の方向の分光画像Ｄ２１とを、同一フレームの分光画像とみなしてもよい。同様に、情報処理装置１０は、時間ｔ_３に撮像された、低仰角の方向の分光画像Ｄ１３と、高仰角の方向の分光画像Ｄ２３とを、同一フレームの分光画像とみなしてもよい。

そして、情報処理装置１０は、当該同一フレームの分光画像とみなした、低仰角及び高仰角それぞれの方向の分光画像を解析の対象として、上述した実施形態と同様の方法に基づき、対象気体の空間的分布を示す情報を算出する。なお、このとき情報処理装置１０は、各分光画像を、撮像元となる撮像装置２０の特性に応じた校正データに基づき校正することがより望ましい。

以上のようにして、情報処理装置１０は、対象気体の空間的分布を示す情報を、時系列に沿ってフレームごとに算出する。例えば、図２０に示す例の場合には、時間ｔ_１〜ｔ_５のそれぞれについて、対象気体の空間的分布を示す情報が算出されることとなる。このような構成に基づき、例えば、フレームごとに算出された対象気体の空間的分布を示す情報それぞれについて、図１６に示すような画像情報を生成することで、対象気体の空間的分布の時系列に沿った変化を動画像として視覚化することも可能となる。

なお、図１９に示す例において、高仰角の方向については、２次元画像を撮像可能な撮像装置２０ｂに替えて、１次元計測の携帯型分光計を適用してもよい。このような携帯型分光計としては、例えば、英弘精機株式会社製のＭＳ−７２０等が挙げられる。この場合には、撮像装置２０ａにより撮像された分光画像の各画素におけるスペクトルＩ（λ）と、１次元計測の携帯型分光計の計測結果として取得されるスペクトルＩ_０（λ）との比に基づき、当該画素における光学的厚さτ_ｏｂｓ（λ）を算出すればよい。

また、図１９及び図２０を参照して説明した例では、低仰角及び高仰角のそれぞれの方向の分光画像を、互いに異なる撮像装置２０ａ及び２０ｂにより撮像しているが、必ずしも同構成には限定されない。具体的な一例として、図１に示すように、１つの撮像装置２０により、低仰角及び高仰角のそれぞれの方向の分光画像を時分割で撮像してもよい。

例えば、図２１は、低仰角及び高仰角それぞれの方向について時系列に沿って逐次取得される分光画像の他の一例として、低仰角及び高仰角のそれぞれの方向の分光画像を時分割で撮像する場合の一例について示している。図２１に示す例では、撮像装置２０は、時間ｔ_１、ｔ_３、及びｔ_５において、低仰角の方向の分光画像Ｄ１１、Ｄ１３、及びＤ１５を撮像し、時間ｔ_２及びｔ_４においては、低仰角の方向の分光画像Ｄ２２及びＤ２４を撮像している。

この場合には、情報処理装置１０は、撮像された時間が時間軸上において互いに近傍に位置する、低仰角の方向の分光画像と高仰角の方向の分光画像とを、同一フレームの分光画像とみなして、当該フレームに対応する対象気体の空間的分布を示す情報を算出してもよい。具体的な一例として、図２１に示す例では、情報処理装置１０は、時間ｔ_１に対応する低仰角の方向の分光画像Ｄ１１と、時間ｔ_２に対応する高仰角の方向の分光画像Ｄ２２とを、同一フレームの分光画像とみなしてもよい。

なお、この場合においては、低仰角の方向の分光画像と高仰角の方向の分光画像との間で、撮像時間にずれが生じ、当該撮像時間のずれにより、算出される対象気体の空間的分布を示す情報に誤差が生じる場合もある。しかしながら、分光画像の撮像間隔において、分光画像が撮像される画角内における対象気体の空間的な分布の変化量が小さい場合（換言すると、画角内において対象気体の空間的な分布が変化する速度に対して分光画像の撮像間隔が十分に速い場合）には、当該誤差を無視することも可能である。

また、他の一例として、情報処理装置１０は、撮像された複数の分光画像に基づき、他の分光画像を補間してもよい。例えば、図２１に示す例では、時間ｔ_２に対応する低仰角の方向の分光画像Ｄ１２が撮像されないこととなる。このとき情報処理装置１０は、例えば、時間軸上において時間ｔ_２に隣接する時間ｔ_１及びｔ_３に対応する低仰角の方向の分光画像Ｄ１１及びＤ１３に基づく補間処理により、当該時間ｔ_２に対応する低仰角の方向の分光画像１２を生成してもよい。これは、低仰角の方向の分光画像Ｄ１４や、高仰角の方向の分光画像Ｄ２１、Ｄ２３、及びＤ２５についても同様である。このような処理により、図１９及び図２０を参照して説明した例と同様に、時間ｔ_１〜ｔ_５のそれぞれに対応する対象気体の空間的な分布を示す情報を算出することも可能である。

以上、変形例２として、図１９〜図２１を参照して、対象気体の空間的分布の時系列に沿った変化を観測する方法の一例について説明する

＜＜４．ハードウェア構成＞＞
次に、図２２を参照して、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例について説明する。図２２は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示した図である。

図２２に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、プロセッサ９０１と、メモリ９０３と、ストレージ９０５と、操作デバイス９０７と、報知デバイス９０９と、撮像デバイス９１３と、バス９１７とを含む。また、情報処理装置１０は、通信デバイス９１１を含んでもよい。

プロセッサ９０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）又はＳｏＣ（System on Chip）であってよく、情報処理装置１０の様々な処理を実行する。プロセッサ９０１は、例えば、各種演算処理を実行するための電子回路により構成することが可能である。なお、前述した解析部１１及び出力制御部１３は、プロセッサ９０１により実現され得る。

メモリ９０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含み、プロセッサ９０１により実行されるプログラム及びデータを記憶する。ストレージ９０５は、半導体メモリ又はハードディスクなどの記憶媒体を含み得る。例えば、前述した記憶部３０は、メモリ９０３及びストレージ９０５の少なくともいずれか、もしくは、双方の組み合わせにより実現され得る。

操作デバイス９０７は、ユーザが所望の操作を行うための入力信号を生成する機能を有する。操作デバイス９０７は、例えば、タッチパネルとして構成され得る。また、他の一例として、操作デバイス９０７は、例えばボタン、スイッチ、及びキーボードなどユーザが情報を入力するための入力部と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、プロセッサ９０１に供給する入力制御回路などから構成されてよい。

報知デバイス９０９は、出力デバイスの一例であり、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）装置、有機ＥＬ（ＯＬＥＤ：Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどのデバイスであってよい。この場合には、報知デバイス９０９は、画面を表示することにより、ユーザに対して所定の情報を報知することができる。例えば、前述した表示装置５０は、報知デバイス９０９により実現され得る。

また、報知デバイス９０９は、スピーカ等のように、所定の音響信号を出力することで、所定の情報をユーザに報知するデバイスであってもよい。

なお、上記に示した報知デバイス９０９の例はあくまで一例であり、ユーザに対して所定の情報を報知可能であれば、報知デバイス９０９の態様は特に限定されない。具体的な一例として、報知デバイス９０９は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）のように、点灯又は点滅のパターンにより、所定の情報をユーザに報知するデバイスであってもよい。

通信デバイス９１１は、情報処理装置１０が備える通信手段であり、ネットワークを介して外部装置と通信する。通信デバイス９１１は、有線または無線用の通信インタフェースである。通信デバイス９１１を、無線通信インタフェースとして構成する場合には、当該通信デバイス９１１は、通信アンテナ、ＲＦ（Radio Frequency）回路、ベースバンドプロセッサなどを含んでもよい。

通信デバイス９１１は、外部装置から受信した信号に各種の信号処理を行う機能を有し、受信したアナログ信号から生成したデジタル信号をプロセッサ９０１に供給することが可能である。

撮像デバイス９１３は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）イメージセンサやＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の、被写体を撮像し、撮像画像のデジタルデータを得る撮像素子を含む。即ち、撮像デバイス９１３は、プロセッサ９０１の制御に従い、レンズ等の光学系を介して静止画像又は動画像を撮影する機能を有する。撮像デバイス９１３は、撮像した画像をメモリ９０３やストレージ９０５に記憶させてもよい。例えば、前述した撮像装置２０は、撮像デバイス９１３により実現され得る。

バス９１７は、プロセッサ９０１、メモリ９０３、ストレージ９０５、操作デバイス９０７、報知デバイス９０９、通信デバイス９１１、及び撮像デバイス９１３を相互に接続する。バス９１７は、複数の種類のバスを含んでもよい。

また、コンピュータに内蔵されるプロセッサ、メモリ、及びストレージなどのハードウェアを、上記した情報処理装置１０が有する構成と同等の機能を発揮させるためのプログラムも作成可能である。また、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体も提供され得る。

＜＜５．むすび＞＞
以上、説明したように、本実施形態に係る観測システム１では、観測対象となる対象気体に吸収される帯域の成分を含む光（例えば、天空光）が照射される環境下において、低仰角及び高仰角のそれぞれの方向について分光画像を撮像する。次いで、情報処理装置１０は、低仰角及び高仰角それぞれの方向に対応する分光画像間において、画素ごとに、帯域中の波長ごとの成分の強度を示すスペクトル間の比率に基づき、光学的厚さτ’_ｏｂｓ（λ）を算出する。また、情報処理装置１０は、観測時の気温に対応する対象気体の吸収断面積の値に基づき、模擬光学的厚さτ’_ｓｉｍ（λ）を算出する。そして、情報処理装置１０は、画素ごとに算出した光学的厚さτ’_ｏｂｓ（λ）と、模擬光学的厚さτ’_ｓｉｍ（λ）との間でフィッティングを行うことで、対象気体の差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇを画素ごとに算出する。

以上のような構成により、本実施形態に係る情報処理装置１０は、対象気体の空間的分布を示す情報（即ち、各画素について算出された差分スラントカラム濃度ΔＳＣＤ_ｇを示す情報）を算出することが可能となる。また、本実施形態に係る情報処理装置１０は、以上のようにして算出された情報に基づき、対象気体の空間的分布が識別可能に提示された出力情報（例えば、図１６に示すような画像情報）を生成し、ユーザに提示することも可能となる。

なお、参考として、日本国の環境省では、二酸化窒素（ＮＯ_２）に係る環境基準（平成８年に改正された環境基準）を以下の通り規定している。
１ 二酸化窒素に係る環境基準は、次のとおりとする。
１時間値の１日平均値が０．０４ｐｐｍから０．０６ｐｐｍまでのゾーン内又はそれ以下であること。
２ １の環境基準は、二酸化窒素による大気の汚染の状況を的確に把握することができると認められる場所において、ザルツマン試薬を用いる吸光光度法又はオゾンを用いる化学発光法により測定した場合における測定値によるものとする。
３ １の環境基準は、工業専用地域、車道その他一般公衆が通常生活していない地域又は場所については、適用しない。

ここで、図４及び図１６に示した例において、撮像装置２０から建造物Ｍ１１までの距離が３．６ｋｍであり、画角内の当該建造物Ｍ１１近傍におけるＮＯ_２のＳＣＤ値（即ち、差分スラントカラム濃度）が２×１０^１７ｍｏｌｅｃ／ｃｍ^２であるものと仮定する。このとき、ＮＯ_２の平均濃度に相当する量は、＜ｎ_ｇ（ｌ）＞＝５．６×１０１１ｍｏｌｅｃ.／ｃｍ^３となり、気温を１０℃と仮定すると混合比は０．０２２ｐｐｍと計算される。この値は、上記に示した環境基準よりも、より低い値となっている。即ち、本実施形態に係る観測システム１に依れば、平均的な汚染レベル以下であってもＮＯ_２の濃度情報を得ることが可能である。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１ 観測システム
１０ 情報処理装置
１１ 解析部
１２ 分光画像
１３ 出力制御部
２０、２０ａ、２０ｂ 撮像装置
２１ 反射部
３０ 記憶部
５０ 表示装置

Claims (16)

1. 観測対象となる対象気体に吸収される波長帯域の成分を含む光が照射される環境下において、互いに異なる仰角で撮像された第１の画像及び第２の画像を取得する取得部と、
   前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに、前記第１の画像の当該画素における前記波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第１のスペクトルと、前記第２の画像の当該画素における当該波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第２のスペクトルとの比に基づき、当該画素に対応する第１の光学的厚さを算出し、
   前記画素ごとに算出された前記第１の光学的厚さと、あらかじめ算出された前記対象気体の吸収断面積に基づく第２の光学的厚さとに基づき、当該画素に対応する前記対象気体のスラントカラム濃度を推定する
   解析部と、
   前記画素ごとに推定された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布を示す情報を生成する生成部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 前記対象気体は、紫外、可視、近赤外の波長帯域中に吸収スペクトルを有する気体である、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象気体は、波長ごとの光学的厚さの変動幅が０．０１以上の気体である、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記対象気体は、二酸化窒素であり、
   前記第１のスペクトル及び前記第２のスペクトルは、４００〜５００ｎｍの波長帯域のうち少なくとも一部の波長帯域における波長ごとの成分の強度を示す情報を含む、
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記対象気体は、二酸化炭素であり、
   前記第１のスペクトル及び前記第２のスペクトルは、１５５０〜１６００ｎｍの波長帯域のうち少なくとも一部の波長帯域における波長ごとの成分の強度を示す情報を含む、
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
6. 前記解析部は、あらかじめ算出された前記対象気体と酸素二量体とのそれぞれの前記吸収断面積に基づき、前記第２の光学的厚さを算出する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記解析部は、前記対象気体と酸素二量体とのそれぞれの前記吸収断面積に応じた差分スラントカラム濃度の仮定値に基づく疑似透過率を算出し、当該疑似透過率に基づき前記第２の光学的厚さを算出する、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記解析部は、
   前記差分スラントカラム濃度の仮定値を逐次変更して、当該仮定値に応じた前記疑似透過率に基づき前記第２の光学的厚さを算出し、
   当該仮定値ごとの前記疑似透過率に基づき算出した前記第２の光学的厚さと、前記画素ごとに算出した前記第１の光学的厚さとを比較することで、当該第１の光学的厚さと略一致する前記第２の光学的厚さを探索し、
   当該第２の光学的厚さの探索結果に基づき、当該画素に対応する前記対象気体の前記スラントカラム濃度を推定する、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記光は、太陽光の散乱光である、請求項１〜８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記第１の画像及び前記第２の画像のそれぞれは、被写体からの光の分光結果に基づく複数の波長帯域それぞれの光の強度を示す情報を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記生成部は、前記対象気体の濃度分布を示す情報として第３の画像を生成する、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. 画角内の画像を撮像する撮像部と、
    前記撮像部の撮像方向を切り替える光学部材と、
    を含み、
    前記撮像部は、前記光学部材により前記撮像方向が切り替えられることで、前記第１の画像及び前記第２の画像を時分割で撮像する、
    請求項１〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
13. 前記第１の画像を撮像する第１の撮像部と、
    前記第２の画像を撮像する第２の撮像部と、
    を備える、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
14. 前記取得部は、互いに異なる仰角で撮像された第１の動画像及び第２の動画像それぞれから、フレームごとに静止画像を前記第１の画像及び前記第２の画像として取得し、
    前記解析部は、フレームごとに取得された前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに前記第１の光学的厚さを算出し、当該第１の光学的厚さと前記第２の光学的厚さとに基づき、当該フレームにおける当該画素に対応する前記対象気体の前記スラントカラム濃度を推定し、
    前記生成部は、複数のフレームについて前記画素ごとに推定された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布の時系列に沿った変化を示す情報を生成する、
    請求項１〜１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
15. 観測対象となる対象気体に吸収される波長帯域の成分を含む光が照射される環境下において、互いに異なる仰角で撮像された第１の画像及び第２の画像を取得することと、
    プロセッサが、
    前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに、前記第１の画像の当該画素における前記波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第１のスペクトルと、前記第２の画像の当該画素における当該波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第２のスペクトルとの比に基づき、当該画素に対応する第１の光学的厚さを算出することと、
    前記画素ごとに算出された前記第１の光学的厚さと、あらかじめ算出された前記対象気体の吸収断面積に基づく第２の光学的厚さとに基づき、当該画素に対応する前記対象気体のスラントカラム濃度を算出することと、
    前記画素ごとに算出された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布を示す情報を生成することと、
    を含む、情報処理方法。
16. コンピュータに、
    観測対象となる対象気体に吸収される波長帯域の成分を含む光が照射される環境下において、互いに異なる仰角で撮像された第１の画像及び第２の画像を取得することと、
    前記第１の画像及び前記第２の画像間において対応する画素ごとに、前記第１の画像の当該画素における前記波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第１のスペクトルと、前記第２の画像の当該画素における当該波長帯域中の波長ごとの成分の強度を示す第２のスペクトルとの比に基づき、当該画素に対応する第１の光学的厚さを算出することと、
    前記画素ごとに算出された前記第１の光学的厚さと、あらかじめ算出された前記対象気体の吸収断面積に基づく第２の光学的厚さとに基づき、当該画素に対応する前記対象気体のスラントカラム濃度を算出することと、
    前記画素ごとに算出された前記スラントカラム濃度に基づき、前記対象気体の濃度分布を示す情報を生成することと、
    を実行させる、プログラム。