JP2022013152A - 雲高計測装置、計測点決定方法、および雲種類決定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】全天の範囲における雲高を高精度に計測する。【解決手段】レーザからのデータを受信して、局所的な範囲の複数の雲底の高さを計測する局所雲高計測部と、センサから全天の画像データを受信して、画像データに基づいて複数の雲底の相対的な高さを推定する低精度雲高推定部と、レーザによる計測範囲と複数の雲底の交点を受け付け、交点と局所雲高計測部により計測した複数の雲底の高さを用いて、低精度雲高推定部にて推定した複数の雲底を補正する雲高補正部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、少数の雲高計測装置から得られる局所的な雲高値を用いて、低精度な雲高推定手法の出力を補正することで全天の雲高計測を実現する技術に関する。

気象情報は一般的に、気象衛星から撮影される映像データや、一般気象学に基づく気象予測によって得られるものであり、国内に留まらず、全世界に向けて開示されている。中には気象情報毎に固有の計測方法によって取得するものもあり、情報の計測コストが高い。しかしながら、これらの気象情報は事業者、個人を問わず広く活用されており、用途は多岐にわたる。このように一般的に開示されている気象情報は広域な範囲に対するものであり、細かくともせいぜい数キロメートル四方の範囲に対応する。そのため、地域単位の気象現象の予測には有効である。

一方で、特定の場所における局所的な気象情報を必要とするケースも多くある。航空機の運行管理を例に取ると、航空機の進路上の雲や気流に関する情報をピンポイントに取得することで安全且つ効率的な運行を遂行できる。特に、航空機の離着陸時の安全を確保するために、飛行場上空、滑走路周辺の気象情報を観測することが非常に重要であることは想像に難くない。飛行場には一般的に多種多様な観測装置を備えるとともに、観測員の目視による観測を常時行っている。これらの観測項目のひとつに地面から雲低までの高度（以下、雲高と称する）があり、航空機の離着陸の可否を判定するために重要な役割を担う。現在、雲高を計測する標準的な手段としてシーロメータなどのレーザ測距装置が広く用いられている。

シーロメータはレーザを利用した光学装置である。具体的には、強力なレーザ光を照射し、雲底（ここでは雲を例に取るが対象は特に限定しない）にて散乱、反射した光信号を検出し、その到達時間や信号強度から雲高を数メートル単位の精度で計測できる装置である。しかし、シーロメータはセンサ直上の狭い範囲しか計測することが出来ない。そのため、飛行場や滑走路の直上および周辺を含む全天の測定には不向きである。シーロメータを複数設置することで計測範囲を広げることは可能であるものの、シーロメータは一般的に高価であるため現実的ではない。

このような光学装置を利用しない雲高計測手段として画像処理が挙げられる。例えばステレオカメラのように、２台のカメラの視差から対象までの距離を測定する方法や、ＡＩを活用して二次元画像から距離を直接推定する方法などがあり、自動運転システムなど特定の分野では活用が進んでいる。画像は全天を計測できるという利点があるものの、雲は一般的な物体と比べて色情報やテクスチャが乏しいため、前記の画像処理技術の測距精度が低下するという問題がある。

そこで、任意の地点において、全天の雲高情報を高精度に計測する技術が求められる。特許文献１には赤外線放射温度計を利用して雲の温度情報を算出し、所定の演算処理により雲底高度を計測する技術が開示されている。また、特許文献２には２台の広角カメラで構成されたステレオカメラを天頂に向けて撮影することで、雲高と雲の移動速度や風速を計測する技術が開示されている。

特開２００４－１７０３５０号公報 特開２０１９－６０７５４号公報

特許文献１に記載の技術では、赤外線放射温度計を用いて上空を撮影する際に、特定の波長帯を透過する光学フィルタを用いることで、大気中の水蒸気や二酸化炭素の影響を補正し、正確な温度分布を取得することができる。取得した温度に対して、対流圏内に対する気温減率の温度勾配や乾燥断熱減率、湿潤断熱減率の関係を考慮した演算により雲高を推定することができる。しかし、前記の演算は国際標準大気においては有効であるものの、大気の状態変化に対して頑健ではないため、各種係数を予め取得しなければならず、観測項目が増加するという問題がある。

特許文献２に記載の技術では、設置位置の標高、経度および緯度が既知であるカメラ２台によりステレオカメラを構成し、同時刻に各カメラで撮影された画像から被写体の方位角および天頂角を読み出す。被写体の高度を仮定し、仮定された高度をもとに経度と緯度を算出し、その値が各カメラについて一致、もしくはその差が予め設定した許容値に収まるまで新たに高度を仮定する処理を繰り返して雲高を計測することができる。しかし、一般的にカメラの位置や設置各を正確に取得することは困難である。さらに、雲底を計測する用途であればステレオカメラを構成する２つのカメラ間の距離（基線長と称す）は５０メートルから３００メートルほどである必要があるため、キャリブレーションの手段が限られる。また、広角カメラに限らず一般的な光学センサは工業製品であるため個体差があり、筐体を水平に設置したとしても光軸が地面と直行するとは限らないため、画像中の天頂位置を正確に求めるためには別途キャリブレーションが必要になる。特許文献２内ではこのキャリブレーション処理を拠り所に実行する方法が開示されているものの、星は気象状況や季節によって観測できず、雲高を計測できなくなるという問題がある。

本発明は、シーロメータなどの光学装置から取得された局所的ながら高精度な雲高情報を用いて、画像から取得される低精度な広範囲の雲高情報を補正することで全天の範囲における雲高を高精度に計測することを目的とする。

本発明に係る全天雲高計測装置は、レーザからのデータを受信して、局所的な範囲の複数の雲底の高さを計測する局所雲高計測部と、センサから全天の画像データを受信して、前記画像データに基づいて複数の雲底の相対的な高さを推定する低精度雲高推定部と、前記レーザによる計測範囲と前記複数の雲底の交点を受け付け、前記交点と前記局所雲高計測部により計測した複数の雲底の高さを用いて、前記低精度雲高推定部にて推定した複数の雲底を補正する雲高補正部と、を備えることを特徴とする全天雲高計測装置として構成される。

本発明によれば、全天の範囲における雲高を高精度に計測することが可能となる。

全天雲高計測装置の構成例を示す図である。 全天雲高計測装置の機器構成を説明するための図である。 低精度雲高推定部の入力データを説明するための図である。 低精度雲高情報の例を示す図である。 低精度雲高情報の性質を説明するための図である。 全天雲高計測装置を用いた計測方法を説明するための図である。 雲高補正部が計測点の位置を決定する処理フローを説明するための図である。 計測点候補の設定方法を説明するための図である。 雲底補正部が計測点を決定する具体的な例を示す図である。 記録した局所雲高と低精度雲高の例を示す図である。 雲高値を補正する具体例を説明するための図である。 シーロメータとカメラの設置位置を好ましい位置に設置した場合の例を示す図である。 雲がない場合に全天雲高計測装置を校正する方法を説明するための図である。 記録した局所雲高と低精度雲高の例を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態（以降、「本実施形態」と称す）について、適宜図を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態では、前記レーザ測距装置をシーロメータとした例について説明するが、レーダーエコーや超音波式の測距装置など、雲高を計測可能な装置であれば特に限定しない。また、本実施形態ではセンサを、全天を撮影可能なカメラとした例について説明するが、全天を一括して撮影可能な魚眼カメラでもよく、あるいは全天を分割して撮影したり、全天のうち雲高計測が必要な一部分のみを撮影したりしてもよく、雲を計測可能な手段であれば特に限定しない。

また、以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

以下の説明では、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

全天雲高計測装置の構成例について、図１－図１１を用いて説明する。

図１は全天雲高計測装置１の構成例を示している。全天雲高計測装置１は、レーザ測距装置により取得される局所的ながら高精度な雲高情報を利用し、画像データから取得した全天の低精度な雲高情報を補正することで、全天の高精度な雲高情報を計測可能とする計測装置である。図１に示す各機能の概要を説明すると、局所雲高計測部２は、例えばシーロメータに代表されるようなレーザ測距装置から情報を受信し、局所的な範囲の雲高を計測する機能である。低精度雲高推定部３は、センサから全天の画像データを受信して、画像データに基づいて少なくとも雲層毎の相対的な雲高を推定する機能である。雲高補正部４は、低精度雲高推定部３の出力における局所雲高計測部２の計測箇所を仮定し、仮定した計測箇所における計測結果を計算し、実際の局所雲高計測部２の出力と時間変化の類似度が高い計測箇所を抽出することで、低精度雲高推定部３の雲高情報を補正する機能である。

全天雲高計測装置１としては、ＣＰＵ等の制御部である処理装置、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶部である記憶媒体や記憶装置、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信部である通信機器を有した、ハードウェアとしては一般的な通信可能なコンピュータを用いることができる。全天雲高計測装置１の各機能は、例えば、ＣＰＵが、ＲＯＭからプログラムを読み出し、ＲＡＭに対して読み書きして処理を実行することにより実現される。

上記プログラムは、例えば、外部の記憶媒体の一例であるＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ等から読み出されたり、ネットワークを介した他のコンピュータからダウンロードする等して提供されてもよい。さらに、以下では、全天雲高計測装置１の各機能が、ハードウェアとしては一般的なコンピュータに設けられているが、これらの全部または一部が、クラウドのような１または複数のコンピュータに分散して設けられ、互いに通信することにより同様の機能を実現してもよい。

まず、全天雲高装置１の活用例を、図２を用いて説明する。図２では局所雲高計測部２に局所雲高情報を送信するシーロメータ２＿Ａと、低精度雲高推定部３に画像データを送信するカメラ３＿Ａが計測対象である上空に向けられている。上空には雲Ｃ＿１と、その上層に雲Ｃ＿２があり、シーロメータ２＿Ａの計測箇所と方向を示す計測線２＿Ｂとの計測点Ｐ＿１、計測点Ｐ＿２がある。ここではシーロメータ２＿Ａが２層以上の雲層を計測可能な場合を例として示しているが、少なくとも１層の雲層を計測できればよく、特に限定しない。また、ここでは便宜上シーロメータ２＿Ａの計測範囲を線として示しており、雲Ｐと交わる箇所を点として説明しているが、計測線２＿Ｂは線に限らず、円錐状など水平方向に範囲を持っていてもよく、特に限定しない。その場合、計測点Ｐは点ではなく局所的な領域であってもよく、その場合、領域内の雲高値の平均値や最大値などを代表値として決定しても良い。

このように、局所雲高計測部２は、複数の雲底の高さを計測するための領域を任意に選択し、選択された領域における雲低の高さを計測してもよい。また、局所雲高計測部２は、計測点を２点以上決定し、計測点の回帰線を計算することで、低精度雲高推定部３にて推定した複数の雲底における計測線の位置を決定してもよい。

カメラ３＿Ａから取得したカメラ画像３＿Ｂの例を、図３を用いて説明する。カメラ３＿Ａの視点からは雲Ｃ＿１の後方に雲Ｃ＿２が位置しているため、当然ながら雲Ｃ＿２の隠れ部分はカメラ画像３＿Ｂに映らない。計測線２＿Ｂはカメラ画像３＿Ｂに実際は映らないが、説明の便宜上図示している。この場合、シーロメータ２＿Ａの計測結果からは雲高が２層分出力されており、そのうち低い値が計測点Ｐ＿１で観測された雲Ｃ＿１の雲高であり、もう一方の値が計測点Ｐ＿２で観測された雲Ｃ＿２の雲高である。以下、局所雲高計測部２、低精度雲高推定部３、雲高補正部４について、詳細に説明する。

局所雲高計測部２はシーロメータ２＿Ａから上空の雲高情報を受付け、計測範囲に雲が存在した場合には少なくとも１層以上の雲層あるいは雲塊の雲高を出力する。シーロメータ２＿Ａはレーザパルスを照射し、雲で後方散乱したレーザ光を反射信号としてシーロメータ２＿Ａが内蔵する検知器が検知するまでの時間と強度から、雲までの高度を算出する。計測可能な雲層の数や、最高高度、最低高度はシーロメータ２＿Ａのレーザの強度や検知器の感度など、製品の仕様によって異なる。局所雲高計測部２は、図１および図２に示す例のような場合は、計測点Ｐ＿１および計測点Ｐ＿２の高度を示す２値を受け付けることが望ましいものの、少なくとも計測点Ｐ＿１における下層の雲Ｃ＿１の雲高を受け付ければ良い。シーロメータ２＿Ａの出力は、実際はレーザ光の強度分布や雲高の確率分布であってもよく、計算により計測点Ｐの雲光を特定できる形態であればよく、特に限定しない。

図４を用いて低精度雲高推定部３について説明する。低精度雲高推定部３はカメラ３＿Ａから全天を撮影したデータを受取り、低精度雲高情報３＿Ｃを出力する機能である。低精度雲高情報３＿Ｃは図４に示すようなデータであり、この例では晴天に中に雲Ｃ＿１の一部が雲Ｃ＿２に重なるように配置されている。このとき、低精度雲高情報３＿Ｃは、少なくとも雲Ｃの領域とそれらの相対的な雲高が取得可能な情報である。図４の例では雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２、晴天部の領域と、その低精度な雲高情報が付与されているが、雲Ｃ以外の領域の高度は必ず取得可能でなくても良い。具体的には、雲Ｃ＿１の雲高が雲高Ａであり、雲Ｃ＿２が雲高Ｂである。雲高Ａ、雲高Ｂそれぞれの値は実際の雲高と必ずしも一致する必要はなく、少なくとも相対的な雲高が取得可能であれば良い。この場合、雲高Ａ＜雲高Ｂという関係が取得できれば良い。低精度雲高情報３＿Ｃは図４に示すような画像の形式をしていなくてもよく、例えばカメラ画像３＿Ｂのピクセル位置と、雲高値のペアを保存した配列でもよく、雲高値は相対的な高低が判別可能であればよいため、正規化された値を保存しても良い。このように、低精度雲高推定部３は、複数の雲底の相対的な高低関係を判別可能な形式のデータとして保持する。

低精度雲高情報３＿Ｃは例えばディープラーニングを利用した画像処理技術により取得可能である。具体的には、全天のカメラ画像３＿Ｂと、カメラ画像３＿Ｂに映る雲Ｃの領域と、実際の雲高を埋め込んだ真値雲高画像を生成する。真値雲高画像からは画像中の雲Ｃの位置と、その雲高の真値を取得できる。この真値雲高画像を教師データとして、カメラ画像３＿Ｂを入力とし、ピクセルごとに深度を推定した深度画像を出力するニューラルネットワークを設計、学習することで、カメラ画像３＿Ｂの雲高の推定が可能となり、低精度雲高情報３＿Ｃを取得することができる。あるいは、雲Ｃの発生高度により温度が異なる、具体的には雲高が高いほど気温が低いという特性を利用し、赤外線放射温度計によるサーモグラフィから低精度雲高情報３＿Ｃを取得することができる。このとき、一般的な赤外線放射温度計を用いた場合、大気中の水蒸気や二酸化炭素、塵の影響により雲Ｃの温度を正確に計測できない場合があるものの、先述の通り低精度雲高情報３＿Ｃは相対的な雲高が取得できればよいため、大気中の外的要因による計測精度の低下は考慮しなくて良い。あるいは、ステレオカメラなど計測対象までの距離を直接計測可能な装置を用いても良い。このように、低精度雲高推定部３は、所定の波長光（例えば、赤外線や遠赤外線）を計測することで得られる温度分布から、雲底の相対的な高さを推定し、その高さを雲高とすることができる。

一般的にステレオカメラの計測距離の最大値は主にステレオカメラを構成する単眼カメラ同士の基線長により決定され、雲Ｃのような遠方の対象の距離を計測する場合は基線長を５０メートルから３００メートルほどに設定する必要がある。ステレオカメラは一般的に計測対象が遠方であるほど測距性能が低下するという性質があるため雲高を正確に計測することは困難であるものの、低精度雲高情報３＿Ｃの要件を満たすことができる。このように、低精度雲高推定部３は入力データを計測する装置に適した演算を実施し、低精度雲高情報３＿Ｃは少なくとも雲Ｃの相対的な雲高を取得可能であればよく、取得手段は特に限定しない。

図５－図１１を用いて雲高補正部４について詳細に説明する。局所雲高計測部２が出力する雲高を用いて低精度雲高情報３＿Ｃを補正するためには、低精度雲高情報３＿Ｃの内、シーロメータ２＿Ａの計測点Ｐが対応する位置を特定する必要がある。図５を用いて計測点Ｐの位置を特定することの必要性を説明する。図５では低精度雲高情報３＿Ｃに対して計測線２＿Ｂと計測点Ｐ＿１、計測点Ｐ＿２の位置を、３パターンを仮定して図示している。先述の通り、一般的に計測線２＿Ｂは不可視であるため計測点Ｐの位置は未知である。また、低精度雲高情報３＿Ｃからは正確な雲高を取得できないため、特に雲Ｃが複数存在する場合には計測点Ｐの凡その位置を推定することも困難である。

例えば、計測線２＿Ｂ’の場合、計測点Ｐ＿１’は計測線２＿Ｂ’上のどこかに存在する。計測点Ｐ＿２’は低精度雲高情報３＿Ｃからは存在するか不明であるため、局所雲高計測部２から雲高が２値取得された場合は存在が認められる。ただし、雲Ｃ＿２の更に上空に雲Ｃが存在する場合もあるため、雲Ｃ＿２の雲高であると断定することは出来ない。同様にして、計測線２＿Ｂ’’の場合は計測点Ｐ＿１’’および計測点Ｐ＿２’’は計測線２＿Ｂ’’上のどこかに存在し、計測線２＿Ｂ’’’の場合は計測点Ｐ＿１’’’および計測点Ｐ＿２’’’は計測線２＿Ｂ’’’上のどこかに存在する。

実際の計測線２＿Ｂの実際の位置を特定するためにはカメラ３＿Ａとシーロメータ２＿Ａの相対的な位置関係を表すパラメータが必要である。以下、このパラメータを外部パラメータと称する。外部パラメータを推定する一般的な手法としては、カメラ３＿Ａとシーロメータ２＿Ａの設置位置と姿勢を計測して算出する手法や、予め形状やアピアランス情報が既知な撮影対象物(例えば、チェッカーパターンを印刷した板)をカメラ３＿Ａとシーロメータ２＿Ａにより計測し、それぞれから撮影対象物への相対位置姿勢を推定することで外部パラメータを算出する方法がある。しかし、シーロメータ２＿Ａの出力は離散的な雲高であったり、画像データとの対応関係を取得できない形式であったりするため、従来のキャリブレーション手法を適用することが困難である。以下、低精度雲高情報３＿Ｃ上の計測点Ｐの位置を特定する方法を説明する。

図６は全天雲高計測装置１を用いて時系列で計測する際の概要を示している。まず、時刻ｔ１ではシーロメータ２＿Ａの上空に雲Ｃ＿２のみが観測されている。そのため、シーロメータ２＿Ａは雲Ｃ＿２の雲高を計測し、局所雲高計測部２はそれを受け付け、雲高補正部４に送信する。時刻ｔ２に推移すると、雲Ｃ＿１が右方に移動し、シーロメータ２＿Ａの計測線２＿Ｂと初めて交わり、雲Ｃ＿１の輪郭部分に計測点Ｐ＿１を成す。さらに、時刻ｔ１に引き続き雲Ｃ＿２は計測線２＿Ｂと計測点Ｐ＿２で交わっている。そのため、この時点で局所雲高計測部２から受け取る雲高値は２つになる。時刻ｔ３では引き続き雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２が計測線２＿Ｂと交わっているため、局所雲高計測部２は雲高を２値出力しており、同一の雲Ｃを計測しているため、それぞれの雲高値の変化は少ない。

一方、同時刻に取得した低精度雲高情報３＿Ｃでは、計測点Ｐ＿２の実際の位置は雲Ｃ＿１の後方に隠れているため、確認できない。時刻ｔ４では雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２がさらに右方に進み、計測線２＿Ｂと交わらないため、局所雲高計測部２は雲高値を出力しない。一方、同時刻に取得した低精度雲高情報３＿Ｃでは計測線２＿Ｂの位置と実際の雲高が不明であるため、計測点Ｐが存在するかは不明である。

図７を用いて雲高補正部４が低精度雲高情報３＿Ｃにおける計測点Ｐの位置を特定する処理フローを示している。雲高補正部４は、ステップＳ４０１で低精度雲高情報３＿Ｃ上に計測点候補４＿Ａを設定する。雲高補正部４は、ステップＳ４０２では低精度雲高情報３＿Ｃを参照することで各計測点候補４＿Ａにおける低精度雲高を記録する。雲高補正部４は、ステップＳ４０３では、雲高記録回数が設定の回数未満であるか否かを判定し、雲高記録回数が設定の回数未満であると判定した場合には（ステップＳ４０３；ｎｏ）、ステップ４０１に戻り、以降の処理を行う。

一方、雲高補正部４は、雲高記録回数が設定の回数未満でないと判定した場合（ステップＳ４０３；ｙｅｓ）、ステップＳ４０４において、局所雲高計測部２から受付けた局所雲高情報２＿Ｃと各計測点候補４＿Ｃにおける低精度雲高との相関を計算する。雲高補正部４は、ステップＳ４０４では各計測点候補４＿Ｃのうち最も相関が強い点を計測点Ｐとして決定する。すなわち、雲高補正部４は、局所雲高計測部２により計測された雲底の高さと低精度雲高推定部３により推定された雲底の相対的な高さとの相関が、最も相関が強い点のほか、相関関係が一定程度以上強いといった所定の関係を満たす位置を計測点として決定する。以下、ステップＳ４０１－Ｓ４０５について詳細に説明する。

ステップＳ４０１について図８を用いて説明する。ステップＳ４０１では、雲高補正部４は、低精度雲高情報３＿Ｃで位置が不明な計測点Ｐを決定するために、計測点Ｐの位置を仮定した計測点候補４＿Ａを設定する。図８には、とある時刻ｔに取得した低精度雲高情報３＿Ｃについて１４４個の計測点候補４＿Ａを設定し、各計測点候補４＿Ａは等間隔に並べた例を示している。なお、本実施例では説明の便宜上、計測点候補４＿Ａを１４４個設定した例を示すが、実際は少なくとも１つ以上設定すればよく、図８に示すように等間隔に並べる必要はない。好ましくは、雲高補正部４は、低精度雲高情報３＿Ｃの情報単位（例えば形態が画像であればピクセル）ごとに１つの計測点候補４＿Ａを設定することで、より高精度に計測点Ｐを決定できる。

さらに、シーロメータ２＿Ａとカメラ３＿Ａの相対的な位置が明らかであり、低精度雲高情報３＿Ｃ上で計測線２＿Ｂが存在し得る位置を限定できる場合は、雲高補正部４は、計測線２＿Ｂが存在し得る領域に限定して計測点候補４＿Ａを設定してもよく、この場合、計測点Ｐを決定するための演算量を削減することができる。このように、雲高補正部４は、カメラ３＿Ａ等のセンサとシーロメータ２＿Ａ等のレーザとの相対的な位置関係から前記計測点の位置を推測し、前記計測点の候補となる候補点を限定する。

ステップＳ４０２の処理について図８を用いて説明する。雲高補正部４は、図８に示すような低精度雲高情報３＿Ｃを取得した際に、例えば計測点候補４＿Ａ＿１は雲Ｃ＿１の上に位置しており、埋め込まれた低精度雲高情報を参照すると、時刻ｔにおける計測点候補４＿Ａ＿１の雲高は雲高Ａと記録する。また、計測点候補４＿Ａ＿２は雲Ｃ＿２の上に位置しているため、雲高補正部４は、時刻ｔにおける計測点候補４＿Ａ＿２の雲高は雲高Ｂと記録する。雲高補正部４は、以上の処理を、ステップＳ４０１で設定した計測点候補４＿Ａの全てに対して実施する。そして、雲高補正部４は、局所雲高計測部２から取得した局所雲高２＿Ｃを時刻ｔの局所雲高２＿Ｃとして同時に記録する。

ステップＳ４０３では、雲高補正部４は、ステップＳ４０２にて記録した雲高情報が予め設定した記録回数に達したことを判定し、記録回数が未達だった場合、ステップＳ４０１、ステップＳ４０２を繰り返す。判定に用いる記録回数は少なくとも１回以上であればよく、後述する局所雲高２＿Ｃと計測点候補４＿Ｃのデータ数が相関の計算方法に適すように決定する。

図９、図１０を用いてステップＳ４０４について説明する。ステップＳ４０４では計測点Ｐを決定するために、雲高補正部４は、前ステップまでに記録した局所雲高２＿Ｃともっとも近しい雲高を記録した計測点候補４＿Ｃを決定するために、双方の時間方向の変化の相関を計算する。図９には全天雲高計測装置１を利用して計測したときの時刻ｔ５、ｔ６、ｔ７のシーンを抜粋して図示しており、ステップＳ４０１で予め設定した計測点候補４＿Ａのうち、代表点として３点、計測点候補４＿Ａ＿１－４＿Ａ＿３を取り上げて図示している。図９の上部には各時刻において全天雲高計測装置１と計測対象の雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２を横から見た図と実際の計測点Ｐの位置を示しており、下部には各時刻において低精度雲高推定部３から受付けた低精度雲高情報３＿Ｃと、計測点候補４＿Ａの位置を示している。

図１０では雲Ｃ＿１に注目して、記録した局所雲高２＿Ｃと計測点候補４＿Ａ＿１、４＿Ａ＿２、４＿Ａ＿３の低精度雲高情報を時系列順にプロットしたグラフを示している。なお、時刻ｔ６では雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２の双方と計測線２＿Ｂがそれぞれ計測点Ｐ＿１、計測点Ｐ＿２で交わっているため局所雲高２＿Ｃは時刻ｔ６で２値分が記録されているものの、ここでは説明の便宜上最も低い雲高の１値しか図示していない。雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２の実際の雲高はそれぞれ雲高Ｃ、雲高Ｄとし、雲底は平坦であると仮定して図示しているが、実際は平坦な雲底でなくても同様の手法を適用可能である。

図１０に示すような雲高が記録された場合、局所雲高２＿Ｃと、各計測点候補４＿Ａにおける低精度雲高情報３＿Ｃをそれぞれ時系列データと捉えることができ、相関を計算する事ができる。２つのデータの関係を示す指標として例えば相関係数用いると、計測点候補４＿Ａ＿１が局所雲高２＿Ｃと同タイミング（時刻ｔ６）で雲高値が低下しているため、強い正の相関を持つことがわかる。ステップＳ４０５では、雲高補正部４は、ステップＳ４０４で計算した相関値を参照し、最も強い相関を持つ計測点候補４＿Ａを計測点Ｐ＿１として決定する。他時刻ｔにおいて、同処理を計測点Ｐ＿２についても実施することで、低精度雲高情報３＿Ｃにおける計測点Ｐ＿２の位置を決定することが出来る。

例えば、図９、図１０に示す例では時刻ｔ６と時刻ｔ７の間で雲Ｃ＿１が計測点Ｐ＿２の真下に移動する。その際に、低精度雲高情報３＿Ｃからは計測点Ｐ＿２に対応する雲Ｃ＿２上の点を視認することは出来ないものの、計測点Ｐ＿２の位置と局所雲高２＿Ｃが明らかであるため、局所雲高２＿Ｃに雲高Ｄが記録されている限り、雲Ｃ＿１の上空に雲Ｃ＿２が存在することを予測することができる。さらに計測を継続することで、局所雲高２＿Ｃに雲高Ｄが記録されなくなった時刻があれば、その時刻で雲Ｃ＿２の切れ間、もしくは輪郭が計測線２＿Ｂ上に存在することがわかるため、カメラ２＿Ａでは本来確認することが出来ない下層の雲Ｃに隠れた雲Ｃの凡その形状を計測することができる。

以上のステップにより低精度雲高情報３＿Ｃにおける計測点Ｐの位置を特定することができる。さらに、低精度雲高情報３＿Ｃにおいて計測点Ｐの位置が２つ以上特定された場合、それらの計測点Ｐを結ぶ直線を計測線２＿Ｂとしても良い。低精度雲高情報３＿Ｃ上で計測線２＿Ｂの位置が取得できた場合、ステップＳ４０１で計測点候補４＿Ａを計測線２＿Ｂ上、もしくはその周辺を含む領域に限定して設定することで演算量を削減するとともに計測点Ｐの推定精度の向上が見込める。

雲高補正部４が低精度雲高情報３＿Ｃを補正する方法について説明する。ステップＳ４０１－Ｓ４０５により、雲高補正部４は、低精度雲高情報３＿Ｃにおける計測点Ｐの位置と、その位置の局所雲高２＿Ｃが取得できる。低精度雲高情報３＿Ｃは前述の通り相対的な雲高を取得できるため、ある点と同値の雲高を有する領域を特定できる。図９に示す例において、時刻ｔ６では計測点候補４＿Ａ＿１の実際の雲高値が雲高Ｃであることが分かるため、雲高補正部４が、計測点候補４＿Ａ＿１と同様に雲高Ａに対応するすべての領域を雲高Ｃに置き換えることで、低精度雲高情報３＿Ｃを局所雲高２＿Ｃに補正することができる。雲Ｃ＿２についても同様に雲高値を雲高Ｂから雲高Ｄに補正することで補正できる。

以上の処理により、計測線２＿Ｂと交点をなさない領域についても高精度な雲高に補正することができ、全天の雲高を高精度に計測することができる。ここで取り上げる例では雲Ｃは２つしかなく、いずれも計測線２＿Ｂと雲Ｃの一部が交点をなすが、その他に雲が存在し、雲Ｃ＿１あるいは雲Ｃ＿２と同じ低精度雲高情報３＿Ｃを有する場合は同様に雲高を補正することができる。また、例えばサーモグラフィにより取得した温度分布や、ステレオカメラにより取得した視差分布および視差画像など、低精度雲高情報３＿Ｃが実際の雲高値へ線形補完可能な雲高値を有する場合、低精度雲高情報３＿Ｃのうち局所雲高２＿Ｃが取得できない領域があった場合でも補正することができる。具体的には、例えば雲高Ａが雲高Ｂの５０％の雲高値であることが明らかであり、雲高Ａの領域のみが局所雲高２＿Ｃで補正された場合、雲高Ｂの領域は雲高Ａ／０．５の雲高値で補正することで全天の雲光を計測することができる。あるいは、雲高補正部４の出力は雲高値の条件式でも良く、その例を、図１１を用いて説明する。

全天には雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２があり、雲Ｃ＿１のみが計測線２＿Ｂと交点をなしており、前後の時刻でも雲Ｃ＿２と交点をなすことはないとする。低精度雲高情報３＿Ｃは、雲高Ｅ＜雲高Ｆの関係のみが既知であり、雲高を線形補間不可能な値であり、ラベル値でもよい。この場合に、雲高補正部４は、前述の手法により雲Ｃ＿１の雲高値を雲高Ｅから局所雲高２＿Ｃを用いて、シーロメータ２＿Ａから計測点Ｐまでの雲高Ｇに補正したとしても、雲Ｃ＿２と計測線２＿Ｂと交点をなさないため、前述の手法を適用しても雲高値は不明のままである。そこで、雲高補正部４は、雲Ｃ＿２の補正後の雲高値を、雲高Ｅ＜雲高Ｆの関係式から雲高Ｇ以上という条件式とすることができる。この場合、雲Ｃ＿２の雲高値を限定できるため、実際の雲高値が不明である場合にも、有用な全天雲高情報として提供することができる。雲Ｃ＿１、雲Ｃ＿２以外に雲Ｃが存在する場合、より限定した雲高値の条件式で補正することもできる。

実施例２における全天雲高計測装置１の構成例について、図１２を用いて説明する。なお、本実施例ではシーロメータ２＿Ａとカメラ３＿Ａの設置位置を調整することで雲高補正部４が計測点候補４＿Ａを設定せずに低精度雲高情報３＿Ｃを補正する方法を説明する。下では、全天雲高計測装置１で用いられる計測点を、カメラ３＿Ａ等のセンサとシーロメータ２＿Ａ等のレーザとを、それぞれの計測範囲が一致するように配置することで前記計測点の位置を決定している。

図１２ではシーロメータ２＿Ａとカメラ３＿Ａの設置位置を調整し、シーロメータ２＿Ａの計測線２＿Ｂとカメラ３＿Ａの特定の位置、例えば画像中心と直行するように設置した例を示している。このような場合、低精度雲高情報３＿Ｃにおいて、計測線２＿Ｂは線ではなく点となり、計測点Ｐは雲高に関わらず同じ点に限定される。そのため、雲底補正部４はステップＳ４０１－Ｓ４０５を処理せずとも計測点Ｐの位置を決定することができるため演算量を削減することができる。あるいは、計測線２＿Ｂとカメラ３＿Ａの光軸が限りなく近く、好ましくは平行になるようにシーロメータ２＿Ａとカメラ３＿Ａの設置位置を調整することで、低精度雲高情報３＿Ｃにおいて、計測点２＿Ｂは極端に短い線とすることができる。したがって、雲高補正部４は、前述と同様に、計測点Ｐの位置を容易に決定することができる。あるいは、予めシーロメータ２＿Ａとカメラ３＿Ａの相対的な位置姿勢が既知となるように設置位置を調整することで、例えば、以下に示す［数１］に示すような一般的な射影変換により低精度雲高情報３＿Ｃ上の計測線２＿Ｂの位置を特定することができる。

なお、（数１）において、（ｕ，ｖ）はカメラ画像３＿Ｂあるい低精度雲高情報３＿Ｃ上の座標であり、ｆｘ，ｆｙ、ｃｕ，ｃｖは一般的に内部パラメータと称されているカメラ３＿Ａに固有なパラメータであり、（ｆｘ，ｆｙ）はそれぞれｘ軸、ｙ軸方向の画素あたりの焦点距離、（ｃｕ，ｃｖ）は画像平面と光軸の交点の座標である。（ｘ，ｙ，ｚ）は計測線２＿Ｂ上の世界座標系における座標である。

本実施例では、実施例１、実施例２で説明した全天雲高計測装置を利用して、雲種を特定する方法を説明する。以下では、全天雲高計測装置１が計測した雲低の高さと、気象情報を用いた所定の分類手法により分類した雲種とに基づいて、全天の雲の種類や雲量を特定する雲種類決定方法を例示している。

雲Ｃはその形状や並び方から雲種と称される分類に細分化されている。最も一般的な雲種は１０種雲形と呼ばれるものであり、具体的には層積雲、層雲、積雲、高積雲、高層雲、乱層雲、巻雲、巻積雲、巻層雲、積乱雲の１０種である。なお、本実施例では全天雲高計測装置１を利用して１０種雲形を特定する場合について説明するが、雲種の分類方法は多岐にわたり、当然ながら本実施例を適用する分類方法は１０種雲形に限定しない。

例えば雲Ｃを撮影した画像を入力として一般的な画像認識手法を利用して１０種雲形を特定する場合、アピアランスの類似性が高い雲種は混同する。たとえば、巻積雲と高積雲は互いに雲の片が群れをなしたようなアピアランスであるという点で共通しており類似度が高い。そのため、一般的な画像認識手法ではアピアランスを拠り所として雲種を区別するため、巻積雲と高積雲を混同する場合がある。一般的に巻積雲は高度５０００メートルから１５０００メートルの範囲に発生し、一方高積雲は高度２０００メートルから７０００メートルの範囲に発生する。全天雲高計測装置１により雲高が計測可能であるため、アピアランスの類似度が高い巻積雲と高積雲を高精度に分類することができる。なお、本実施例は雲高によって区別されるような雲種についても有効である。また、当然ながら一般的な画像処理による雲種判定結果以外も補正可能であり、例えば目視の観測結果の補正にも活用でき、前段の雲種判定の手段は特に限定しない。

また、雲種によっては一般的な気象情報を参照することで分類することができる。以下、一般的に公開されている気象情報を活用して雲種を分類する方法を説明する。

公開されている気象情報に例えば気象レーダーがある。気象レーダーは観測装置からマイクロ波を照射し、その反射波であるレーダーエコーの強度から周囲数百キロメートルの範囲に存在する降水粒子の分布を観測するデータである。気象レーダーにより計測された降水粒子の分布を参照することで、降雨性の雲の有無を判定することができる。気象レーダーの計測分解能は一般的に数キロメートル四方であり、好ましくはこの分解能と同等、もシックはそれ以上の細かい粒度で全天雲高計測装置１の設置位置が明らかである場合、低精度雲高情報３＿Ｃ内の方位と気象レーダー内の方位を同定することで、全天雲高計測装置１が計測した雲Ｃが降雨性であるかを容易に判定でき、例えば降雨性の有無によって雲種が異なる場合において分類が容易になる。さらに、気象レーダーのみならず、衛星写真を活用して雲や霧などの気象現象を直接観測して、それらの気象現象の内容と発生位置を入力することで、より高精度に雲種の分類が可能である。

また、雷観測データが気象情報として公開されている。雷観測データは、雷監視システムが雷により発生する電波を受信し、雷の発生時刻や発生位置を記録したものであり、雷雲の中や雲と雲の間で発生する雲放電（雷光として観測されることが多い）と、雷雲と地面の間で発生する対地放電（落雷として観測される）を観測する。気象レーダーと同様にして、低精度雲高情報３＿Ｃ内の方位と、雷観測データの方位を同定することで、全天雲高計測装置１が計測した雲Ｃの放電の有無を容易に判定することができる。例えば、塔状の積雲が観測された場合に、本実施例を実施することでその雲種を、放電が確認されたら積乱雲として、放電が確認されなかったら塔状積雲として分類することができる。当然ながら、本実施例は積雲と塔状積雲の分類に限定されず、放電の有無により雲種の分類が容易になる場合に広く適用可能であり、特に限定しない。

本実施例の応用例として、全天雲高計測装置１より取得された全天の雲高と、前述の手段により分類した雲種から、全天の雲層毎の雲種および雲量を計測することができる。また、全天の異なる雲高をもつ雲Ｃについて、それらを地表と平行な同一平面に重畳した際に、全天のうち雲Ｃが占める領域の割合を全雲量として利用することもできる。

また、一般的な気象情報を活用して低精度雲高情報３＿Ｃを事前に実際の雲高に近い値に補正することで、全天雲高計測装置１の性能を向上することができる。例えば、大気の気温と露点温度の差分から湿数を算出することができる。湿数を活用すると気温が露点温度を下回るような高度では雲Ｃが発生しやすい大気状況であることがわかり、その高度付近に低精度雲高情報３＿Ｃ上で雲Ｃが確認できる場合には、その雲Ｃの雲高を湿数により算出された高度で補正してもよい。その場合、低精度雲高情報３＿Ｃがもつ雲高は局所雲高２＿Ｃと近しい値になるため、最終的に補正された全天雲高情報の精度向上が見込める。

全天雲高計測装置１について、雲Ｃが上空にない場合や、上空に雲Ｃは存在するものの、どの時刻ｔでもその雲Ｃが計測線２＿Ｂと交わらない場合などにおいては、ステップＳ４０１－Ｓ４０５を実施しても低精度雲高情報３＿Ｃの計測点Ｐの位置を決定することが出来ない。そのような場合においても高さが既知な治具などを利用することで、低精度雲高情報３＿Ｃの計測点Ｐ、あるいは計測線２＿Ｂの位置を決定する方法を図１３、図１４を用いて説明する。以下、全天雲高計測装置で用いられる計測点を、シーロメータ２＿Ａ等のレーザにより計測可能であって所定の形状を有した物体を前記レーザおよびカメラ３＿Ａ等のセンサの計測範囲に設置することで、例えば、雲が存在しない場合における前記計測点の位置を決定することを可能としている。

図１３を用いて上空に好適な雲Ｃがない場合において計測点Ｐの位置を決定する方法を説明する。ボードＥ＿１にはスリットＥ＿２が空いており、好ましくはそれぞれの寸法と、スリットＥ＿２の位置が既知である。また、ボードＥ＿１は例えば樹脂や金属など、シーロメータ２＿Ａがその高度を計測可能な材質であればよく特に限定しない。本実施例で用いるボードＥ＿１は最も基本的な形状の一例であり、ボードＥ＿１には好適にはスリットＥ＿２、その他には例えば深さなどが既知な凹み、高さが既知な突起部など、局所雲高２＿Ｃから、シーロメータ２＿ＡとボードＥ＿１までの距離の変化を計測可能な形状を有していればよく、特に限定しない。さらに、ボードＥ＿１は例えば球体でもよく、必ずしも板状でなくてもよく、形状については特に限定しない。

図１３に示す例では、ボードＥ＿１をカメラ３＿Ａおよびシーロメータ２＿Ａの距離Ｈを保ちながら、カメラ３＿Ａの画角の左方から右方へ等速に移動させた際について、時刻ｔ９、ｔ１０、ｔ１１を抜粋して図示している。ボードＥ＿１は計測線２＿Ｂと交点をなすように、シーロメータ２＿Ａの上空を通過するように移動させる。時刻ｔ９では計測線２＿ＢはボードＥ＿１と交点をなすため、計測点Ｐが出現し、同時に局所雲高２＿Ｃには雲高として高度Ｈが記録される。時刻ｔ１０では、ボードＥ＿１がさらに右方へ移動し、計測線２＿ＢがスリットＥ＿２を通るため、計測点Ｐはなく、局所雲高２＿Ｃに雲高は記録されない。時刻ｔ１１ではボードＥ＿１がさらに右方へ移動し、計測線２＿Ｂが再びボードＥ＿１と交わる。

このとき、低精度雲高情報３＿Ｃは少なくともボードＥ＿１の領域を判別可能な情報を有していれば良い。局所雲高２＿Ｃに高度Ｈが記録されない時刻では計測線２＿ＢがボードＥ＿１の外側かスリットＥ＿２を通っていることがわかる。さらに、ボードＥ＿１の移動方向が明らかであるため、局所雲高２＿Ｃに記録される高度の立ち上がり、立ち下がりのライミングを時系列で観測することで、計測線２＿ＢがスリットＥ＿２を通った時刻ｔを容易に特定できる。

図１４を用いて具体例を詳細に説明する。前述のようにボードＥ＿１を移動させた際の局所雲高２＿Ｃは、時刻ｔ９から時刻ｔ１０まで高度Ｈが記録されており、時刻ｔ１０から時刻ｔ１１は計測線２＿ＢがスリットＥ＿２を通るため高度Ｈは記録されていない。時刻ｔ１１以降は再び高度Ｈが記録される。実施例１と同様にステップＳ４０１－Ｓ４０５を実施することで、時刻ｔ１０でスリットＥ＿２の縁に位置する計測点候補４＿Ａを計測点Ｐに決定、あるいは計測点候補を絞り込むことができる。

図１３に示す例ではスリットＥ＿２がｙ軸方向に幅を持つため、計測点ＰはスリットＥ＿２の幅分の領域に限定されるまでであり、位置を一意に決定できない。そこで、ボードＥ＿１を９０°回転させ、低精度雲高情報３＿Ｃの上方から下方へ同様に移動させることで、計測点候補４＿Ａをより限定することができ、最終的に計測点Ｐの位置を決定できる。さらに、ボードＥ＿１を異なる高度に設置して以上の手順を実施することで、異なる高度の複数の計測点Ｐを決定することができ、計測点Ｐを２点以上決定した場合にはそれらを結ぶ線を計測線２＿Ｂとしても良い。

以上の手順で、ボードＥ＿１を用いることにより、全天雲高計測装置１の上空に好適な雲Ｃが存在しない場合や、屋内など天空が計測できない環境においても、低精度雲高情報３＿Ｃ上の計測点Ｐの位置を決定することができる。

１ 全天雲高計測装置
２ 局所雲高計測部
３ 低精度雲高推定部
４ 雲高補正部
２＿Ａ シーロメータ
３＿Ａ カメラ

Claims (10)

1. レーザからのデータを受信して、局所的な範囲の複数の雲底の高さを計測する局所雲高計測部と、
   センサから全天の画像データを受信して、前記画像データに基づいて複数の雲底の相対的な高さを推定する低精度雲高推定部と、
   前記レーザによる計測範囲と前記複数の雲底の交点を受け付け、前記交点と前記局所雲高計測部により計測した複数の雲底の高さを用いて、前記低精度雲高推定部にて推定した複数の雲底を補正する雲高補正部と、
   を備えることを特徴とする全天雲高計測装置。
2. 前記局所雲高計測部は、前記複数の雲底の高さを計測するための領域を任意に選択し、選択された前記領域における雲低の高さを計測する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の全天雲高計測装置。
3. 前記低精度雲高推定部は、前記複数の雲底の相対的な高低関係を判別可能な形式のデータとして保持する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の全天雲高計測装置。
4. 前記雲高補正部は、前記局所雲高計測部により計測された雲底の高さと前記低精度雲高推定部により推定された雲底の相対的な高さとの相関が所定の関係を満たす位置を計測点として決定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の全天雲高計測装置。
5. 前記局所雲高計測部は、計測点を２点以上決定し、前記計測点の回帰線を計算することで、前記低精度雲高推定部にて推定した複数の雲底における前記計測線の位置を決定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の全天雲高計測装置。
6. 前記雲高補正部は、前記センサと前記レーザとの相対的な位置関係から前記計測点の位置を推測し、前記計測点の候補となる候補点を限定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の全天雲高計測装置。
7. 前記低精度雲高推定部は、所定の波長光を計測することで得られる温度分布から、前記雲底の相対的な高さを推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の全天雲高計測装置。
8. 請求項１に記載の前記全天雲高計測装置で用いられる計測点を、前記レーザにより計測可能であって所定の形状を有した物体を前記レーザおよび前記センサの計測範囲に設置することで、雲が存在しない場合における前記計測点の位置を決定する、
   ことを特徴とする計測点決定方法。
9. 請求項１に記載の前記全天雲高計測装置で用いられる計測点を、前記センサと前記レーザとを、それぞれの計測範囲が一致するように配置することで前記計測点の位置を決定する、
   ことを特徴とする計測点決定方法。
10. 請求項１に記載の前記全天雲高計測装置が計測した前記雲低の高さと、気象情報を用いた所定の分類手法により分類した雲種とに基づいて、全天の雲の種類を特定することを特徴とする雲種類決定方法。

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