JP2023170710A - 撮影支援装置、撮影支援方法、および、撮影支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の衛星画像間における撮影環境の違いが解析結果に影響を及ぼすことを低減する撮影支援装置、撮影支援方法及び撮影支援プログラムを提供する。【解決手段】リモートセンシングシステム１において、撮影支援装置１００は、対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得する第１情報取得部１１０と、対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得する予測結果取得部１２０と、予測結果に基づいて、第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出する算出部１３０と、類似度に基づいて、対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定する決定部１４０と、第２のタイミングを示す第２の情報を出力する第２情報出力部１５０と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、撮影支援装置、撮影支援方法、および、撮影支援プログラムに関する。

特許文献１には、「被雲が一定比率以上かかった衛星画像は使い物にならないから、当該領域の回収できる点数はほぼ０になるように調整する」と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０２０－１７３６０４
［特許文献２］ 特開２０１５－０２８７５９
［特許文献３］ 特開２０２１－００６０１７

本発明の第１の態様においては、撮影支援装置を提供する。前記撮影支援装置は、対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得する第１情報取得部と、前記対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得する予測結果取得部と、前記予測結果に基づいて、前記第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出する算出部と、前記類似度に基づいて、前記対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定する決定部と、前記第２のタイミングを示す第２の情報を出力する第２情報出力部と、を備える。

前記撮影支援装置において、前記撮影環境には、前記対象エリアにおける土壌の水分量を示す指数が少なくとも含まれてもよい。

前記撮影支援装置のいずれかは、気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データに基づいて前記指数を予測する予測部と、を更に備えてもよい。

前記撮影支援装置のいずれかにおいて、前記予測部は、タンクモデルを用いて前記指数を予測してもよい。

前記撮影支援装置のいずれかにおいて、前記決定部は、前記第１のタイミングとの間において前記指数の差が予め定められた基準を満たす候補タイミングの中から、前記第２のタイミングを決定してもよい。

前記撮影支援装置のいずれかにおいて、前記第２情報出力部は、前記対象エリアを前記第２のタイミングで撮影することを依頼する撮影依頼コマンドを出力してもよい。

前記撮影支援装置のいずれかは、前記対象エリアを前記第１のタイミングで撮影した第１の衛星画像データを取得する第１画像取得部と、前記対象エリアを前記第２のタイミングで撮影した第２の衛星画像データを取得する第２画像取得部と、を更に備えてもよい。

前記撮影支援装置のいずれかは、前記第１の衛星画像データおよび前記第２の衛星画像データを解析する画像解析部を更に備えてもよい。

前記撮影支援装置のいずれかにおいて、前記画像解析部は、前記第１の衛星画像データおよび前記第２の衛星画像データの差分に基づいて、前記対象エリアにおける植生の変化を検出してもよい。

前記撮影支援装置のいずれかは、前記植生の変化が予め定められた基準を超える場合に、アラートを発生する解析結果出力部を更に備えてもよい。

本発明の第２の態様においては、撮影支援方法を提供する。前記撮影支援方法は、コンピュータにより実行され、前記コンピュータが、対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得することと、前記対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得することと、前記予測結果に基づいて、前記第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出することと、前記類似度に基づいて、前記対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定することと、前記第２のタイミングを示す第２の情報を出力することと、を備える。

本発明の第３の態様においては、撮影支援プログラムを提供する。前記撮影支援プログラムは、コンピュータにより実行され、前記コンピュータを、対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得する第１情報取得部と、前記対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得する予測結果取得部と、前記予測結果に基づいて、前記第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出する算出部と、前記類似度に基づいて、前記対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定する決定部と、前記第２のタイミングを示す第２の情報を出力する第２情報出力部と、して機能させる。

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態に係る撮影支援装置１００が含まれてよい撮影システム１のブロック図の一例を示す。 水・土壌・植物の分光反射特性の一例を示す。 本実施形態に係る撮影支援装置１００が実行してよい撮影支援方法のフローの一例を示す。 本実施形態の変形例に係る撮影支援装置１００が含まれてよい撮影システム１のブロック図の一例を示す。 タンクモデルの一例を示す。 本実施形態の他の変形例に係る撮影支援装置１００が含まれてよい撮影システム１のブロック図の一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ９９００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態に係る撮影支援装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。なお、これらブロックは、それぞれ機能的に分離された機能ブロックであって、実際の装置構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、１つのブロックとして示されているからといって、それが必ずしも１つの装置により構成されていなくてもよい。また、本図において、別々のブロックとして示されているからといって、それらが必ずしも別々の装置により構成されていなくてもよい。これより先のブロック図についても同様である。

リモートセンシングにおいて、異なる時点に撮影された複数の衛星画像を解析して、地表の変化を捉えることが試みられている。しかしながら、衛星画像の撮影にあたっては、撮影環境が時々刻々と変化する。そのため、複数の衛星画像間における撮影環境の違いが解析結果に影響を及ぼし得る。本実施形態に係る撮影支援装置１００は、例えばこのような影響を低減させるよう、衛星画像の撮影を支援する。リモートセンシングシステム１には、衛星１０と、地上局２０と、処理局３０と、データベース４０と、撮影支援装置１００とが含まれている。

衛星１０は、電波、赤外線、および、可視光を用いて地球を観測する人工衛星であり、地球観測衛星やリモートセンシング衛星とも呼ばれる。衛星１０は、地上局２０と通信可能であり、例えば、衛星画像の撮影を指令するコマンドを地上局２０から受信して、当該コマンドに応じて撮影した衛星画像のデータを地上局２０へ送信する。

地上局２０は、衛星１０と通信するために地上に設けられた施設であり、衛星通信施設とも呼ばれる。地上局２０は、衛星１０と通信可能であり、例えば、衛星画像の撮影が依頼されると、衛星画像の撮影を指令するコマンドを衛星１０へ送信して、当該コマンドに応じて撮影された衛星画像のデータを衛星１０から受信する。

なお、衛星１０と地上局２０との間の通信においては、種々の変復調や電力増幅が実行されてよい。また、衛星１０と地上局２０とは、他の装置を介することなく直接的に通信可能であってもよいし、図示せぬ他の装置（例えば、通信衛星）を介して間接的に通信可能であってもよい。地上局２０は、受信した衛星画像データを処理局３０へ供給する。

処理局３０は、衛星画像データに対して種々の処理を施す。例えば、処理局３０は、地上局２０から供給された衛星画像データを、予め定められた大きさで切り出してよい。また、処理局３０は、衛星画像データに対して、衛星１０に搭載されたセンサの感度、太陽の位置や角度、および、大気の条件等による放射量の歪みを補正（ラジオメトリック補正）してよい。また、処理局３０は、衛星画像データに対して、地球の自転や湾曲による影響、および、衛星１０の姿勢変化等を補正（幾何補正）してよい。処理局３０は、補正された衛星画像データを、撮影された日時や補正した際の情報等のメタデータとともにデータベース４０へ格納する。

データベース４０には、衛星画像データが保存される。例えば、データベース４０には、処理局３０から供給された衛星画像データとメタデータとが対応付けて保存されてよい。ユーザは、データベース４０に保存されるこのようなデータを、例えば、衛星運用機関や代理店などを通じて、取得または購入することができる。

撮影支援装置１００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、撮影支援装置１００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、撮影支援装置１００は、撮影の支援用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、インターネットに接続可能な場合、撮影支援装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

撮影支援装置１００は、撮影環境の予測結果に基づいて衛星画像を撮影すべきタイミングを決定し、これを出力する。これにより、撮影支援装置１００は、衛星画像の撮影を支援する。撮影支援装置１００は、第１情報取得部１１０と、予測結果取得部１２０と、算出部１３０と、決定部１４０と、第２情報出力部１５０とを備える。

第１情報取得部１１０は、対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得する。ここで、対象エリアとは、ユーザがリモートセンシングしたいと望む関心領域（ＡＯＩ：Ａｒｅａ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）である。このような対象エリアの衛星画像を、衛星１０が任意の時点（「第１のタイミング」と呼ぶ。）において撮影したとする。このような場合、第１情報取得部１１０は、当該第１のタイミングを示す情報を第１の情報として取得してよい。なお、第１情報取得部１１０が第１の情報を取得する時点においては、必ずしも撮影が完了している必要はない。すなわち、第１情報取得部１１０が第１の情報を取得する時点においては、対象エリアを第１のタイミングで撮影することが確定してさえいればよく（例えば、地上局２０に依頼済みであればよく）、衛星１０が対象エリアの撮影を実際に完了したかどうかは問わないものと解釈されてよい。第１情報取得部１１０は、取得した第１の情報を予測結果取得部１２０へ供給する。

予測結果取得部１２０は、対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得する。例えば、予測結果取得部１２０は、第１情報取得部１１０により取得された第１の情報が示す第１のタイミングを起点として、対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得してよい。このような撮影環境には、対象エリアにおける土壌の水分量を示す指数が少なくとも含まれてよい。これについては、詳細を後述する。なお、「時系列」とは、異なる複数の時点（少なくとも２つの時点）における系列を意味し、時点間の間隔が一定である場合に限らず、間隔が一定でない場合（いわゆる、点過程）をも含むものと解釈されてよい。予測結果取得部１２０は、取得した予測結果を算出部１３０へ供給する。

算出部１３０は、予測結果に基づいて、第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出する。例えば、算出部１３０は、予測結果取得部１２０により取得された予測結果に基づいて、第１情報取得部１１０により取得された第１の情報が示す第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出してよい。算出部１３０は、算出した類似度を決定部１４０へ供給する。

決定部１４０は、類似度に基づいて、対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定する。例えば、決定部１４０は、算出部１３０により算出された類似度に基づいて、対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定してよい。決定部１４０は、決定した第２のタイミングを第２情報出力部１５０へ通知する。

第２情報出力部１５０は、第２のタイミングを示す第２の情報を出力する。例えば、第２情報出力部１５０は、決定部１４０により決定された第２のタイミングを示す第２の情報を出力してよい。

このような撮影支援装置１００の動作について、詳細に説明する。これより先、撮影支援装置１００を、リモートセンシングのうちの、可視・反射赤外リモートセンシングに適用する場合を一例として説明する。したがって、撮影支援装置１００が撮影を支援する衛星画像は、マルチスペクトル画像であってよい。このようなマルチスペクトル画像は、地表を構成する様々な物体（水、土壌、および、植物等）により反射された異なるスペクトルの電磁波を記録する。しかしながら、これに限定されるものではない。撮影支援装置１００を、熱赤外リモートセンシングやマイクロ波リモートセンシング等、他のリモートセンシングに適用することもできる。

図２は、水・土壌・植物の分光反射特性の一例を示す。本図において、横軸は、電磁波の波長を［μｍ］を単位として示している。また、本図において、縦軸は、反射率を示している。本図に示されるように、分光反射特性は、各物体におけるスペクトル毎の反射率の特性を示している。地表を構成する物体は、種類によってスペクトル毎の反射率の特性がそれぞれ異なる。例えば、「水」は、可視域（０．４～０．７μｍ）を主な反射領域とする。「土壌」は、波長が長くなるにつれて反射が強くなる傾向があり、短波長赤外域（１．３～３μｍ）を主な反射領域とする。「植物」は、光合成色素の働きで可視域を効率的に吸収するとともに、近赤外域（０．７～１．３μｍ）を反射する特性を持つ。

異なる波長帯の電磁波を記録するマルチスペクトル画像は、このような物体のスペクトル反射特性を把握するために重要なデータといえる。マルチスペクトル画像の持つ異なる波長帯の情報を用いて演算することで、地表の物体の特徴をうまく捉えることができる。このような演算をバンド間演算と呼ぶ。一例として、リモートセンシングによる植生モニタリングにおいては、植物の分光反射特性を利用した正規化植生指数（ＮＤＶＩ：Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）という指標が広く用いられている。

ＮＤＶＩは、数式「ＮＤＶＩ＝（ＮＩＲ－ＲＥＤ）／（ＮＩＲ＋ＲＥＤ）」により算出される。ここで、ＮＩＲは近赤外域の反射率、ＲＥＤは可視域赤の反射率を示している。すなわち、ＮＤＶＩは、植物によって反射される近赤外バンドと赤色バンドの反射率の差を和で除したものである。ＮＤＶＩは、－１から１の値に正規化された数値で示され、植生が濃いほど値が大きくなる。このようなＮＤＶＩを、植生の量や活性度の高さを示す指標として用いて、植生の変化を捉えることが試みられている。

しかしながら、このような指標は、衛星画像の撮影環境に起因して様々な誤差を含み得る。一例として、衛星１０から地表の植物を撮影する場合、植物の隙間から土壌が見える部分が存在し得る。しかしながら、土壌の状態（例えば、水分量）は、時々刻々と変化し得る。このような変化は、近赤外域や可視域の反射率にも影響を及ぼし得、当然、これらを基に算出されるＮＤＶＩにも誤差となって表れ得る。したがって、このような撮影環境の違いが解析結果に与える影響を低減させることが、地表の変化を捉える上で重要といえる。本実施形態に係る撮影支援装置１００は、例えばこのような影響を低減させるよう、衛星画像の撮影を支援する。

図３は、本実施形態に係る撮影支援装置１００が実行してよい撮影支援方法のフローの一例を示す。撮影支援装置１００は、例えば本フローにより第２の情報を出力することで、衛星画像の撮影を支援してよい。

ステップＳ３１０において、撮影支援装置１００は、第１の情報を取得する。例えば、第１情報取得部１１０は、対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得してよい。一例として、ユーザが、対象エリアを、住所、地名、目標物、郵便番号等の各種情報により指定、または、当該各種情報に対してジオコーディングによって付与された地理座標（例えば、緯度・経度）により指定したとする。そして、ユーザが、このように指定した対象エリアの衛星画像を、任意の時点（例えば、２０２２年１０月１日９時００分）に撮影することを地上局２０に依頼したとする。このような場合、第１情報取得部１１０は、第１タイミング＝２０２２年１０月１日９時００分を示す情報を第１の情報として取得してよい。この際、第１情報取得部１１０は、このような第１の情報を、ユーザ入力を介して取得してもよいし、地上局２０への撮影依頼コマンドから取得してもよい。また、このような撮影依頼に基づいて撮影された衛星画像（「第１の衛星画像」と呼ぶ。）のデータ（「第１の衛星画像データ」と呼ぶ。）がデータベース４０に保存済みの場合には、第１情報取得部１１０は、第１の情報を、第１の衛星画像データに対応付けてデータベース４０に保存されているメタデータから取得してもよい。第１情報取得部１１０は、取得した第１の情報を、対象エリアを指定する情報とともに、予測結果取得部１２０へ供給する。

ステップＳ３２０において、撮影支援装置１００は、予測結果を取得する。例えば、予測結果取得部１２０は、対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得してよい。一例として、予測結果取得部１２０は、ステップＳ３１０において取得された第１の情報が示す第１のタイミングを起点として、対象エリアにおける撮影環境を予め定められた対象期間（例えば、１ヵ月。すなわちここでは、２０２２年１０月１日９時００分～２０２２年１１月１日９時００分）に亘り時系列に予測した予測結果を取得してよい。この際、予測結果取得部１２０は、このような予測結果を取得するにあたり、気象庁、民間気象業務支援センター、および、気象事業者等（「気象庁等」と呼ぶ。）のホームページへアクセスしてよい。次に、予測結果取得部１２０は、対象エリア、対象期間、および、気象データの種別を検索キーとして、気象庁等のデータベースを検索してよい。そして、予測結果取得部１２０は、検索されたデータを、例えば、ＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）ファイルとしてダウンロードしてよい。予測結果取得部１２０は、例えばこのようにして得られた気象データを、予測結果として取得してよい。

ここで、予測結果は、衛星画像の撮影に影響を及ぼす様々な撮影環境を示し得る、１または複数の指標を含んでいてよい。このような指標としては、例えば、天気、雲、気温、湿度、降水量、日照時間、風速、風向等が挙げられる。また、上述のとおり、植生をモニタリングする場合、土壌の水分量がＮＤＶＩに誤差となって表れ得る。したがって、予測結果は、土壌の水分量を示す指数、例えば、土壌雨量指数が含まれているとよい。予測結果取得部１２０は、例えばこのような予測結果を気象庁等から取得してよい。予測結果取得部１２０は、取得した予測結果を算出部１３０へ供給する。

ステップＳ３３０において、撮影支援装置１００は、類似度を算出する。例えば、算出部１３０は、ステップＳ３２０において取得された予測結果に基づいて、ステップＳ３１０において取得された第１の情報が示す第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出してよい。一例として、ステップＳ３２０において取得された予測結果が複数の指標を含む場合、予測結果は指標毎の値を示す多次元のデータとなる。この場合、算出部１３０は、第１のタイミングを基準として指標毎にデータ間の距離を時系列に算出してよい。このようなデータ間の距離は、値が小さいほど撮影環境が第１のタイミングと類似していることを示すものである。

そして、算出部１３０は、指標毎に算出された距離を重み付け加算してよい。この際、算出部１３０は、衛星画像の撮影に影響を及ぼす度合いに応じて指標毎の重みを設定してよい。また、算出部１３０は、重要であると考えられる指標については、制約条件を設けてもよい。例えば、土壌の水分量が重要であると考えられる場合、算出部１３０は、土壌雨量指数についての距離が予め定められた閾値以上となる場合に、加重平均が十分大きな値となるように土壌雨量指数についての重みの関数を設定してよい。これにより、算出部１３０は、土壌の水分量が第１のタイミングと類似しないタイミングについては、候補タイミングとして選択されないように除外することができる。算出部１３０は、例えばこのようにして算出した加重平均を類似度として決定部１４０へ供給する。

ステップＳ３４０において、撮影支援装置１００は、第２のタイミングを決定する。例えば、決定部１４０は、ステップＳ３３０において算出された類似度に基づいて、第２の衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定してよい。一例として、決定部１４０は、ステップＳ３３０において算出された加重平均が予め定められた閾値未満となるタイミングを、候補タイミングとして選択してよい。そして、決定部１４０は、他の様々な条件（例えば、衛星１０の軌道条件やメンテナンス条件等）を考慮して、候補タイミングの中から、第２のタイミングを決定してよい。

ここで、上述のように、土壌の水分量が制約条件として設けられる場合、加重平均が予め定められた閾値未満となる候補タイミングは、土壌の水分量を示す指数の差が、第１のタイミングとの間において予め定められた基準を満たすタイミングということができる。したがって、決定部１４０は、第１のタイミングとの間において、土壌の水分量を示す指数の差が予め定められた基準を満たす候補タイミングの中から、第２のタイミングを決定することとなる。

なお、このような第２のタイミングは、１つの時点だけではなく、複数の時点（連続的な期間であってもよいし、離散した複数時点の集合であってもよい。）を含んでいることが好ましい。これにより、衛星１０が何らかの理由により決定された第２のタイミングで撮影ができないという事態を回避することができる、決定部１４０は、決定した第２のタイミングを第２情報出力部１５０へ通知する。

ステップＳ３５０において、撮影支援装置１００は、第２の情報を出力する。例えば、第２情報出力部１５０は、ステップＳ１４０において決定された第２のタイミングを示す第２の情報を出力してよい。この際、第２情報出力部１５０は、一例として、第２の情報をモニタに表示出力してもよいし、スピーカにより音声出力してもよいし、プリンタにより印字出力してもよいし、他の装置へ送信出力してもよい。

これにより、当該第２の情報に接したユーザは、対象エリアを第２のタイミングで撮影することを、地上局２０に新規に依頼することができる。すなわち、ユーザは、第２の衛星画像を撮影するタイミングを、第１の衛星画像を撮影したタイミングと撮影環境が類似したタイミングとして指定することができる。

リモートセンシングにおいて、異なる時点に撮影された複数の衛星画像を解析して、地表の変化を捉えることが試みられている。しかしながら、衛星画像の撮影にあたっては、撮影環境が時々刻々と変化する。そのため、複数の衛星画像間における撮影環境の違いが解析結果に影響を及ぼし得る。そこで、撮影環境を考慮した衛星画像の撮影が検討されている。しかしながら、従来は、撮影環境が悪い場合（例えば、雨の場合や被雲が多い場合）に撮影を行わないようにスケジューリングしているに過ぎず、衛星画像を撮影する複数のタイミングにおいて撮影環境を積極的に類似させることはできなかった。

これに対して、本実施形態に係る撮影支援装置１００は、撮影環境の予測結果に基づいて衛星画像を撮影すべきタイミングを決定し、これを出力する。これにより、本実施形態に係る撮影支援装置１００によれば、第１の衛星画像を撮影したタイミングと撮影環境が類似するタイミングを知らしめることができるので、例えば、ユーザは、衛星画像を撮影する複数のタイミングにおいて撮影環境を積極的に類似させることができる。そのため、例えば、複数の衛星画像データを解析して地表の変化を捉える場合において、実際には変化していないにも関わらず画像上では変化が検出される、または、実際には変化しているにも関わらず画像上では変化が検出されない等の誤検出の可能性を低減させることができる。

また、本実施形態に係る撮影支援装置１００は、撮影環境として、対象エリアにおける土壌の水分量を示す指標をも考慮する。これにより、土壌の状態変化が解析結果に与える影響を低減させることができる。これは、画像解析に近赤外域や可視域を用いたバンド間演算を用いる場合、例えば、ＮＤＶＩを用いて植生をモニタリングする場合等に特に有効である。

図４は、本実施形態の変形例に係る撮影支援装置１００が含まれてよい撮影システム１のブロック図の一例を示す。図４においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。上述の実施形態においては、撮影支援装置１００が、予想結果を気象庁等の外部から取得する場合を一例として説明した。しかしながら、本変形例においては、撮影支援装置１００が、予測結果の少なくとも一部を自身で予測する。本変形例に係る撮影支援装置１００は、上述の実施形態に係る撮影支援装置１００が備える機能部に加えて、気象データ取得部４１０と、予測部４２０とを更に備える。そして、本変形例においては、予測結果取得部１２０は、予測結果の少なくとも一部を、予測部４２０から取得する。これより先、撮影支援装置１００が土壌の水分量を示す指数を予測する場合を一例として説明する。しかしながら、これに限定されるものではない。撮影支援装置１００は、他の様々な指標を予測してもよい。

気象データ取得部４１０は、気象データを取得する。気象データの取得の仕方については、上述の説明のとおりであってよい。気象庁等は、全国約１３００か所（約１７ｋｍ間隔）のアメダス（地域気象観測システム）と、全国をカバーして雨の分布を観測している気象レーダーの長所を組み合わせて、全国５ｋｍ格子毎の正確な雨量を算出し、発表している。気象データ取得部４１０は、気象データとして、少なくとも、例えばこのように気象庁等から発表されるレーダー・アメダス解析雨量を取得してよい。気象データ取得部４１０は、取得した気象データを予測部４２０へ供給する。なお、気象データ取得部４１０は、取得した気象データのうち、撮影環境の予測結果としてそのまま用いられる気象データについては、予測部４２０ではなく予測結果取得部１２０へ供給してよい。

予測部４２０は、気象データに基づいて、撮影環境、ここでは、土壌の水分量を示す指数を予測する。そして、予測部４２０は、予測結果を予測結果取得部１２０へ供給する。この際、予測部４２０は、タンクモデルを用いて土壌の水分量を示す指数を予測してよい。これについて、詳細に説明する。

図５は、タンクモデルの一例を示す。タンクモデルは、地上に降った雨が土壌中にしみこんだ後、時間的遅延をもって川等に流れ込む状況を、孔の空いたタンクを直列に３つ並べてモデル化したものである。各タンクは、水が周りに流れ出すことを表す流出孔を側面に有し、水がより深いところに浸み込むことを表す浸透孔を底面に有する。第１タンクの流出孔は表面流出、第２タンクの流出孔は表層浸透流出、第３タンクの流出孔は地下水流出にそれぞれ対応している。また、第１タンクへの流入は降水、第２タンクへの流入は第１タンクの浸透孔からの流出、第３タンクへの流入は第２タンクの浸透孔からの流出にそれぞれ対応している。すなわち、タンクモデルにおいて、土壌中に含まれる水分量は、「今まで降った雨の量」から「川等へ流出した量」と「下の土壌へ浸透した量」を引いた値により推定される。そして、タンクモデルにおいては、各タンクに残っている水分量（貯留量）の合計により土壌雨量指数が算出され、これが、土壌の水分量を示す指数に相当する。

このようなタンクモデルにおいては、流出孔の高さや、流出係数、浸透係数等、設定すべき複数のパラメータが存在する。気象庁等が発表する土壌雨量指数は、これらパラメータとして全国一律のパラメータが用いられ、個々の地域における植生、地質、および、風化等が考慮されていないのが一般である。

そこで、本変形例に係る撮影支援装置１００は、このような指数を、気象庁等の外部から取得することに代えて、自身で予測する。一例として、気象データ取得部４１０は、レーダー・アメダス解析雨量を取得し、予測部４２０は、レーダー・アメダス解析雨量とタンクモデルとを用いて土壌雨量指数を算出してよい。そして、予測結果取得部１２０は、予測部４２０により算出された土壌雨量指数を、予測結果の少なくとも一部として取得してよい。

このように、本変形例に係る撮影支援装置１００は、撮影環境、ここでは、土壌の水分量を示す指数を自らが予測してよい。これにより、本変形例に係る撮影支援装置１００によれば、対象エリアにおける植生、地質、および、風化等を考量してパラメータをチューニングすることができるので、対象エリアに最適化されたモデルを用いて撮影環境を比較的高精度に予測することができる。

図６は、本実施形態の他の変形例に係る撮影支援装置１００が含まれてよい撮影システム１のブロック図の一例を示す。図６においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。上述の実施形態においては、撮影支援装置１００が、衛星画像の撮影を支援する機能のみを有する場合を一例として説明した。しかしながら、本変形例においては、撮影支援装置１００が、衛星画像の撮影を支援する機能に加えて、衛星画像データを取得して解析する機能を更に備える。本変形例に係る撮影支援装置１００は、上述の実施形態に係る撮影支援装置１００が備える機能部に加えて、第１画像取得部６１０と、第２画像取得部６２０と、画像解析部６３０と、解析結果出力部６４０とを更に備える。また、本変形例においては、第２情報出力部１５０は、対象エリアを第２のタイミングで撮影することを依頼する撮影依頼コマンドを地上局２０へ送信出力することもできる。

第１画像取得部６１０は、対象エリアを第１のタイミングで撮影した第１の衛星画像データを取得する。例えば、第１画像取得部６１０は、対象エリアを第１のタイミングで撮影した第１の衛星画像データを、ネットワークを介してデータベース４０から取得してよい。しかしながら、これに限定されるものではない。第１画像取得部６１０は、各種メモリデバイスやユーザ入力を介して第１の衛星画像データを取得してもよいし、データベース４０とは異なる他の装置から第１の衛星画像データを取得してもよい。第１画像取得部６１０は、取得した第１の衛星画像データを画像解析部６３０へ供給する。

第２画像取得部６２０は、対象エリアを第２のタイミングで撮影した第２の衛星画像データを取得する。例えば、第２画像取得部６２０は、対象エリアを第２のタイミングで撮影した第２の衛星画像データを、ネットワークを介してデータベース４０から取得してよい。しかしながら、これに限定されるものではない。第２画像取得部６２０は、各種メモリデバイスやユーザ入力を介して第２の衛星画像データを取得してもよいし、データベース４０とは異なる他の装置から第２の衛星画像データを取得してもよい。なお、このような第２の衛星画像データは、第２情報出力部１５０が地上局２０へ撮影依頼コマンドを送信出力したことに応じて取得されたものであってよい。第２画像取得部６２０は、取得した第２の衛星画像データを画像解析部６３０へ供給する。

画像解析部６３０は、第１の衛星画像データおよび第２の衛星画像データを解析する。例えば、画像解析部６３０は、第１画像取得部６１０により取得された第１の衛星画像データを解析し、第１のタイミングにおけるＮＤＶＩ画像を生成してよい。また、画像解析部６３０は、第２画像取得部６２０により取得された第２の衛星画像データを解析し、第２のタイミングにおけるＮＤＶＩ画像を生成してよい。そして、画像解析部６３０は、第１のタイミングにおけるＮＤＶＩ画像および第２のタイミングにおけるＮＤＶＩ画像の差分に基づいて、対象エリアにおける植生の変化を検出してよい。画像解析部６３０は、例えばこのようにして第１の衛星画像データおよび第２の衛星画像データの差分に基づいて、対象エリアにおける植生の変化を検出することができる。

なお、上述の説明では、ＮＤＶＩを用いて植生をモニタリングする場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。ＮＤＶＩに代えて、または、加えて、拡張植生指数（ＥＶＩ：Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）や葉面積指数（ＬＡＩ：Ｌｅａｆ Ａｒｅａ Ｉｎｄｅｘ）等の他の指標が用いられてもよい。画像解析部６３０は、解析結果を、解析結果出力部６４０へ供給する。

解析結果出力部６４０は、解析結果を出力する。例えば、解析結果出力部６４０は、画像解析部６３０により解析された結果を出力してよい。この際、解析結果出力部６４０は、一例として、解析結果をモニタに表示出力してもよいし、スピーカにより音声出力してもよいし、プリンタにより印字出力してもよいし、他の装置へ送信出力してもよい。また、解析結果出力部６４０は、解析結果において検出された植生の変化が予め定められた基準を超える場合に、その旨のアラートを発生してもよい。

このように、本変形例に係る撮影支援装置１００は、第１の衛星画像データおよび第２の衛星画像データを取得する機能と、これら画像データを解析する機能とを更に備えてよい。これにより、本変形例に係る撮影支援装置１００によれば、衛星画像の撮影を支援する機能と、撮影された衛星画像データを取得して解析する機能とを、１つの装置により実現することができる。

また、本変形例に係る撮影支援装置１００は、第１の衛星画像データおよび第２の衛星画像データの差分に基づいて、対象エリアにおける植生の変化を検出してよい。ここで、第１の衛星画像および第２の衛星画像は、撮影環境が類似するように撮影タイミングが積極的に調整されたものである。したがって、このようにして取得された複数の衛星画像データを差分解析する技術と親和性が高い。これにより、本変形例に係る撮影支援装置１００によれば、撮影環境の違いによる影響を低減させた高精度な解析結果を得ることができ、誤検出の可能性を低減させることができる。

また、本変形例に係る撮影支援装置１００は、予め定められた基準を超える植生の変化が検出された場合にアラートを発生してよい。これにより、本変形例に係る撮影支援装置１００によれば、気候変動に伴う植生の変化や人為的な森林破壊などを、高精度に解析された結果を根拠として知らしめることができる。

また、本変形例に係る撮影支援装置１００は、対象エリアを第２のタイミングで撮影することを依頼する撮影依頼コマンドを、地上局２０へ送信出力してよい。これにより、本変形例に係る撮影支援装置１００によれば、第２の情報に接したユーザが新規に撮影依頼することなく、第２の衛星画像の取得を自動化することができる。また、本変形例に係る撮影支援装置１００は、第２の衛星画像を撮影した第２のタイミングを新たな第１のタイミングとして取得することで、次なる第２のタイミングを決定し、更なる撮影依頼コマンドを地上局へ送信出力してもよい。これにより、本変形例に係る撮影支援装置１００によれば、衛星画像の連続的な取得を自動化することができる。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図７は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ９９００の例を示す。コンピュータ９９００にインストールされたプログラムは、コンピュータ９９００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ９９００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ９９００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ９９１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ９９００は、ＣＰＵ９９１２、ＲＡＭ９９１４、グラフィックコントローラ９９１６、およびディスプレイデバイス９９１８を含み、それらはホストコントローラ９９１０によって相互に接続されている。コンピュータ９９００はまた、通信インターフェイス９９２２、ハードディスクドライブ９９２４、ＤＶＤドライブ９９２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ９９２０を介してホストコントローラ９９１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ９９３０およびキーボード９９４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ９９４０を介して入／出力コントローラ９９２０に接続されている。

ＣＰＵ９９１２は、ＲＯＭ９９３０およびＲＡＭ９９１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ９９１６は、ＲＡＭ９９１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ９９１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス９９１８上に表示されるようにする。

通信インターフェイス９９２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ９９２４は、コンピュータ９９００内のＣＰＵ９９１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤドライブ９９２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１から読み取り、ハードディスクドライブ９９２４にＲＡＭ９９１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ９９３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ９９００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ９９００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ９９４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ９９２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ９９２４、ＲＡＭ９９１４、またはＲＯＭ９９３０にインストールされ、ＣＰＵ９９１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ９９００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ９９００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ９９００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ９９１２は、ＲＡＭ９９１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス９９２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス９９２２は、ＣＰＵ９９１２の制御下、ＲＡＭ９９１４、ハードディスクドライブ９９２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ９９１２は、ハードディスクドライブ９９２４、ＤＶＤドライブ９９２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ９９１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ９９１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ９９１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ９９１２は、ＲＡＭ９９１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ９９１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ９９１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ９９１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ９９００上またはコンピュータ９９００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ９９００に提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１ リモートセンシングシステム
１０ 衛星
２０ 地上局
３０ 処理局
４０ データベース
１００ 撮影支援装置
１１０ 第１情報取得部
１２０ 予測結果取得部
１３０ 算出部
１４０ 決定部
１５０ 第２情報出力部
４１０ 気象データ取得部
４２０ 予測部
６１０ 第１画像取得部
６２０ 第２画像取得部
６３０ 画像解析部
６４０ 解析結果出力部
９９００ コンピュータ
９９０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
９９１０ ホストコントローラ
９９１２ ＣＰＵ
９９１４ ＲＡＭ
９９１６ グラフィックコントローラ
９９１８ ディスプレイデバイス
９９２０ 入／出力コントローラ
９９２２ 通信インターフェイス
９９２４ ハードディスクドライブ
９９２６ ＤＶＤドライブ
９９３０ ＲＯＭ
９９４０ 入／出力チップ
９９４２ キーボード

Claims (12)

1. 対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得する第１情報取得部と、
   前記対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得する予測結果取得部と、
   前記予測結果に基づいて、前記第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出する算出部と、
   前記類似度に基づいて、前記対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定する決定部と、
   前記第２のタイミングを示す第２の情報を出力する第２情報出力部と、
   を備える、撮影支援装置。
2. 前記撮影環境には、前記対象エリアにおける土壌の水分量を示す指数が少なくとも含まれる、請求項１に記載の撮影支援装置。
3. 気象データを取得する気象データ取得部と、
   前記気象データに基づいて前記指数を予測する予測部と、を更に備える、請求項２に記載の撮影支援装置。
4. 前記予測部は、タンクモデルを用いて前記指数を予測する、請求項３に記載の撮影支援装置。
5. 前記決定部は、前記第１のタイミングとの間において前記指数の差が予め定められた基準を満たす候補タイミングの中から、前記第２のタイミングを決定する、請求項２から４のいずれか一項に記載の撮影支援装置。
6. 前記第２情報出力部は、前記対象エリアを前記第２のタイミングで撮影することを依頼する撮影依頼コマンドを出力する、請求項１から４のいずれか一項に記載の撮影支援装置。
7. 前記対象エリアを前記第１のタイミングで撮影した第１の衛星画像データを取得する第１画像取得部と、
   前記対象エリアを前記第２のタイミングで撮影した第２の衛星画像データを取得する第２画像取得部と、を更に備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の撮影支援装置。
8. 前記第１の衛星画像データおよび前記第２の衛星画像データを解析する画像解析部を更に備える、請求項７に記載の撮影支援装置。
9. 前記画像解析部は、前記第１の衛星画像データおよび前記第２の衛星画像データの差分に基づいて、前記対象エリアにおける植生の変化を検出する、請求項８に記載の撮影支援装置。
10. 前記植生の変化が予め定められた基準を超える場合に、アラートを発生する解析結果出力部を更に備える、請求項９に記載の撮影支援装置。
11. コンピュータにより実行され、前記コンピュータが、
    対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得することと、
    前記対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得することと、
    前記予測結果に基づいて、前記第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出することと、
    前記類似度に基づいて、前記対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定することと、
    前記第２のタイミングを示す第２の情報を出力することと、
    を備える、撮影支援方法。
12. コンピュータにより実行され、前記コンピュータを、
    対象エリアの衛星画像を撮影した第１のタイミングを示す第１の情報を取得する第１情報取得部と、
    前記対象エリアにおける撮影環境を時系列に予測した予測結果を取得する予測結果取得部と、
    前記予測結果に基づいて、前記第１のタイミングとの間における撮影環境の類似度を時系列に算出する算出部と、
    前記類似度に基づいて、前記対象エリアの衛星画像を撮影すべき第２のタイミングを決定する決定部と、
    前記第２のタイミングを示す第２の情報を出力する第２情報出力部と、
    して機能させる、撮影支援プログラム。