JP3351457B2 - 雨域成長・消滅予測装置 - Google Patents
雨域成長・消滅予測装置Info
- Publication number
- JP3351457B2 JP3351457B2 JP34768496A JP34768496A JP3351457B2 JP 3351457 B2 JP3351457 B2 JP 3351457B2 JP 34768496 A JP34768496 A JP 34768496A JP 34768496 A JP34768496 A JP 34768496A JP 3351457 B2 JP3351457 B2 JP 3351457B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- rain area
- change
- area
- growth
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、気象レーダー画像
に基づいた狭い地域の雨域の時系列変化を短時間に予測
し、それにより、気象の変化に敏感に影響されるような
狭い地域における様々な活動の円滑な実施に貢献するよ
うに、高速かつ簡易に雨域成長・消滅を予測する装置に
関する。
に基づいた狭い地域の雨域の時系列変化を短時間に予測
し、それにより、気象の変化に敏感に影響されるような
狭い地域における様々な活動の円滑な実施に貢献するよ
うに、高速かつ簡易に雨域成長・消滅を予測する装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、気象予測を行う際、気象庁ではア
メダスや気象衛星から得られる２、３次元的な気温、気
圧、露点、風ベクトル等の様々な物理パラメーターを用
いて、数理・物理方程式を介した数十時間先もしくは数
日先の日本全国の気象現象の変化を予測してきている。
一方、近年、より狭い地域での、分刻みという短い時間
における気象予測が望まれてきて、局地的に配置した気
象レーダー装置による雨域の変化情報からの予測が必須
となっている。雨域の変化は、降雨や降雪がある領域の
変化を意味し、見かけ上、雲状をなしている。画像とし
ての雨域は、様々な形状と濃淡値の組み合わせとして表
現されており、明瞭な特徴量の記述が困難であるので、
画像処理手法に基づいた雨域の動きを容易できない。そ
のため現在でも、担当する人の経験則に基づいた雨域の
変化からの主観的な読み取りが行われ、活用されてい
る。自動的かつ客観的な雨域変化を計算機上で示すため
に、時空間的相関法により雨域変化検出が試みられてい
る。この方法は、ｔを時間とするとき、２つの画像フレ
ーム間 ｆ（ｔ）とｆ（ｔ＋１） の濃淡値の類似性に
ついて算出した後、最も相関値が高い点が対応している
と仮定した上、雨域の移動量を推定する。推定された移
動量に基づいて雨域を平行移動させて行く。推定された
次のステップの雨域画像を繰り返し、特定数のステップ
先までの予測が可能となる。
メダスや気象衛星から得られる２、３次元的な気温、気
圧、露点、風ベクトル等の様々な物理パラメーターを用
いて、数理・物理方程式を介した数十時間先もしくは数
日先の日本全国の気象現象の変化を予測してきている。
一方、近年、より狭い地域での、分刻みという短い時間
における気象予測が望まれてきて、局地的に配置した気
象レーダー装置による雨域の変化情報からの予測が必須
となっている。雨域の変化は、降雨や降雪がある領域の
変化を意味し、見かけ上、雲状をなしている。画像とし
ての雨域は、様々な形状と濃淡値の組み合わせとして表
現されており、明瞭な特徴量の記述が困難であるので、
画像処理手法に基づいた雨域の動きを容易できない。そ
のため現在でも、担当する人の経験則に基づいた雨域の
変化からの主観的な読み取りが行われ、活用されてい
る。自動的かつ客観的な雨域変化を計算機上で示すため
に、時空間的相関法により雨域変化検出が試みられてい
る。この方法は、ｔを時間とするとき、２つの画像フレ
ーム間 ｆ（ｔ）とｆ（ｔ＋１） の濃淡値の類似性に
ついて算出した後、最も相関値が高い点が対応している
と仮定した上、雨域の移動量を推定する。推定された移
動量に基づいて雨域を平行移動させて行く。推定された
次のステップの雨域画像を繰り返し、特定数のステップ
先までの予測が可能となる。
【０００３】停滞性の雨域の場合には、雨域の全体的な
移動量に比べて、雨域の成長・消滅が激しい。特に、雨
域の成長については、拡散方程式を用いて、雨域の成長
を推定することが試みられてきた。
移動量に比べて、雨域の成長・消滅が激しい。特に、雨
域の成長については、拡散方程式を用いて、雨域の成長
を推定することが試みられてきた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】これまで適用されてい
る時空間的相関法は、連続する２つの画像から１つの移
動ベクトルを推定する。しかしながら、相関係数を算出
するためには画素ごとに演算を施す必要があるので、画
像全体で数千回〜数万回オーダーの演算回数が要求され
る問題がある。また、画像の濃淡値は、雨域が生成・消
滅を絶えまなく繰り返しているので、前フレ一ムの濃淡
値と次フレームの濃淡値とが常に１対１に対応している
ことはないので、濃淡値に基づいた相関値への信頼性は
必ずしも高くなく、不安定であるという問題がある。さ
らに、相関係数が求められないような散漫な雨域画像の
場合は、ほとんど動きベクトルを推定することができ
ず、その間の補間方法についても見い出されていないの
が現状である。
る時空間的相関法は、連続する２つの画像から１つの移
動ベクトルを推定する。しかしながら、相関係数を算出
するためには画素ごとに演算を施す必要があるので、画
像全体で数千回〜数万回オーダーの演算回数が要求され
る問題がある。また、画像の濃淡値は、雨域が生成・消
滅を絶えまなく繰り返しているので、前フレ一ムの濃淡
値と次フレームの濃淡値とが常に１対１に対応している
ことはないので、濃淡値に基づいた相関値への信頼性は
必ずしも高くなく、不安定であるという問題がある。さ
らに、相関係数が求められないような散漫な雨域画像の
場合は、ほとんど動きベクトルを推定することができ
ず、その間の補間方法についても見い出されていないの
が現状である。
【０００５】また、相関法では、単位時間当たりの移動
量が大きいときは、大き目の窓関数を、移動量が小さい
ときは、小さ目の窓関数を適宜用意する必要があり、最
適な窓関数の大きさを決定することは容易ではなく、同
時に、決定しようとするならば、それに要する演算時間
は全体として数〜十倍増加する問題が生じる。
量が大きいときは、大き目の窓関数を、移動量が小さい
ときは、小さ目の窓関数を適宜用意する必要があり、最
適な窓関数の大きさを決定することは容易ではなく、同
時に、決定しようとするならば、それに要する演算時間
は全体として数〜十倍増加する問題が生じる。
【０００６】雨域が停滞性の場合、雨域の輪郭形状の変
化に比べると、雨域の濃淡値の変化が激しい。このよう
な雨域において、相関法をそのまま適用すると、全体の
雨域の移動はなくても、雨域の濃淡変化があるので、何
らかの移動ベクトルが複数個得られてしまい、その移動
ベクトルで雨域を移動させていた。その結果、予測が進
むほど、雨域の領域がはずれて行ってしまう問題があっ
た。
化に比べると、雨域の濃淡値の変化が激しい。このよう
な雨域において、相関法をそのまま適用すると、全体の
雨域の移動はなくても、雨域の濃淡変化があるので、何
らかの移動ベクトルが複数個得られてしまい、その移動
ベクトルで雨域を移動させていた。その結果、予測が進
むほど、雨域の領域がはずれて行ってしまう問題があっ
た。
【０００７】また、雨域の成長を予測する場合、拡散方
程式を用いた方法があったが、拡散係数を適切に選択し
ないと、実際よりも拡散率が大きくなり勝ちであったこ
と、もともと２次元画像で３次元現象の断面をみている
ので、必ずしも物理的に拡散現象を拡散方程式で表現す
ること自体に無理があった。消滅についてはほとんど試
みられていなかった。
程式を用いた方法があったが、拡散係数を適切に選択し
ないと、実際よりも拡散率が大きくなり勝ちであったこ
と、もともと２次元画像で３次元現象の断面をみている
ので、必ずしも物理的に拡散現象を拡散方程式で表現す
ること自体に無理があった。消滅についてはほとんど試
みられていなかった。
【０００８】本発明の目的は、上記問題点の解決を図
り、演算コストを大幅に軽減したレーダー画像から雨域
の生成・消滅を推定する雨域成長・消滅予測装置を提供
することである。
り、演算コストを大幅に軽減したレーダー画像から雨域
の生成・消滅を推定する雨域成長・消滅予測装置を提供
することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の雨域生成・消滅
予測装置は、気象レーダー画像に基づいて、雨域の成長
・消滅を予測する装置であって、雨域のレーダー画像を
入力する画像入力手段と、過去の時系列画像を蓄積する
画像蓄積手段と、連続するフレーム間での雨域の強度変
化を検出する画像変化検出手段と、雨域の強度変化に応
じて、かつ必要とする予測時間だけ画像処理により画像
を生成もしくは消滅させる画像生成・消滅部と、雨域の
生成・消滅の予測画像をつくりだす出力部とを備えるこ
とを特徴としている。
予測装置は、気象レーダー画像に基づいて、雨域の成長
・消滅を予測する装置であって、雨域のレーダー画像を
入力する画像入力手段と、過去の時系列画像を蓄積する
画像蓄積手段と、連続するフレーム間での雨域の強度変
化を検出する画像変化検出手段と、雨域の強度変化に応
じて、かつ必要とする予測時間だけ画像処理により画像
を生成もしくは消滅させる画像生成・消滅部と、雨域の
生成・消滅の予測画像をつくりだす出力部とを備えるこ
とを特徴としている。
【００１０】なお、画像変化検出手段は、雨域の強度値
の変化を、フレーム間差分値の和とする評価式を用いる
手段を含むことが好ましく、また、画像生成・消滅部
は、ガウス関数等と雨域との畳み込み積分もしくは、逆
畳み込み積分を施す手段を含むことが好ましく、さら
に、同部は、反復的に畳み込み積分（コンボリューショ
ン）もしくは、逆畳み込み積分（デコンボリューショ
ン）を施し、同時に、画像の濃淡レベルを一定レベルに
抑制するために強度値情報を反復毎に供給する手段を含
むことも好ましく、また同部は、画像の局所的に生成・
消滅を施すと同時に、その強度についても適応的に施す
手段を含むことも好ましい。
の変化を、フレーム間差分値の和とする評価式を用いる
手段を含むことが好ましく、また、画像生成・消滅部
は、ガウス関数等と雨域との畳み込み積分もしくは、逆
畳み込み積分を施す手段を含むことが好ましく、さら
に、同部は、反復的に畳み込み積分（コンボリューショ
ン）もしくは、逆畳み込み積分（デコンボリューショ
ン）を施し、同時に、画像の濃淡レベルを一定レベルに
抑制するために強度値情報を反復毎に供給する手段を含
むことも好ましく、また同部は、画像の局所的に生成・
消滅を施すと同時に、その強度についても適応的に施す
手段を含むことも好ましい。
【００１１】本発明の雨域成長・消滅予測装置の具体的
作用は、次のとおりである。
作用は、次のとおりである。
【００１２】画像処理技法に基づいて、画像の生成と消
滅を統一的に施すことができる。これは、たとえば、ガ
ウス関数と雨域画像との畳み込み積分とその逆積分を反
復的に施すことで容易に達成できる。本手法は、本来画
像をぼかす効果として用いられてきている。また、画像
の濃淡レベルは雨域の強度と比例関係にあるが、反復的
に畳み込み計算を続けると、濃淡レベルは低下していく
ため、平均強度値を一定レベル以上に抑制するため、強
度値の供給を行いながら雨域の生成と消滅を行う。濃淡
レベル変化、すなわち、強度値の変化は、フレーム間の
差分値の和をとった関数に基づく。
滅を統一的に施すことができる。これは、たとえば、ガ
ウス関数と雨域画像との畳み込み積分とその逆積分を反
復的に施すことで容易に達成できる。本手法は、本来画
像をぼかす効果として用いられてきている。また、画像
の濃淡レベルは雨域の強度と比例関係にあるが、反復的
に畳み込み計算を続けると、濃淡レベルは低下していく
ため、平均強度値を一定レベル以上に抑制するため、強
度値の供給を行いながら雨域の生成と消滅を行う。濃淡
レベル変化、すなわち、強度値の変化は、フレーム間の
差分値の和をとった関数に基づく。
【００１３】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態例につ
いて図面を参照して説明する。
いて図面を参照して説明する。
【００１４】図１は、本発明の雨域成長・消滅装置の一
実施形態例の構成図、図２は、本実施形態例による典型
的な実レーダー画像における雨域の成長・消滅例を示す
図、図３は、本実施形態例による雨域の面積と濃淡レベ
ルの推移を示すグラフ、図４は、本実施形態例における
量み込み（コンボリューション）と逆畳み込み（デコン
ボリューション）演算の選択基準を示すフローシート、
図５は、本実施形態例の操作における強度値（Ｓ）と分
散値（σ）の関係を示す図、図６は、本実施形態例によ
り得られる、不定形物体における成長と消滅の例を示す
図である。
実施形態例の構成図、図２は、本実施形態例による典型
的な実レーダー画像における雨域の成長・消滅例を示す
図、図３は、本実施形態例による雨域の面積と濃淡レベ
ルの推移を示すグラフ、図４は、本実施形態例における
量み込み（コンボリューション）と逆畳み込み（デコン
ボリューション）演算の選択基準を示すフローシート、
図５は、本実施形態例の操作における強度値（Ｓ）と分
散値（σ）の関係を示す図、図６は、本実施形態例によ
り得られる、不定形物体における成長と消滅の例を示す
図である。
【００１５】図１に、本例を構成する雨域のレーダー画
像を入力する画像入力部１００、過去の時系列画像を蓄
積する画像蓄積器手段１１０、強度値の変化を算出する
画像変化検出部１２０、その強度値が増加した場合は画
像を生成し、強度値が減少した場合は消滅させて行く画
像生成・消滅部１３０、および雨域の生成・消滅の予測
画像を作り出す出力部１４０が示されている。
像を入力する画像入力部１００、過去の時系列画像を蓄
積する画像蓄積器手段１１０、強度値の変化を算出する
画像変化検出部１２０、その強度値が増加した場合は画
像を生成し、強度値が減少した場合は消滅させて行く画
像生成・消滅部１３０、および雨域の生成・消滅の予測
画像を作り出す出力部１４０が示されている。
【００１６】図２に示す雨域の生成・消滅の例では、比
較的面積の小さい雨域は消滅して行き、大きい面積の雨
域は成長して行くのがわかる。しかしながら、これらは
面積の変化よりも、フレーム間の差分をとったときの、
濃淡レベルの変化の和にその特徴が顕著に生じている。
較的面積の小さい雨域は消滅して行き、大きい面積の雨
域は成長して行くのがわかる。しかしながら、これらは
面積の変化よりも、フレーム間の差分をとったときの、
濃淡レベルの変化の和にその特徴が顕著に生じている。
【００１７】図３は、雨域の面積変化と濃淡レベル変化
の時系列変化に見る雨域の発達の例である。面積変化は
必ずしも雨域の発達とともに増加傾向になくても、濃淡
レベルの変化には、発達の兆候が存在していることがわ
かる。従って、濃淡レベルの変化を指標とすることが雨
域の生成・消滅の基準として用いることが適当である。
の時系列変化に見る雨域の発達の例である。面積変化は
必ずしも雨域の発達とともに増加傾向になくても、濃淡
レベルの変化には、発達の兆候が存在していることがわ
かる。従って、濃淡レベルの変化を指標とすることが雨
域の生成・消滅の基準として用いることが適当である。
【００１８】図４は、上述の説明を別表現すれば、雨域
の強度値変化に基づいた雨域の生長・消滅を切り替える
判別過程についての説明とも云える。画像の濃淡値変
化、すなわち、強度値変化は式（１）のように定義でき
る。
の強度値変化に基づいた雨域の生長・消滅を切り替える
判別過程についての説明とも云える。画像の濃淡値変
化、すなわち、強度値変化は式（１）のように定義でき
る。
【００１９】
【数１】
【００２０】２つのフレ一ム間の画素値の差分値の和を
とることで、濃淡値が作り出すテクスチャーパターンの
時間変化を定量化している。
とることで、濃淡値が作り出すテクスチャーパターンの
時間変化を定量化している。
【００２１】式（２）は、畳み込みと逆畳み込みに関す
る計算式である。
る計算式である。
【００２２】
【数２】
【００２３】画像と畳み込むガウス関数は、その広がり
を制御する分散値と大きさの２つのパラメーターがあ
る。演算の際、画像とガウス関数のそれぞれにＦＦＴを
施した後、両者の積をとり、その逆ＦＦＴを求めること
で高速化が図れる。
を制御する分散値と大きさの２つのパラメーターがあ
る。演算の際、画像とガウス関数のそれぞれにＦＦＴを
施した後、両者の積をとり、その逆ＦＦＴを求めること
で高速化が図れる。
【００２４】図５は、予め求めた画像の強度値（Ｓ）と
ガウス関数の広がり度パラメーターすなわち分散値
（σ）との関係を示す。大きさについては、反復回数に
応じて可変するが、せいぜい１．０〜２．０である。
ガウス関数の広がり度パラメーターすなわち分散値
（σ）との関係を示す。大きさについては、反復回数に
応じて可変するが、せいぜい１．０〜２．０である。
【００２５】図６は、分散値（σ）の大きさにより成長
と消滅による変形が画像の物体に加えられた例を示す。
４つの突起をもつ物体は成長と消滅を施すと全体として
は細長い物体に変形される。実際の画像では、画像の局
所領域ごとに成長と消滅を施す。
と消滅による変形が画像の物体に加えられた例を示す。
４つの突起をもつ物体は成長と消滅を施すと全体として
は細長い物体に変形される。実際の画像では、画像の局
所領域ごとに成長と消滅を施す。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、画像入力
手段、画像蓄積手段、画像変化検出手段、画像生成・消
滅部及び出力部を有する構造とすることにより、雨域の
成長と消滅を画像処理技法の一つである畳み込み積分お
よび逆畳み込み積分を反復的に適用することで拡散方程
式等の物理方程式を用いずに実現することが可能であ
り、しかも、アルゴリズム的にもほとんど複雑さを含ん
でいないのでその実現が簡易である雨域成長・消滅予測
装置を提供できる効果がある。
手段、画像蓄積手段、画像変化検出手段、画像生成・消
滅部及び出力部を有する構造とすることにより、雨域の
成長と消滅を画像処理技法の一つである畳み込み積分お
よび逆畳み込み積分を反復的に適用することで拡散方程
式等の物理方程式を用いずに実現することが可能であ
り、しかも、アルゴリズム的にもほとんど複雑さを含ん
でいないのでその実現が簡易である雨域成長・消滅予測
装置を提供できる効果がある。
【図１】本発明の雨域成長・消滅装置の一実施形態例の
構成図である。
構成図である。
【図２】本実施形態例による典型的な実レーダー画像に
おける雨域の成長・消滅例を示す図である。
おける雨域の成長・消滅例を示す図である。
【図３】本実施形態例による雨域の面積と濃淡レベルの
推移を示すグラフである。
推移を示すグラフである。
【図４】本実施形態例における量み込み（コンボリュー
ション）と逆畳み込み（デコンボリューション）演算の
選択基準を示すフローシートである。
ション）と逆畳み込み（デコンボリューション）演算の
選択基準を示すフローシートである。
【図５】本実施形態例の操作における強度値（Ｓ）と分
散値（σ）の関係を示す図である。
散値（σ）の関係を示す図である。
【図６】本実施形態例により得られる、不定形物体にお
ける成長と消滅の例を示す図である。
ける成長と消滅の例を示す図である。
１００ 画像入力部 １１０ 画像蓄積部 １２０ 画像変化検出部 １３０ 画像生成・消滅部 １４０ 出力部
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平８−304561（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01W 1/00 - 1/18 G01S 13/95 G06T 1/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (5)
- 【請求項１】 気象レーダー画像に基づいて、雨域の成
長・消滅を予測する装置であって、 雨域のレーダー画像を入力する画像入力手段と、 過去の時系列画像を蓄積する画像蓄積手段と、 連続するフレーム間での雨域の強度変化を検出する画像
変化検出手段と、 雨域の強度変化に応じて、かつ必要とする予測時間だけ
画像処理により画像を生成もしくは消滅させる画像生成
・消滅部と、 雨域の生成・消滅の予測画像をつくりだす出力部とを備
えることを特徴とする雨域成長・消滅予測装置。 - 【請求項２】 前記画像変化検出手段は、雨域の強度値
の変化を、フレーム間差分値の和とする評価式を用いる
手段を含む、請求項１記載の雨域成長・消滅予測装置。 - 【請求項３】 前記画像生成・消滅部は、ガウス関数等
と雨域との畳み込み積分もしくは、逆畳み込み積分を施
す手段を含む、請求項１記載の雨域成長・消滅予測装
置。 - 【請求項４】 前記画像生成・消滅部は、反復的に畳み
込み積分もしくは、逆畳み込み積分を施し、同時に、画
像の濃淡レベルを一定レベルに抑制するために強度値情
報を反復毎に供給する手段を含む、請求項３記載の雨域
成長・消滅予測装置。 - 【請求項５】 前記画像生成・消滅部は、画像の局所的
に生成・消滅を施すと同時に、その強度についても適応
的に施す手段を含む、請求項３記載の雨域成長・消滅予
測装置。
Priority Applications (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34768496A JP3351457B2 (ja) | 1996-12-26 | 1996-12-26 | 雨域成長・消滅予測装置 |
| MYPI97005221A MY117870A (en) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Meteorological radar precipitation pattern prediction method and apparatus |
| DE69735158T DE69735158T2 (de) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Verfahren und Vorrichtung zur Niederschlagsmustervoraussage mit einem meteorologischen Radar |
| EP05108079.4A EP1607765B1 (en) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Meteorological radar precipitation pattern precdiction apparatus |
| EP05108076A EP1602941B1 (en) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Meteorological radar precipitation pattern prediction method and apparatus |
| EP97402626A EP0851240B1 (en) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Meteorological radar precipitation pattern prediction method and apparatus |
| EP07106760.7A EP1811317B1 (en) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Meteorological radar precipitation pattern prediction apparatus |
| US08/964,470 US6128578A (en) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Meteorological radar precipitation pattern prediction method and apparatus |
| DE69740047T DE69740047D1 (de) | 1996-12-26 | 1997-11-04 | Verfahren und Vorrichtung zur Niederschlagsmustervoraussage mit einem meteorologischen Radar |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34768496A JP3351457B2 (ja) | 1996-12-26 | 1996-12-26 | 雨域成長・消滅予測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10186058A JPH10186058A (ja) | 1998-07-14 |
| JP3351457B2 true JP3351457B2 (ja) | 2002-11-25 |
Family
ID=18391878
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34768496A Expired - Lifetime JP3351457B2 (ja) | 1996-12-26 | 1996-12-26 | 雨域成長・消滅予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3351457B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5325361B2 (ja) * | 2009-02-06 | 2013-10-23 | 古野電気株式会社 | レーダ装置 |
| JP6138430B2 (ja) * | 2012-06-20 | 2017-05-31 | 古野電気株式会社 | 危険物標検出装置 |
-
1996
- 1996-12-26 JP JP34768496A patent/JP3351457B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH10186058A (ja) | 1998-07-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0851240B1 (en) | Meteorological radar precipitation pattern prediction method and apparatus | |
| US5974360A (en) | Method and equipment for weather image prediction | |
| JP5865552B2 (ja) | 動画に含まれたヘーズを除去する映像処理装置及びその方法 | |
| EP3132291B1 (en) | Short term cloud coverage prediction using ground-based all sky imaging | |
| US6380934B1 (en) | Estimating targets using statistical properties of observations of known targets | |
| CN108732570B (zh) | 基于粒子滤波融合算法的灾害性对流天气的临近预报方法 | |
| JP3953350B2 (ja) | 映像シーン予測方法、装置、プログラム、および記録媒体 | |
| JP3351457B2 (ja) | 雨域成長・消滅予測装置 | |
| CN109117886B (zh) | 一种图像帧中目标尺度与区域估计的方法 | |
| JP3375038B2 (ja) | 降水パターン変化予測方法および装置 | |
| JP3377074B2 (ja) | 降水量変化予測装置 | |
| JP3377075B2 (ja) | ２次元降水量予測装置 | |
| JP3377073B2 (ja) | 降水域発達・減衰予測装置 | |
| JP3377071B2 (ja) | 大局的雨域予測装置 | |
| JP3377076B2 (ja) | 局所雨域予測方法および装置 | |
| Hadrich et al. | Bayesian expectation maximization algorithm by using B-splines functions: Application in image segmentation | |
| JP3351458B2 (ja) | 消滅雨域パターン予測装置 | |
| JPH09318745A (ja) | 相互相関雨域予測装置および相互相関雨域予測方法 | |
| Sakaino et al. | Integrated physics-based nowcasting model for precipitation radar image sequence | |
| JP2009037518A (ja) | 代表点追跡方法 | |
| JP3674084B2 (ja) | 動きベクトル推定方法及び画像処理装置 | |
| JPH09318767A (ja) | 雨域予測装置 | |
| JP2004078647A (ja) | 電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法および装置およびプログラム | |
| Vidyadharan et al. | Precipitation Nowcasting using Data-driven Reduced-order Model | |
| JPH10311883A (ja) | 気象画像予測方法、装置および気象画像予測プログラムを記録した記録媒体 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080920 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080920 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090920 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090920 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100920 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100920 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110920 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120920 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130920 Year of fee payment: 11 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |