JP3377074B2 - 降水量変化予測装置 - Google Patents
降水量変化予測装置Info
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- JP3377074B2 JP3377074B2 JP02912797A JP2912797A JP3377074B2 JP 3377074 B2 JP3377074 B2 JP 3377074B2 JP 02912797 A JP02912797 A JP 02912797A JP 2912797 A JP2912797 A JP 2912797A JP 3377074 B2 JP3377074 B2 JP 3377074B2
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- 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
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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予測
し、気象の変化に敏感に影響されるような狭い地域にお
ける様々な経済活動が円滑に営まれるように、高速にか
つ簡易に降水量の変化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予測
し、気象の変化に敏感に影響されるような狭い地域にお
ける様々な経済活動が円滑に営まれるように、高速にか
つ簡易に降水量の変化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、分オーダーの短い時間にお
ける気象予測が望まれきているため、局地的に配置され
た気象レーダー装置から雨域の変化情報からの予測が必
須となってきている。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、特徴量の明瞭な記述が困難である
ことから画像処理手法に基づいた雨域の動き検出は容易
にはいかない。そのため現在でも、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行
うために、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、２つの画像フレーム間（ｆ
（ｔ）とｆ（ｔ＋１）：ｔは時間ステップ）の、濃淡値
の類似性について算出した後、相関値が最も高い点が対
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いく。
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、分オーダーの短い時間にお
ける気象予測が望まれきているため、局地的に配置され
た気象レーダー装置から雨域の変化情報からの予測が必
須となってきている。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、特徴量の明瞭な記述が困難である
ことから画像処理手法に基づいた雨域の動き検出は容易
にはいかない。そのため現在でも、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行
うために、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、２つの画像フレーム間（ｆ
（ｔ）とｆ（ｔ＋１）：ｔは時間ステップ）の、濃淡値
の類似性について算出した後、相関値が最も高い点が対
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いく。
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】ある時刻での降水域の２次元画像から、数
分〜時間先の降水域の変化を２次元画像のまま予測を試
みているが、降水域の広がりだけを予測としており、降
水域の変化の程度についてまでは予測していない。
分〜時間先の降水域の変化を２次元画像のまま予測を試
みているが、降水域の広がりだけを予測としており、降
水域の変化の程度についてまでは予測していない。
【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つの動
き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ために、
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・
消滅を絶え間なく繰り返しているために、前フレームの
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つの動
き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ために、
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・
消滅を絶え間なく繰り返しているために、前フレームの
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ために、
何らかの動きベクトルが複数個得られてしまい、その動
きベクトルで雨域を移動させていた。そのため、予測が
進む程、雨域の領域が外れてい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ために、
何らかの動きベクトルが複数個得られてしまい、その動
きベクトルで雨域を移動させていた。そのため、予測が
進む程、雨域の領域が外れていってしまう問題があっ
た。
【０００７】降水域の変化が一定という強い仮定がおか
れた単純なモデルであったために、対流に伴った降水域
の変化の程度を予測方法が試みられていなかった。少な
くとも、降水域の急激な発達あるいは、減衰過程におけ
る一時的な降水域の発達については、統計的な知見が乏
しかったために、試みられていなかった。
れた単純なモデルであったために、対流に伴った降水域
の変化の程度を予測方法が試みられていなかった。少な
くとも、降水域の急激な発達あるいは、減衰過程におけ
る一時的な降水域の発達については、統計的な知見が乏
しかったために、試みられていなかった。
【０００８】本発明の目的は、演算コストを大幅に軽減
した、レーダー画像からの降水域の発達・衰退を精度良
く予測する降水量変化予測装置を提供することにある。
した、レーダー画像からの降水域の発達・衰退を精度良
く予測する降水量変化予測装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の降水量変化予測
装置は、雨域のレーダー画像を入力する画像入力手段
と、入力された時系列のレーダー画像を蓄積する画像蓄
積手段と、前記画像蓄積手段に蓄積されている、連続す
る２つ以上の２次元画像間での降水域の面積・強度変化
を１次元的に検出する画像処理手段と、降水域の面積・
強度変化の１次元時系列信号から降水域の発達・衰退の
変化を予測する降水域発達・衰退予測手段を有し、 降水
域発達・衰退予測手段は、面積と強度変化の相互相関関
数を算出して、双方の時間遅れを推定する。
装置は、雨域のレーダー画像を入力する画像入力手段
と、入力された時系列のレーダー画像を蓄積する画像蓄
積手段と、前記画像蓄積手段に蓄積されている、連続す
る２つ以上の２次元画像間での降水域の面積・強度変化
を１次元的に検出する画像処理手段と、降水域の面積・
強度変化の１次元時系列信号から降水域の発達・衰退の
変化を予測する降水域発達・衰退予測手段を有し、 降水
域発達・衰退予測手段は、面積と強度変化の相互相関関
数を算出して、双方の時間遅れを推定する。
【００１０】本発明では、画像処理技法に基づいて、２
次元画像情報を面積・強度といった１次元の時系列信号
に変換して、１次元の各特徴量の変化について平均的な
変動を予測することを特徴とする。必要に応じて、同一
時刻の２次元画像を複数の小ブロックに分割して、２次
元画像の局所的な変動を追従することも可能である。降
水域の変化を１次元信号として扱うことで、メモリや演
算コストを大幅に削減することができ、同時に、非常に
高速な処理が可能である。また、面積の増加が生じる１
時間ほど前に、強度の一時的な増加が観測されているこ
とからこの知見を利用した降水域の発達が予測できる。
さらに、面積が減少している間でも、強度値が増加する
ような場合は、面積が一時的に増加することも観測され
ている。このような対流に起因すると考えられる強度の
増加の後に降水域が拡大し、逆に強度が減少していくと
きは、降水域が縮小していく降雨現象のライフサイクル
がレーダーエコー画像情報に含まれていることが明らか
になっている。
次元画像情報を面積・強度といった１次元の時系列信号
に変換して、１次元の各特徴量の変化について平均的な
変動を予測することを特徴とする。必要に応じて、同一
時刻の２次元画像を複数の小ブロックに分割して、２次
元画像の局所的な変動を追従することも可能である。降
水域の変化を１次元信号として扱うことで、メモリや演
算コストを大幅に削減することができ、同時に、非常に
高速な処理が可能である。また、面積の増加が生じる１
時間ほど前に、強度の一時的な増加が観測されているこ
とからこの知見を利用した降水域の発達が予測できる。
さらに、面積が減少している間でも、強度値が増加する
ような場合は、面積が一時的に増加することも観測され
ている。このような対流に起因すると考えられる強度の
増加の後に降水域が拡大し、逆に強度が減少していくと
きは、降水域が縮小していく降雨現象のライフサイクル
がレーダーエコー画像情報に含まれていることが明らか
になっている。
【００１１】本発明の実施形態によれば、画像処理手段
は、１フレームの画像を複数の小ブロックに分割して、
分割された小ブロックごとに面積・強度変化の検出を行
う。
は、１フレームの画像を複数の小ブロックに分割して、
分割された小ブロックごとに面積・強度変化の検出を行
う。
【００１２】本発明の他の実施態様によれば、画像処理
手段は、検出された面積・強度変化の１次元時系列信号
について、数フレーム前の１次元時系列信号の値と差分
をとり、同時に移動平均フィルターを適用する。
手段は、検出された面積・強度変化の１次元時系列信号
について、数フレーム前の１次元時系列信号の値と差分
をとり、同時に移動平均フィルターを適用する。
【００１３】
【００１４】本発明の他の実施態様によれば、画像処理
手段は、連続するフレームから差分画像を作成して、そ
の和をとり、１フレーム当たりの画素数で割り、こうし
て得られた１次元時系列信号の１次微分を算出して強度
変化の関数とする。
手段は、連続するフレームから差分画像を作成して、そ
の和をとり、１フレーム当たりの画素数で割り、こうし
て得られた１次元時系列信号の１次微分を算出して強度
変化の関数とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００１６】図１は本発明の一実施形態の降水量変化予
測装置の構成図である。
測装置の構成図である。
【００１７】本実施形態の降水量変化予測装置は、雨域
のレーダー画像を入力する画像入力部１００と、入力さ
れた時系列のレーダー画像を蓄積する画像蓄積部１１０
と、画像蓄積部１１０に蓄積されている、連続する２つ
以上の２次元画像間での降水域の面積・強度変化を１次
元的に検出する画像処理部１２０と、降水域の面積・強
度変化の１次元時系列信号から降水域の発達・衰退の変
化を予測する降水域発達・衰退予測部１３０で構成され
ている。
のレーダー画像を入力する画像入力部１００と、入力さ
れた時系列のレーダー画像を蓄積する画像蓄積部１１０
と、画像蓄積部１１０に蓄積されている、連続する２つ
以上の２次元画像間での降水域の面積・強度変化を１次
元的に検出する画像処理部１２０と、降水域の面積・強
度変化の１次元時系列信号から降水域の発達・衰退の変
化を予測する降水域発達・衰退予測部１３０で構成され
ている。
【００１８】図２は、実際のレーダーエコー画像に映し
出される降水域の２フレームの変化を示す。ただし、こ
こで、２次元画像のＳｏｂｅｌ演算子によりエッジを抽
出して、その勾配の大きい領域を斜線部で、その残りを
勾配値が小さい領域として強調してある。このような画
像処理から、降水域は、中心に降水量の多い領域があっ
て、その周辺が降水量の少ない領域からなりたっている
特徴を見い出している。また、降水域の発達・衰退は常
に、斜線部の強い降水域が先に変動してから、弱い降水
域の広がり、消散が確認されている。これは、対流の中
心がほぼ降水域の強い領域に位置しており、３次元的な
対流の強弱が、２次元画像ではこのような姿として発現
すると考えられる。したがって、降水域の強弱の変化を
追従しつつ、面積の増減を予測できる可能性があること
が示唆されている。
出される降水域の２フレームの変化を示す。ただし、こ
こで、２次元画像のＳｏｂｅｌ演算子によりエッジを抽
出して、その勾配の大きい領域を斜線部で、その残りを
勾配値が小さい領域として強調してある。このような画
像処理から、降水域は、中心に降水量の多い領域があっ
て、その周辺が降水量の少ない領域からなりたっている
特徴を見い出している。また、降水域の発達・衰退は常
に、斜線部の強い降水域が先に変動してから、弱い降水
域の広がり、消散が確認されている。これは、対流の中
心がほぼ降水域の強い領域に位置しており、３次元的な
対流の強弱が、２次元画像ではこのような姿として発現
すると考えられる。したがって、降水域の強弱の変化を
追従しつつ、面積の増減を予測できる可能性があること
が示唆されている。
【００１９】図３（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、それぞれ
面積変化と強度変化および両者の相互相関関数を示す。
画像処理部１２０は、２次元の画像を適当なしきい値と
比較し、一定値以上の濃淡値を持つ領域だけ、すなわち
一定値の降水域を抽出する。抽出された領域の画素を数
えることで、１つのフレームにおける降水域の面積と定
義する。また、強度値変化は、以下に示すような式
（１）で定義する。
面積変化と強度変化および両者の相互相関関数を示す。
画像処理部１２０は、２次元の画像を適当なしきい値と
比較し、一定値以上の濃淡値を持つ領域だけ、すなわち
一定値の降水域を抽出する。抽出された領域の画素を数
えることで、１つのフレームにおける降水域の面積と定
義する。また、強度値変化は、以下に示すような式
（１）で定義する。
【００２０】
【数１】
上式において、
【００２１】
【外１】
は、ｎ番目のフレームの（ｉ，ｊ）番目の画素における
濃淡値を示す。Tex I(t,s)は、１次元信号の１次微分値
をとっている。ただし、データには細かい振動的な成分
が含まれるために、単純に差分値を計算すると、そのよ
うな細かい変動の影響を受けてしまって、適切な変化を
検出することができないために、ｓフレーム過去におけ
る信号値との差分をとっている。これは丁度移動平均フ
ィルターを作用させた結果に準じている。
濃淡値を示す。Tex I(t,s)は、１次元信号の１次微分値
をとっている。ただし、データには細かい振動的な成分
が含まれるために、単純に差分値を計算すると、そのよ
うな細かい変動の影響を受けてしまって、適切な変化を
検出することができないために、ｓフレーム過去におけ
る信号値との差分をとっている。これは丁度移動平均フ
ィルターを作用させた結果に準じている。
【００２２】面積と強度の変化の統計的な関係をみるた
めに、相互相関関数を用いた関係を調べている。その結
果、正規化相互相関値は最低でも０．７であり、面積と
強度の極大値は３０分〜１，２時間程度離れている。図
２で示した２次元の強度値分布の変化と全体の面積変化
の関係を併せると、両者の間には時間の遅れが３０分〜
１，２時間存在していて、繰り返していることがわか
る。したがって、強度値の累積値が一定値以上になって
から、３０分〜２時間後に面積が増大することが予測で
きる。
めに、相互相関関数を用いた関係を調べている。その結
果、正規化相互相関値は最低でも０．７であり、面積と
強度の極大値は３０分〜１，２時間程度離れている。図
２で示した２次元の強度値分布の変化と全体の面積変化
の関係を併せると、両者の間には時間の遅れが３０分〜
１，２時間存在していて、繰り返していることがわか
る。したがって、強度値の累積値が一定値以上になって
から、３０分〜２時間後に面積が増大することが予測で
きる。
【００２３】図４は、面積変化に対する近似式を当ては
めた例を示す図である。１，２時間よりも先の予測を行
うためには、比較的緩やかな変化のある面積変化につい
て、３〜６次程度の多項式あるいは適当な非線形な近似
式を適用して、１，２時間よりも先の面積の変化を予測
することがある程度可能である。面積の変化の増加・減
少は、図４に示すように、２次関数を少しずつずらしな
がらあてはめて外挿をくり返すことで予測される。即
ち、面積がある時刻で減少となっていても、３０〜２時
間以内の強度の累積値が一定以上になっていた時には、
再び面積が増加することが予測できる。この面積の増加
は雨域が対流の活動とともに活発になり、拡がっていく
ことを意味している。
めた例を示す図である。１，２時間よりも先の予測を行
うためには、比較的緩やかな変化のある面積変化につい
て、３〜６次程度の多項式あるいは適当な非線形な近似
式を適用して、１，２時間よりも先の面積の変化を予測
することがある程度可能である。面積の変化の増加・減
少は、図４に示すように、２次関数を少しずつずらしな
がらあてはめて外挿をくり返すことで予測される。即
ち、面積がある時刻で減少となっていても、３０〜２時
間以内の強度の累積値が一定以上になっていた時には、
再び面積が増加することが予測できる。この面積の増加
は雨域が対流の活動とともに活発になり、拡がっていく
ことを意味している。
【００２４】図５は、面積の増減検出と増減予測の結果
を示す図である。１次元的な面積変化を適切に検出する
ために、式（２）に示すように、ｓフレーム過去の面積
Ｓ（ｔ−ｓ）と現在の面積Ｓ（ｔ）の差をとり、その正
負を判定する。強度値の場合と同様に、面積にも細かい
変動が含まれるために（図５（Ａ））、１つ前ではなく
て、数フレーム過去のデータとの差をとる必要がある。
を示す図である。１次元的な面積変化を適切に検出する
ために、式（２）に示すように、ｓフレーム過去の面積
Ｓ（ｔ−ｓ）と現在の面積Ｓ（ｔ）の差をとり、その正
負を判定する。強度値の場合と同様に、面積にも細かい
変動が含まれるために（図５（Ａ））、１つ前ではなく
て、数フレーム過去のデータとの差をとる必要がある。
【００２５】
【数２】
式（２）に基づいて、面積の増減を判別した結果、増加
（＋）と減少（−）は、面積の極大値前後では必ずしも
検出されていないが、ほとんどの時間において増減が検
出できているのがわかる（図５Ｂ））。また、強度値の
変化に基づいて、面積の変化に先行して予測するために
（図５（Ｃ））、式（３）を用いている。
（＋）と減少（−）は、面積の極大値前後では必ずしも
検出されていないが、ほとんどの時間において増減が検
出できているのがわかる（図５Ｂ））。また、強度値の
変化に基づいて、面積の変化に先行して予測するために
（図５（Ｃ））、式（３）を用いている。
【００２６】
【数３】
式（３）は、過去の強度値を５つたし合わせた形をとっ
ている。これは、強度値の分布が、面積の単調な変化に
比べると、単位時間当たりの極大値と極小値の変化が大
きいために、いわば、エネルギーの総和についてしきい
値をおくことで、面積が増加するか、減少するかを判定
する。
ている。これは、強度値の分布が、面積の単調な変化に
比べると、単位時間当たりの極大値と極小値の変化が大
きいために、いわば、エネルギーの総和についてしきい
値をおくことで、面積が増加するか、減少するかを判定
する。
【００２７】図６は、図５での強度値変化に基づいた面
積の増減予測の的中率を示す図である。増加と減少の平
均と分散値を示すが、増加の方が的中率がやや高く、分
散値は±１０％と狭いのが特徴である。
積の増減予測の的中率を示す図である。増加と減少の平
均と分散値を示すが、増加の方が的中率がやや高く、分
散値は±１０％と狭いのが特徴である。
【００２８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、２次元
画像情報を面積と強度についての１次元時系列信号に変
換して降水域の変化を予測するので、少ないメモリでの
高速に予測を行うことができ、また、面積と強度の変化
において、統計的な時間遅れが対流現象に則して存在し
ていることを利用した予測方法なので、現象の特徴を利
用していない従来方法よりも予測精度が高く、かつ安定
であるという効果を有する。
画像情報を面積と強度についての１次元時系列信号に変
換して降水域の変化を予測するので、少ないメモリでの
高速に予測を行うことができ、また、面積と強度の変化
において、統計的な時間遅れが対流現象に則して存在し
ていることを利用した予測方法なので、現象の特徴を利
用していない従来方法よりも予測精度が高く、かつ安定
であるという効果を有する。
【図１】本発明の一実施形態の降水量予測装置の構成図
である。
である。
【図２】実際のレーダーエコー画像に映し出される降水
域の２フレームの変化を示す図である。
域の２フレームの変化を示す図である。
【図３】１次元の面積・強度変化および両者の相互相関
関数を示す図である。
関数を示す図である。
【図４】面積変化に対する非線形近似関数当てはめの例
を示す図である。
を示す図である。
【図５】面積の増減検出と増減予測の結果を示す図であ
る。
る。
【図６】図５での強度値変化に基づいた面積の増減予測
の的中率を示す図である。
の的中率を示す図である。
１００ 画像入力部
１１０ 画像蓄積部
１２０ 画像処理部
１３０ 降水域発達・予測部
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)
特開 平８−287262（ＪＰ，Ａ)
特開 昭57−60275（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−21883（ＪＰ，Ａ)
特公 平４−76637（ＪＰ，Ｂ２)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01W 1/00 - 1/18
G01S 13/95
G06F 17/00
G06F 19/00
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (4)
- 【請求項１】 雨域のレーダー画像を入力する画像入力
手段と、 入力された時系列のレーダー画像を蓄積する画像蓄積手
段と、 前記画像蓄積手段に蓄積されている、連続する２つ以上
の２次元画像間での降水域の面積・強度変化を１次元的
に検出する画像処理手段と、 降水域の面積・強度変化の１次元時系列信号から降水域
の発達・衰退の変化を予測する降水域発達・衰退予測手
段を有し、 前記降水域発達・衰退予測手段は、面積と強度変化の相
互相関関数を算出して、双方の時間遅れを推定すること
を特徴とする 降水量変化予測装置。 - 【請求項２】 前記画像処理手段は、１フレームの画像
を複数の小ブロックに分割して、分割された小ブロック
ごとに面積・強度変化の検出を行う、請求項１記載の降
水域変化予測装置。 - 【請求項３】 前記画像処理手段は、検出された面積・
強度変化の１次元時系列信号について、数フレーム前の
１次元時系列信号の値と差分をとり、同時に移動平均フ
ィルターを適用する、請求項１記載の降水域変化予測装
置。 - 【請求項４】 前記画像処理手段は、連続するフレーム
から差分画像を作成して、その和をとり、１フレーム当
たりの画素数で割り、こうして得られた１次元時系列信
号の１次微分を算出して強度変化の関数とする、請求項
１記載の降水量変化予測装置。
Priority Applications (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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1997
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