JPH05333160A - 雲量測定方法および装置 - Google Patents
雲量測定方法および装置Info
- Publication number
- JPH05333160A JPH05333160A JP4163609A JP16360992A JPH05333160A JP H05333160 A JPH05333160 A JP H05333160A JP 4163609 A JP4163609 A JP 4163609A JP 16360992 A JP16360992 A JP 16360992A JP H05333160 A JPH05333160 A JP H05333160A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 低コストで正確に雲量を測定する。
【構成】 検出部２により、衛星より送出された地上を
撮影した画像データを検出し、画像処理部１を介して記
憶部５に記憶させる。この画像データを記憶部５より読
み出し、表示部３に表示させる。画像処理部１は、表示
部３に表示された画像を操作部６の操作に対応する数に
分割し、また、そのうちの指定された範囲の画素データ
を論理０と論理１に２値化し、論理１の画素データの数
をカウントして、その領域における雲量を演算する。
撮影した画像データを検出し、画像処理部１を介して記
憶部５に記憶させる。この画像データを記憶部５より読
み出し、表示部３に表示させる。画像処理部１は、表示
部３に表示された画像を操作部６の操作に対応する数に
分割し、また、そのうちの指定された範囲の画素データ
を論理０と論理１に２値化し、論理１の画素データの数
をカウントして、その領域における雲量を演算する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば気象衛星などか
ら送られてくる地上の画像をもとにして、地上の所定の
範囲の雲量を測定する場合に用いて好適な雲量測定方法
および装置に関する。
ら送られてくる地上の画像をもとにして、地上の所定の
範囲の雲量を測定する場合に用いて好適な雲量測定方法
および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】現在、種々の衛星が打ち上げられてお
り、この衛星により地上を撮影し、その画像を分析する
ことにより、広い範囲における気象状態を知ることがで
きる。これにより、より正確な天気予報などができるよ
うになされている。
り、この衛星により地上を撮影し、その画像を分析する
ことにより、広い範囲における気象状態を知ることがで
きる。これにより、より正確な天気予報などができるよ
うになされている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、このような
衛星から送られてくるデータから雲量を測定するのに、
従来はこのデータを大型計算機を用いて演算するように
していた。その結果、費用が極めて高くなる課題があっ
た。
衛星から送られてくるデータから雲量を測定するのに、
従来はこのデータを大型計算機を用いて演算するように
していた。その結果、費用が極めて高くなる課題があっ
た。
【０００４】そこで、衛星から送られてくる画像をモニ
タに表示し、これを人が目視により観察し、雲量を測定
することも行われている。しかしながら、この方法は、
人が目視により測定を行うため、測定結果にばらつきが
発生するばかりでなく、正確な測定が困難である課題が
あった。
タに表示し、これを人が目視により観察し、雲量を測定
することも行われている。しかしながら、この方法は、
人が目視により測定を行うため、測定結果にばらつきが
発生するばかりでなく、正確な測定が困難である課題が
あった。
【０００５】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、比較的低コストで、正確な測定を可能にす
るものである。
ものであり、比較的低コストで、正確な測定を可能にす
るものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の雲量測定方法
は、上空より撮影した地上の画像を画面に表示し、画面
の所定の範囲を指定し、指定された範囲の画素データか
らその範囲の雲量を演算することを特徴とする。
は、上空より撮影した地上の画像を画面に表示し、画面
の所定の範囲を指定し、指定された範囲の画素データか
らその範囲の雲量を演算することを特徴とする。
【０００７】また、本発明の雲量測定装置は、上空より
撮影した地上の画像を画面に表示する表示手段としての
表示部３と、画面の所定の範囲を指定する指定手段とし
ての操作部６と、指定された範囲の画素データからその
範囲の雲量を演算する演算手段としての画像処理部１と
を備えることを特徴とする。
撮影した地上の画像を画面に表示する表示手段としての
表示部３と、画面の所定の範囲を指定する指定手段とし
ての操作部６と、指定された範囲の画素データからその
範囲の雲量を演算する演算手段としての画像処理部１と
を備えることを特徴とする。
【０００８】この雲量測定装置は、表示部３に表示する
画像データを記憶する記憶手段としての記憶部５をさら
に備えることができる。
画像データを記憶する記憶手段としての記憶部５をさら
に備えることができる。
【０００９】
【作用】上記構成の雲量測定方法および装置において
は、画面に表示された地上の画像のうち、指定された範
囲の画素データからその範囲の雲量が演算される。従っ
て、比較的低コストで正確な雲量の測定が可能となる。
は、画面に表示された地上の画像のうち、指定された範
囲の画素データからその範囲の雲量が演算される。従っ
て、比較的低コストで正確な雲量の測定が可能となる。
【００１０】
【実施例】図１は、本発明の雲量測定装置の一実施例の
構成を示すブロック図である。画像処理部１は、操作部
６からの指令に対応して雲量測定に必要な処理を実行す
る。検出部２は、地球から上空に打ち上げられた各種の
衛星（センサ）より送出されてくる地上の画像データを
受信し、これを画像処理部１に供給するようになされて
いる。記憶部５は、検出部２より供給されたデータを必
要に応じて記憶するようになされており、例えばＲＡＭ
などにより構成される。表示部３は、例えばＣＲＴなど
により構成され、記憶部５に記憶された地上の画像を表
示する。画像データ記録部４は、画像処理部１により演
算された結果得られたデータを記録媒体に記録するもの
であり、例えばデータレコーダ、磁気ディスク装置など
により構成される。また制御部７は、例えばホストコン
ピュータなどにより構成され、各種の衛星（センサ）に
関するデータを格納している。
構成を示すブロック図である。画像処理部１は、操作部
６からの指令に対応して雲量測定に必要な処理を実行す
る。検出部２は、地球から上空に打ち上げられた各種の
衛星（センサ）より送出されてくる地上の画像データを
受信し、これを画像処理部１に供給するようになされて
いる。記憶部５は、検出部２より供給されたデータを必
要に応じて記憶するようになされており、例えばＲＡＭ
などにより構成される。表示部３は、例えばＣＲＴなど
により構成され、記憶部５に記憶された地上の画像を表
示する。画像データ記録部４は、画像処理部１により演
算された結果得られたデータを記録媒体に記録するもの
であり、例えばデータレコーダ、磁気ディスク装置など
により構成される。また制御部７は、例えばホストコン
ピュータなどにより構成され、各種の衛星（センサ）に
関するデータを格納している。
【００１１】次に、図２のフローチャートおよびそれに
対応する画面の変化を示す図４を参照して、その動作に
ついて説明する。画像処理部１は、最初にステップＳ１
において、制御部７より、検出部２が出力するデータを
送出した衛星（センサ）に関するデータを取得する。こ
のデータとしては、例えばセンサタイプ（衛星の種
類）、測定日時、アセンディング（ディセンディング）
など、測定に必要なパラメータが含まれる。そしてステ
ップＳ２に進み、検出部２より供給されるデータにエラ
ーがないか否かを判定する。エラーが発生した場合にお
いては、ステップＳ１に戻る。そしてエラーが発生しな
い場合においては、ステップＳ３に進み、検出部２より
供給される画像データを記憶部５に転送し、記憶させ
る。
対応する画面の変化を示す図４を参照して、その動作に
ついて説明する。画像処理部１は、最初にステップＳ１
において、制御部７より、検出部２が出力するデータを
送出した衛星（センサ）に関するデータを取得する。こ
のデータとしては、例えばセンサタイプ（衛星の種
類）、測定日時、アセンディング（ディセンディング）
など、測定に必要なパラメータが含まれる。そしてステ
ップＳ２に進み、検出部２より供給されるデータにエラ
ーがないか否かを判定する。エラーが発生した場合にお
いては、ステップＳ１に戻る。そしてエラーが発生しな
い場合においては、ステップＳ３に進み、検出部２より
供給される画像データを記憶部５に転送し、記憶させ
る。
【００１２】この記憶部５に記憶された画像データは、
記憶部５から読み出され、表示部３に表示される。図３
は、表示部３における表示例を示している。図３に示す
ように、表示部３には、記憶部５より読み出された地上
の画像が、図３において、点ａ乃至ｄで囲まれる菱形の
形状で示す範囲に表示されるだけでなく、その右側に、
制御部７より読み取ったパラメータに対応して、測定日
時や測定センサ、データ輝度テーブルなどが表示される
（図４（ａ））。
記憶部５から読み出され、表示部３に表示される。図３
は、表示部３における表示例を示している。図３に示す
ように、表示部３には、記憶部５より読み出された地上
の画像が、図３において、点ａ乃至ｄで囲まれる菱形の
形状で示す範囲に表示されるだけでなく、その右側に、
制御部７より読み取ったパラメータに対応して、測定日
時や測定センサ、データ輝度テーブルなどが表示される
（図４（ａ））。
【００１３】次にステップＳ４において、画像処理部１
は記憶部５に記憶された画像データの平滑化を行い、ノ
イズを除去する。これにより、画像の輝度データが一応
化される。また、ステップＳ５において、点ａ乃至ｄで
示す範囲以外のバックグラウンド（雲量の演算に不要な
領域）の画像が消去される（図４（ｂ））。
は記憶部５に記憶された画像データの平滑化を行い、ノ
イズを除去する。これにより、画像の輝度データが一応
化される。また、ステップＳ５において、点ａ乃至ｄで
示す範囲以外のバックグラウンド（雲量の演算に不要な
領域）の画像が消去される（図４（ｂ））。
【００１４】さらに画像処理部１は、ステップＳ６乃至
Ｓ９において、実質的に地上の画像が表示されている範
囲を規定する点ａ乃至ｄを、より正確に特定するために
必要な処理を行う。即ち、ステップＳ６において、ステ
ップＳ４，Ｓ５の処理が施された画素データに対して水
平方向に微分処理を行う。その後、ステップＳ７におい
て、この微分処理を行った画素データに対して２値化処
理を行う。次にステップＳ８において、ラベリング処理
が行われる。このラベリング処理は、２値化したデータ
の論理１と論理０がそれぞれ平面的に連続する範囲を規
定するものである。これらの処理により、点ａ乃至ｄの
正確な検出が容易となる。
Ｓ９において、実質的に地上の画像が表示されている範
囲を規定する点ａ乃至ｄを、より正確に特定するために
必要な処理を行う。即ち、ステップＳ６において、ステ
ップＳ４，Ｓ５の処理が施された画素データに対して水
平方向に微分処理を行う。その後、ステップＳ７におい
て、この微分処理を行った画素データに対して２値化処
理を行う。次にステップＳ８において、ラベリング処理
が行われる。このラベリング処理は、２値化したデータ
の論理１と論理０がそれぞれ平面的に連続する範囲を規
定するものである。これらの処理により、点ａ乃至ｄの
正確な検出が容易となる。
【００１５】そこで、次にステップＳ９において、点ａ
乃至ｄの座標の検出が行われる。この検出は、例えば次
のように行われる。即ち、最初に、論理１（白画素）と
論理０（黒画素）とに２値化された画素データのうち、
論理１のデータの数が各ライン毎にカウントされる。こ
の数は、点ａとｂを結んだ直線（上辺）と、点ｃとｄを
結んだ直線（下辺）とにおいて、臨界的に多くなってい
る。即ち、点ａとｂを結ぶ直線より上のラインと、点ｃ
とｄを結ぶ直線より下のラインにおいては、実質的に画
像が表示されていないため、論理１（白画素）の数が極
めて少ない。そこで、この各ライン毎の論理１の数を上
から下に走査し、急激に増加したラインと急激に減少し
たラインの臨界のラインを、それぞれ上辺（ｙ０）また
は下辺（ｙ１）とするのである（図４（ｃ））。
乃至ｄの座標の検出が行われる。この検出は、例えば次
のように行われる。即ち、最初に、論理１（白画素）と
論理０（黒画素）とに２値化された画素データのうち、
論理１のデータの数が各ライン毎にカウントされる。こ
の数は、点ａとｂを結んだ直線（上辺）と、点ｃとｄを
結んだ直線（下辺）とにおいて、臨界的に多くなってい
る。即ち、点ａとｂを結ぶ直線より上のラインと、点ｃ
とｄを結ぶ直線より下のラインにおいては、実質的に画
像が表示されていないため、論理１（白画素）の数が極
めて少ない。そこで、この各ライン毎の論理１の数を上
から下に走査し、急激に増加したラインと急激に減少し
たラインの臨界のラインを、それぞれ上辺（ｙ０）また
は下辺（ｙ１）とするのである（図４（ｃ））。
【００１６】そして、検出した上辺および下辺のライン
を構成する画素データをさらに詳細にサーチし、その始
点ａまたはｃと、終点ｂまたはｄを検出する。このよう
にして検出された表示領域Ｇの点ａ乃至ｄの座標を、そ
れぞれ（ｘ０，ｙ０）、（ｘ２，ｙ０）、（ｘ１，ｙ
１）または（ｘ３，ｙ１）とする（図５）。
を構成する画素データをさらに詳細にサーチし、その始
点ａまたはｃと、終点ｂまたはｄを検出する。このよう
にして検出された表示領域Ｇの点ａ乃至ｄの座標を、そ
れぞれ（ｘ０，ｙ０）、（ｘ２，ｙ０）、（ｘ１，ｙ
１）または（ｘ３，ｙ１）とする（図５）。
【００１７】次に画像処理部１は、ステップＳ１０にお
いて、分割サイズに応じて測定領域の座標を検出する。
即ち、使用者は表示部３に表示されている画像を見なが
ら操作部６を操作して、領域Ｇを分割する数を指定する
（図４（ｄ））とともに、その分割された領域のうち、
測定対象とする分割領域を指定する（図４（ｅ））。い
ま、例えば図５に示すように、領域Ｇが４つの領域に分
割された場合、点ａとｂの中点ｅ、点ｃとｄの中点ｆ、
点ａとｃの中点ｇ、点ｂとｄの中点ｈおよび点ｇとｈ
（点ｅとｆ）の中点ｉの座標は、それぞれ次のようにな
る。 ｅ：（ｘ０＋（ｘ２−ｘ０）／２，ｙ０） ｆ：（ｘ１＋（ｘ３−ｘ１）／２，ｙ１） ｇ：（ｘ１＋（ｘ０−ｘ１）／２，ｙ０＋（ｙ１−ｙ
０）／２） ｈ：（ｘ３＋（ｘ２−ｘ３）／２，ｙ０＋（ｙ１−ｙ
０）／２） ｉ：（ｘ１＋（ｘ０−ｘ１）／２＋（ｘ３＋ｘ２−ｘ１
−ｘ０）／４，ｙ０＋（ｙ１−ｙ０）／２）
いて、分割サイズに応じて測定領域の座標を検出する。
即ち、使用者は表示部３に表示されている画像を見なが
ら操作部６を操作して、領域Ｇを分割する数を指定する
（図４（ｄ））とともに、その分割された領域のうち、
測定対象とする分割領域を指定する（図４（ｅ））。い
ま、例えば図５に示すように、領域Ｇが４つの領域に分
割された場合、点ａとｂの中点ｅ、点ｃとｄの中点ｆ、
点ａとｃの中点ｇ、点ｂとｄの中点ｈおよび点ｇとｈ
（点ｅとｆ）の中点ｉの座標は、それぞれ次のようにな
る。 ｅ：（ｘ０＋（ｘ２−ｘ０）／２，ｙ０） ｆ：（ｘ１＋（ｘ３−ｘ１）／２，ｙ１） ｇ：（ｘ１＋（ｘ０−ｘ１）／２，ｙ０＋（ｙ１−ｙ
０）／２） ｈ：（ｘ３＋（ｘ２−ｘ３）／２，ｙ０＋（ｙ１−ｙ
０）／２） ｉ：（ｘ１＋（ｘ０−ｘ１）／２＋（ｘ３＋ｘ２−ｘ１
−ｘ０）／４，ｙ０＋（ｙ１−ｙ０）／２）
【００１８】図４（ｄ）に示すように、１６個の領域に
分割された場合も、同様にして座標が演算される。そし
て図４（ｅ）に示すように、分割された各領域のうち、
測定対象とされる領域が指定されると（この実施例にお
いては、１６個の分割領域のうち、左上の１個の領域が
指定されている）、次にステップＳ１１に進み、指定さ
れた領域の雲量の演算を実行する。即ち、測定対象以外
の領域をマスクして、測定対象の領域のオリジナルの画
素データ（上記したステップＳ６乃至Ｓ８などの処理
（これらの処理は、点ａ乃至ｄを検出するのに必要な処
理である）が施されていない画素データ）を取り込む。
そして、そのデータを２値化処理し、論理０（黒画素）
と論理１（白画素）にする。このうち、論理１の画素が
雲に対応すると考えられるので、測定対象とされる各領
域毎に論理１の数をカウントする。例えば図５の点ａ，
ｇ，ｉ，ｅにより規定される領域の面積（画素数）をＳ
とするとき、この領域内における論理１の数がＮであれ
ば、雲量値Ｅ（％）は、次式により演算することができ
る。 Ｅ＝（Ｎ／Ｓ）×１００
分割された場合も、同様にして座標が演算される。そし
て図４（ｅ）に示すように、分割された各領域のうち、
測定対象とされる領域が指定されると（この実施例にお
いては、１６個の分割領域のうち、左上の１個の領域が
指定されている）、次にステップＳ１１に進み、指定さ
れた領域の雲量の演算を実行する。即ち、測定対象以外
の領域をマスクして、測定対象の領域のオリジナルの画
素データ（上記したステップＳ６乃至Ｓ８などの処理
（これらの処理は、点ａ乃至ｄを検出するのに必要な処
理である）が施されていない画素データ）を取り込む。
そして、そのデータを２値化処理し、論理０（黒画素）
と論理１（白画素）にする。このうち、論理１の画素が
雲に対応すると考えられるので、測定対象とされる各領
域毎に論理１の数をカウントする。例えば図５の点ａ，
ｇ，ｉ，ｅにより規定される領域の面積（画素数）をＳ
とするとき、この領域内における論理１の数がＮであれ
ば、雲量値Ｅ（％）は、次式により演算することができ
る。 Ｅ＝（Ｎ／Ｓ）×１００
【００１９】面積Ｓは、点ａ，ｇ，ｉ，ｅのｘ座標をそ
れぞれａx，ｇx，ｉx，ｅxとするとき、点ａとｅを結ぶ
線と、点ｇとｉを結ぶ線の距離をＨとするとき、次式で
表すことができる。 Ｓ＝（（ｅx−ａx）＋（ｉx−ｇx））Ｈ／２
れぞれａx，ｇx，ｉx，ｅxとするとき、点ａとｅを結ぶ
線と、点ｇとｉを結ぶ線の距離をＨとするとき、次式で
表すことができる。 Ｓ＝（（ｅx−ａx）＋（ｉx−ｇx））Ｈ／２
【００２０】画像処理部１は、さらにステップＳ１２に
進み、このようにして得られた演算結果を表示部３に出
力し、表示させる（図４（ｆ））。また、このようにし
て得られたデータをステップＳ１３において記録部４に
転送し、記録させる。
進み、このようにして得られた演算結果を表示部３に出
力し、表示させる（図４（ｆ））。また、このようにし
て得られたデータをステップＳ１３において記録部４に
転送し、記録させる。
【００２１】
【発明の効果】以上の如く本発明の雲量測定方法および
装置によれば、画面に表示された地上の画像のうち、所
定の範囲の画素データからその範囲の雲量を演算するよ
うにしたので、比較的簡単に低コストの装置で正確に雲
量を測定することが可能になる。
装置によれば、画面に表示された地上の画像のうち、所
定の範囲の画素データからその範囲の雲量を演算するよ
うにしたので、比較的簡単に低コストの装置で正確に雲
量を測定することが可能になる。
【図１】本発明の雲量測定装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】図１の実施例の動作を説明するフローチャート
である。
である。
【図３】図１の実施例における表示部３の表示例を説明
する図である。
する図である。
【図４】図２のフローチャートに関連して、図１の表示
部３の表示画面の変化を説明する図である。
部３の表示画面の変化を説明する図である。
【図５】図２のステップＳ１０における分割の動作を説
明する図である。
明する図である。
１ 画像処理部 ２ 検出部 ３ 表示部 ４ 記録部 ５ 記憶部 ６ 操作部 ７ 制御部
Claims (3)
- 【請求項１】 上空より撮影した地上の画像を画面に表
示し、 前記画面の所定の範囲を指定し、 指定された範囲の画素データからその範囲の雲量を演算
することを特徴とする雲量測定方法。 - 【請求項２】 上空より撮影した地上の画像を画面に表
示する表示手段と、 前記画面の所定の範囲を指定する指定手段と、 指定された範囲の画素データからその範囲の雲量を演算
する演算手段とを備えることを特徴とする雲量測定装
置。 - 【請求項３】 前記表示手段に表示する画像データを記
憶する記憶手段をさらに備えることを特徴とする請求項
２に記載の雲量測定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4163609A JPH05333160A (ja) | 1992-05-29 | 1992-05-29 | 雲量測定方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4163609A JPH05333160A (ja) | 1992-05-29 | 1992-05-29 | 雲量測定方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05333160A true JPH05333160A (ja) | 1993-12-17 |
Family
ID=15777182
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4163609A Withdrawn JPH05333160A (ja) | 1992-05-29 | 1992-05-29 | 雲量測定方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05333160A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100740347B1 (ko) * | 2006-05-25 | 2007-07-18 | 재단법인서울대학교산학협력재단 | 6.7 마이크로 채널을 이용한 구름상 추정 방법 |
| KR100775654B1 (ko) * | 2006-05-26 | 2007-11-13 | 재단법인서울대학교산학협력재단 | 3.7 마이크로 채널을 이용한 구름 광학 두께 및 유효 입자반경의 추정 방법 |
| WO2009091237A3 (en) * | 2008-01-18 | 2009-10-15 | Mimos Berhad | Apparatus for cloud cover estimation and method thereof |
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| KR20210061672A (ko) * | 2019-11-20 | 2021-05-28 | 주식회사 에이앤디시스템 | 평활 보정을 통한 구름 관측 방법 |
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| KR20230060296A (ko) * | 2021-10-27 | 2023-05-04 | 한국원자력연구원 | 심층 학습 모델을 이용한 운량 측정 장치 및 방법 |
-
1992
- 1992-05-29 JP JP4163609A patent/JPH05333160A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
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