JPH08500925A

JPH08500925A - 仮想現実画像作成システム

Info

Publication number: JPH08500925A
Application number: JP6509206A
Authority: JP
Inventors: ローリングマイアーズ，ウィリアム
Original assignee: ユニバーシティコーポレイションフォーアトモスフェリックリサーチ
Priority date: 1992-10-01
Filing date: 1993-09-27
Publication date: 1996-01-30
Anticipated expiration: 2013-07-09
Also published as: JP2774197B2; AU5140493A; ATE163486T1; EP0663091B1; EP0663091A1; AU668425B2; DE69317119D1; CA2124593A1; DE69317119T2; US5432895A; WO1994008312A1

Abstract

(57)【要約】仮想現実画像作成システム (10) は、実際の物体と現象を、それらが静的または動的な特性を備えている時に、それらを有する多次元空間を想定して、ユーザが、この多次元空間を介してポイントまたは通路あるいはその両方を設定することを可能にする。装置 (10)は、多次元空間を介してポイントまたは通路あるいはその両方から見られると思われるユーザに光景、画像を表示する。この光景、画像は、実際の現象と物体をユーザにとって重要な遠近図に整える、ユーザ設定特性を介して濾過される。この濾過された光景、画像は、ユーザに、この多次元空間内部に存在する現実の仮想の光景、画像を示し、そこでは、仮想の現実は、ユーザに特に重要な物体と光景、画像と現象だけ搭載するデータをユーザに示す。

Description

【発明の詳細な説明】仮想現実画像作成システム発明の分野本発明は、コンピュータ生成画像、特に、多次元空間の可視性画像を作成し、空間内部で任意に予め設定された位置から見られる時に、多次元空間内部で構成される種々の３次元の現象と特徴に関して濾過された画像を表すシステムに関する。問題実際の現象を処理してユーザに有益で且つ単純な表示フォーマットで現象を表示する、合成コンピュータ制御システムに問題がある。コンピュータ生成グラフィックは、広く用いられていて、なおかつ、物体と現象と多次元空間とその間の相互作用に関する正確な表示を行うために一般的に用いられている。コンピュータ生成グラフィックは、トレーニングや分析または他の目的のために、ユーザに実際の状態または仮説の状態で画像を示すシミュレーション・システムに於いても広い範囲で用いられている。コンピュータ生成グラフィックは、極めて精巧につくられていて、なおかつ、仮に実在する状態で極めて複雑で非現実的な状況を表示することもできる。コンピュータ・グラフィックのアプリケーションは、数多くの技術とアプリケーションを対象にしている。コンピュータ・グラフィックが重要な影響を与えている１つの分野は、複雑な現実の世界の現象を示すリアルタイム・ディスプレイの分野である。或る基本的な研究がこの分野で行われてきたが、極めて複雑な現象を処理できる優れた柔軟性と応用性を備えたシステムは、まだ実用の域に達していない。従って、現実の世界を予め設定されたユーザの観点に相応してマップするサンプルの形態で、大きな多次元空間の複雑な多次元でリアルタイムの現象を視覚的に表示しなければならない問題がある。問題を解決するための手段前述の問題は、本発明の仮想現実画像作成システムに依って、この分野で達成された技術の進歩から解決される。この装置は、実際の物体と現象を、それらが静的または動的な特性を備えている時に、それらを有する多次元空間を想定して、ユーザが、この多次元空間を介してポイントまたは通路あるいはその両方を設定することを可能にする。この装置は、多次元空間を介してポイントまたは通路あるいはその両方から見られると思われるユーザに光景、画像を表示する。この光景、画像は、実際の現象と物体をユーザにとって有用な遠近図に整える、ユーザの設定可能な特性に基づいて濾過される。この濾過された光景、画像は、ユーザに、この多次元空間内部に存在する現実の仮想の光景、画像を示し、そこでは、仮想の現実は、ユーザに特に重要な物体と光景、画像と現象だけからなるデータをユーザに示す。この装置は、多次元空間内部にある現実を強調表示し重点的に表示し削除して新たな配列を設定して、ユーザが定められた作業を実施するために見る必要があるものだけユーザに画像で示す。現実の世界の現象のリアルタイムなインフォーメーションの選択表示は、ユーザが、この装置に依って表示される画像に搭載されている縮小されたデータ・セットを処理して、指定された作業を従来は不可能だった方法で実行できるようにする。前述の好ましい実施態様は、飛行場が多次元空間に於ける予め設定された場所に位置し且つ種々の３次元の地勢学的表面の特長に依って囲まれている空港オペレーションシステムのものである。空港を囲む３次元空域は、空港の近くを飛行する飛行機を空港周辺の地勢学的特長と種々の気象条件及び当該空域を共用する特定の飛行を行っている他の飛行機を回避する為の離着陸パターンに導く為、航空交通管制官に依って一般的に管理される。この問題は極めて複雑である、何故ならば、空港周辺の多次元空間が、航空交通管制官に依って間接的に制御されることができる飛行機のような動的な現象だけでなく、航空交通管制官の制御が不可能な気象学的事象のような動的現象に加えて、空港とそれが囲む地勢学的特長のような固定された物体を含んでいるからである。動的な現象は時間的に且つ空間的に変動し、なおかつ、この多次元空間内部の飛行機の動きは、他の飛行機のポジションだけでなく気象学的現象のリアルタイムで且つ時々生じる瞬間的な変動に相応してリアルタイムで管理されなければならない。周知のシステムは、航空交通管制官やパイロットまたは他に考えられるユーザに、空港周辺の多次元空間に関連するデータの全てに関する合理的な抜粋を遠隔操作方式で提供しない。従来の空港施設は、空港と地上レベルに関して気象と航空交通と気象の空間的関係に関連するデータを、飛行機のパイロットだけでなく航空交通管制官に提供するために、かなりの量のデータ収集計器を含んでいる。この装置に伴う問題は、データ収集計器の全てが個々のユニットに相応して構成されていて、各々が多次元空間の画像を種々のユーザに制御して提供するように適応できる普通の計器に複数のシステムを統合する僅かの試みに依って１つのセットの狭い範囲で定義された関連するインフォーメーションをユーザに示すように適応されていて、なおかつ、各々画像がインフォーメーションに対するそれらの特殊な必要性に基づいてユーザに示される。これは、航空交通管制官が飛行機のパイロットとインフォーメーションに関して大きく異なる必要性を有しているので特に重要である。本発明の装置は、データを数多くのデータ収集源から得て、このインフォーメーションを多次元空間に関して重要なインフォーメーションの全てを示すデータベースと制御可能な状態で関連付ける。グラフィック処理装置は、ユーザ入力に対応して、各々個々のユーザに適した或る視覚的な特性だけでなく多次元空間を介して予め設定されたポイントまたは通路を定める。グラフィック処理装置は、そこで、異質または紛らわしいインフォーメーションを削除し且つフィルターに依って定められた特定のユーザに特に関係するデータだけ表示することに依って、視覚的な形式で多次元空間の汎用化された光景、画像を、ユーザにリアルタイムで示す。空港業務環境に於いて、低レベル・ウインド・シャー警報システム（ LLWAS）は、地上ベース・センサーを用いて、空港周辺のウインド・シャーとガスト・フロントのような気象学的現象の存在と位置を示すデータを生成する。更に、ターミナル・ドップラー気象レーダー（TDWR）は、空港を囲む領域の気象学的現象の存在と位置を識別するため空港に設置できるので、航空交通管制官は雷雨のように好ましくない気象学的現象を把握して連絡することができる。更なるデータが、空港を囲む地勢学的な表面の特長を示す LANDSAT データの形式で使用できる。航空交通管制レーダーは、航空交通管制の目的のために空港周辺の空間内部の飛行機の存在と位置を示すためにも使用できる。まとめて、これらのシステムは、気象学的事象と飛行機の操縦を含めて、空域に存在する動的な現象だけでなく、多次元空間の不変の特性を表すデータを提供する。パイロットが盲目の状態で飛行しているポイントで、飛行機の前方の空域の視覚画像を得るパイロットの能力が損なわれる、ゼロ視覚モードで、空港業務が行われることは珍しいことでない、パイロットが、別の飛行機または空港を囲む地勢学的特長のような固形物体と衝突せずに、飛行機を操縦できることを保証するために、パイロットは、航空交通管制官と飛行機内部に搭載されているレーダーに依存しなければならない。本発明の仮想現実画像作成システムは、数多くのシステムから得たデータを変換して、そのインフォーメーションを飛行機前方の飛行路を視覚的に表現する。この装置は、雲や霧などのような異質のインフォーメーションを削除し且つ危険な気象学的現象と他の飛行機のように、パイロットに重大な影響を与えると思われる現象だけ、パイロットまたは航空交通管制官あるいはその両者に示し、パイロットに多次元空間内部の危険性に関して明確な画像を示すので、パイロットがこれらの危険な状態を裸眼で見ることができなくても、パイロットは、これらの危険を有するコースを図で見ることができる。前述の特殊な例は、視覚画像を作成する際に一般的に見受けられる大量のデータを濾過して、ユーザの特殊な必要性から設定される“明確な画像”をユーザに表示するように機能する、この概念の数多くのアプリケーションの単純な１つの例を示している。ユーザは、従って、見る必要があるものだけ見て、霧または雲を経由して飛行機を操縦する或いは過度に広くて紛らわしい気象学的現象に於けるウインド・シャー事象を識別できない数多くの状況で現れる視覚的に過大な負荷のために以前は不可能だった業務を完全に行うことができる。このシステムの更なる機能は、動的現象の後の状態を予測する。データは、複数のサンプル抽出間隔に対して数多くのデータ収集システムに依って集められので、後のサンプル抽出間隔の動的現象の状態を図示するために推定されることができる。この機能は、航空交通管制監視者が、空港周辺の気象活動をモデル化して、ごく近い将来の空港業務の計画に相応するインフォーメーションを与えることを可能にする。図面の簡単な説明図１は、本発明の装置の全体的な構造をブロック図で示す。図2-4は、改善された気象警報システムの種々のセグメントのオペレーションをブロック図で示す。図５は、改善された気象警報システムの全体的な構造をブロック図で示す。図６は、LLWAS と TDWR 取付と典型的な気象条件を含めた、典型的な空港構成のプロットを示す。図7-12は、現象に関する簡潔なデータ表現を３次元物体表現に変換する例を示す。図13-17は、この装置で生成される典型的な仮想画像を示す。詳細な説明図１は本発明の仮想現実画像作成システム10の全体的な構造をブロック図で示している。仮想現実画像作成システム10の内部で、データ収集サブシステム１は、多次元空間とその特徴と現象を示すリアルタイム・データを収集し作成するように機能する。グラフィック・サブシステム２は、複数のユーザに依って要求される仮想ディスプレイを作成するためにデータ収集サブシステム１に依って作成される、リアルタイム・データを活用するように機能する。これを行うために、共用データベース３は、リアルタイム・データがデータ収集サブシステム１に依って書き込まれ且つグラフィック・サブシステム２の種々の処理要素に依ってアクセスされる場合に用いられる。ユーザ・データ入力装置４は、１人のユーザまたは複数のユーザが、複数のユーザの各々が対応する表示装置11に表示を希望する特定のインフォーメーションを示すグラフィック・サブシステム２に、データを入力することを可能にするために与えられている。或るオペレーションに於いて、データ収集サブシステム１は複数のデータ収集装置21-2nを搭載していて、その各々が多次元空間にある現象または特徴に関して実施される測定を表すデータを作成する。これらのデータ収集装置21-2nは、リアルタイム測定データを現象と特徴に関して簡潔なデータ表現に処理するので、簡潔なデータ表現が個々の画像を処理するグラフィック・サブシステム２に送られる。グラフィック・サブシステム２は、複数のデータ収集装置21-2nに依って作成された簡潔なデータ表現を、仮想現実画像作成システム100のユーザの各々に依って定義される視覚表現に変換する。この視覚表現は、データを効果的なフォームとフォーマットでユーザの各々に示すデータベースを設定して作成される。航空気象表示システムこの装置の典型的な応用例として、そのデータ収集サブシステムが空港施設に用いられる複数の航空気象計器を使用する、航空気象表示システムがある。航空気象計器は、探測気球または空中ベース・センサーのような航空センサーだけでなく、レーダー、雷検出網、風センサーのような地上ベース・センサーを含んでいる。航空気象計器の各々は、多次元空間に於けるリアルタイムな気象学的現象と地勢学的特徴と飛行オペレーションを示す生のデータを作成し、そこでは、リアルタイム・データはリアルタイム・データの簡潔な表現を作成するデータ収集サブシステム１に依って処理される。これらのデータ処理ステップは、しばしば、複数のデータ・ストリームの濾過、特長の抽出、補正／統合を含んでいる。更に、この処理されたデータは、関連する現象を記憶されている測定結果に基づいて予測する、物理学的ベース・モデルの入力として用いられる場合もある。簡潔なデータ表現に基づいて、グラフィック・サブシステム２は、現象と特徴に関して汎用化されているグラフィック表現を作成する。これは、仮想多次元空間に存在する１つまたは複数の物体の製作に関連する。航空気象表示応用例に於いて、この仮想現実画像作成システム10はリアルタイムで作動しなければならない、何故ならば、大幅に遅延されたデータはシステムの有効性と機能性に全体として影響するからである。ユーザに提示される視覚表現は、高速道路、自治体を意味するレンジ・リングまたはアイコン、または空港の形態で、識別可能な特長で重ねられた地域のような標準インフォーメーションのフレームを一般的に含んでいる。更に、地域の表面は、それを LANDSAT 画像またはデジタル・マップのような画像を用いて地図として構成してカラー化することができる。データ収集サブシステム１で作成される複数のデータ・ストリームを統合するために、グラフィック・サブシステム２は、データベース選出と、細部決定の相対レベルと、レンダリングのような、種々のオペレーションを実施して、ユーザが認識できる画像を、データベース３に記憶されている生のデータまたは簡潔なデータ表現から生成しなければならない。データ収集サブシステムの構造図１は典型的なデータ収集装置21の主な２次的な構成部品を示す。典型的な構成に於いて、複数のセンサー201は、予め設定された周期と反復頻度、および多次元空間内部の特定の現象と特徴の１つまたは複数の特性に関する、サンプル抽出間隔で測定するために用いられる。複数のセンサー201の出力信号は、複数のセンサー201から受信されたデータを濾過して、周囲ノイズまたは好ましくない信号成分をそこから除外するように機能する、データ濾過と特長抽出要素202に依って受信される。データ濾過と特長抽出要素202は、複数のセンサー201から受信された生データを、この特定のデータ収集装置21に依ってモニターされる特定の現象または特徴の設定に変換するようにも機能する。このような機能の１例として、複数の地上ベース・センサーの風強度測定結果を、多次元空間内部のウインド・シャー事象を表すデータに変換する、改善された低レベル・ウインド・シャー検出装置の活用がある。これを行うために、センサー201から得た生データは、多次元空間全体で行われる複数の風測定結果からウインド・シャー事象を抽出する形式に変換されなければならない。最終的なインフォーメーションは、通常の記憶装置の効率的な状態で抽出された特長を示すセットのデータを作成する簡潔データ表現装置204に依って用いられる。これは、グリッド化されたデータ・セットや特長範囲や場所データおよび他に考えられる表現形式になると思われる。更に、データ収集装置は、データ濾過と特長抽出要素202から得たデータを用いて、１つまたは複数の予め設定された構成サンプル抽出間隔を定め、測定されている特長または現象の将来の一時的な状態を識別する、予測要素203を含んでいる。予測要素2 03に依って出力されたデータは、そこで作成されるデータ・セットに包合するために簡潔データ表現要素204にも送られる。最終的な簡潔なデータ表現はグラフィック・サブシステム２に送られる。モニターされる特長が一時的で空間的に静止状態である時に、作成されるデータは不変であり且つ次のサンプル抽出間隔中に更新される必要がないことは明らかである。しかし、この環境でモニターされる殆どの現象は一時的で且つ数多くのケースで空間的に変動する傾向を示し、なおかつ、データ収集装置１のオペレーションは時間ごとのサンプル抽出ベースになり、セットのデータは各々サンプル抽出間隔の最後で作成される。複数のデータ収集装置21-2nは、好都合に時間的に協調された状態で作動して、同期されたセットのデータ・セットをデータベース３で作成するので、グラフィック・サブシステム２は、処理されなければならないデータ量に基づいて、サンプル抽出間隔ベースで１回または複数のサンプル抽出間隔で多次元空間に位置される現象と特徴に関して一時的に協調される図形を作成できる。リアルタイム環境に於いて、複数のデータ収集装置21-2nは、巨大な量のデータを収集し且つグラフィック・サブシステム２に依る使用に適した管理可能な量にデータを減少するように機能する。図５でブロック図の形態で図示されている、改善された低レベル・ウインド・シャー警報システムは、予め設定されたエリアに於けるウインド・シャーの存在と位置を識別する改善された方法を与える。この低レベル・ウインド・シャー警報システムは、数多くの場所で測定された２次元風速を、ウインド・シャー事象の地理学的表示にマップして、従来の LLWAS システムの動作効率を高める。この最終的な地理学的表示は、航空通行管制官に対してカラー・グラフィック形式で表示され、なおかつ、その表示のために空港の近くにいる飛行機に遠隔測定連絡網を介して送られることもできる。更に、ガスト・フロントが記録され、なおかつ、予め設定されたエリアを経由する、それらの進行状態もユーザに表示される。この低レベル・ウインド・シャー警報システムは、風速計とドップラー・レーダー・システムのような、複数の発生源から受信され処理されたインフォーメーションとデータを統合して、従来のシステムより大幅に改善された精度を備えた低レベル・ウインド・シャー警報を作成することもできる。特に、改善された低レベル・ウインド・シャー警報システムの装置は、ターミナル・ドップラー気象レーダー（TDWR）に依って作成されるだけでなく、従来の低レベル・ウインド・シャー警報システム（LLWA S）に依って生成され処理されるインフォーメーションとデータを使用して、予め設定されたエリア内部の低レベル・ウインド・シャー事象の位置と強度を正確に識別する。これは、これらの２つのシステム（LLWAS と TDWR）から受信され処理されたインフォーメーションとデータを、２つのスタンドアロン・システムの限界が改良されるようにして活用する、新規の統合化システムを用いて達成される。この統合化スキーマは、これらの限界を解決し、同時に２つのスタンドアロン・システムの強度を維持する。この技術は、最高度に可能なウインド・シャー危険警報インフォーメーションを与える。更に、この統合化方式は、前述のオペレーターに関連する問題も対象にしている。統合化は、完全に自動化されていて、ユーザに依る気象学的解釈を要求せず、要求されたグラフィックと英数字インフォーメーションを明確なフォーマットで作成する。最後に、この統合化技術は、従来のスタンドアロン・システムに対する任意の大きなソフトウェアの変更および任意のハードウェア変更を必要とせずに、十分に具体的に実現されることができる。 TDWR 装置は、5 cm．C-バンド・ドップラー・システムを用いて、大気に乱れが発生している時に放射状の風を測定する。このシステムは、レーダー戻り信号を処理して、レーダーから受信された放射状の速度データを示す放射状に指向されたライン・セグメントのフィールドを作成する。 TDWR 装置は、特殊なポテンシャルの低レベル・ウインド・シャー事象をもつと思われるエリアを定めるために、予め設定されたスレッショルドを越えるセグメントの分離されたセットに境界を設定する。境界は、それが予め設定されたスレショルドを越えるライン・セグメントの全てを含む最小エリアを包合するように設定される。予め設定された幾何学的形状はこの境界を作成するために用いられ、なおかつ、この幾何学的形状の特性は最小限度のエリアで要求されるデータ・ポイントの全てを囲むように適応されている。改善された低レベル・ウインド・シャー警報システムの装置は、２つの独自のセクション、すなわち、損失条件（マイクロバーストなど）をもつウインド・シャーの検出と利得条件（ガスト・フロントなど）をもつウインド・シャーの検出に分けられる。 TDWR システムは、損失データをもつウインド・シャーをマイクロバーストの形状で出力する。向上された低レベル・ウインド・シャー警報システムは、従来の LLWAS 装置に依って作成された三角形と末端発散値を用いて、同じ LLWAS マイクロバースト形状を生成する。 LLWASマイクロバースト形状は、非本質的で偽検出の LLWAS マイクロバースト形状を除去するために LLWAS と TDWR から補助インフォーメーションを用いて確認される。最終的に２つのセットのマイクロバースト形状が警報生成に対して考えられる。このシステムの利得部をもつウインド・シャーは対象エリアを２つに単純に分割し、TDWR は LLWAS センサーの外部で発生するウインド・シャー事象に対して利得滑走路警報をもつウインド・シャーを生成する、これに対して、LLWAS 滑走路指向利得警報が LLW ASセンサー・ネットワークの内部で現れるウインド・シャー事象に対して作成される。この統合化構造は、複数のセンサー・ベース・システムを同時に使用して、精度が向上されたウインド・シャー検出機能を与えるようにする。地上ベースと空中ベース・センサー・システムは、共に、風データをこの装置に与えるために用いられることができる。共通するデータ構造（予め設定された幾何学的形状）に対する入力データの種々の形式のマップは、従来のセンサー・システムを変更する必要性を解消して、ユーザに適したインフォーメーション・ディスプレイの製作を単純にする。共通するインフォーメーション表示装置とフォーマットの使用は、ユーザにとって分かりやすいシステムの組み合わせを可能にする。改善された低レベル・ウインド・シャー検出システム好ましくない気象条件、特に空港業務に影響する条件は、飛行機の操縦にとって重大な安全性の問題になる。低レベル・ウインド・シャーは重要な課題である、何故ならば、それは数多くの主な飛行機の事故を発生しているからである。ウインド・シャーは、大気の２つのポイント間に於ける風速または風向あるいはその両方の変動である。それは通常の巡航高度に於ける空港間のルートにある飛行機にとって重大な危険を一般的に導くだけでなく、ターミナル・エリアに於ける強い瞬発的な低レベル・ウインド・シャーが空港へ離着陸する飛行機にとって致命的になるからである。最も危険なウインド・シャーの形態は、マイクロバースト、すなわち、暴風雨またはにわか雨の下で或いはそこから現れる或いは無害のように見える積雲のもとでの雨のない大気に於いても現れる、冷たくて重い空気の小規模であるが強い下向きの噴流からの空気の流出流である。この下向きの風が地上に達すると、それは、ガーデン・ホースからコンクリート車道に真っ直ぐ下向きに噴出された水の流れのように水平に広がる。低い高度でマイクロバーストを飛行する飛行機は、まず強い逆風に、次に下向きの風、最後に空気速度の急激な低下と揚力の突然の損失を導く追い風に遭遇する。この揚力の損失は、離着陸のために空港の滑走路に近づく時のように、低速で飛行する時に、飛行機を失速させて破壊させる恐れがある。従って 15 ノット以上の逆風損失または利得条件が、飛行機が地上から 1,000 フィート未満にあり且つ滑走路末端から３海里未満の領域で検出される時に、滑走路特有の警報をパイロットに与えることが望まれる。図６は典型的な空港施設の平面図を示していて、そこでは、空港がＬとラベル表示されているラインに依り水平軸上に指示される領域内部にあり且つターミナル・ドップラー気象レーダー・システム502が空港の周辺から距離Ｄに位置している。空港の境界内に、複数の低レベル・ウインド・シャー警報システム・センサー505がある。センサー505は、２〜４キロメートル離れて位置する典型的な風速計であり、空港領域内部の風速に関して単一面で２次元の写真を作成するために用いられる。ターミナル・ドップラー気象レーダー502は、対照的に、全ての滑走路 (Rl-R4) と飛行路を調べるが、風の放射状で水平の流出成分だけ測定できる、１次元（放射）ビームから構成している。通常の TDWR 調査戦術は、毎分１つの表面の標高を調査して、２時間半ごとに少なくとも 20,000 フィートの高さに相応する運航領域の高度を調べる。この戦術は、高度の特長をモニターして、まさにマイクロバーストが発生しそうな状況であることを示しながら、表面流出流の頻度更新を与えることを意図されている。マイクロバースト（M1-M8）は、それらが空港所在地の上部の特長と事象をモニターすることに依って、或る程度、推測できるが、表面流出流に依って主として認識される。雷雨は、地上に達すると水平に広がる冷たくて重い空気の強い下向きの流れを一般的に生成する。この下向きの流れの１つのセグメントは TDWR レーダーから離れて広がっているが、反対側のセグメントは TDWR レーダーに向けて広がっている。これらの流出流は、マイクロバースト・ウインド・シャーを検出する趣旨からして対称であることが、一般的に想定される。殆どのマイクロバーストは純粋に対称の水平流出流でないので、TDWR システムには非対称流出流の真の密度を検出または推定する問題がある。図６から分かるように、低レベル・ウインド・シャー警報システムの風速計505は、空気滑走路 R1-R4 の両側に設置されているが、希望されるように滑走路の末端から完全に３マイルの距離まで延長していない。従って、風速計505は、空港業務に影響する可能性がある風速計ネットワーク(M1,M4)の外部に水平方向の空気流があるが、空港に設置されている限られた数の風速計50 5の範囲外であっても、それらの間近（M2，M3，M5-M8）に発生する、水平方向の空気流だけ検出することができる。改善されたウインド・シャー警報システムの構造図５は改善された低レベル・ウインド・シャー警報システム100の全体的な構造をブロック図で示している。この低レベル・ウインド・シャー警報システム10 0は、予め設定されたエリアＡの内部の低レベル・ウインド・シャー条件の位置と強度の両方を正確に識別するために、固定式地上レベル・センサー（風速計） 505の或るセットに依って収集された地上レベル風データを、第２のセンサー（ドップラー・レーダー) 502に依って収集された高い高度の風データに統合する。発明の本実施態様に図示されているデータ入力の２つのセットは、エンド・ユーザに提示される統一された正確な出力に統合する前にデータを予め処理するために、センサーに付随する従来のデータ処理システムから作成されたデータを含んでいる。センサー・システムは、地上レベルで或いはその近くに於けるウインド・シャー事象の存在を検出し且つその位置を識別するために用いられる風速計ベース・ウインド・シャー警報システムである、従来の低レベル・ウインド・シャー警報システム（LLWAS）フロントと処理装置1 01を含んでいる。 LLWAS システム101は、予め設定されたエリア内部に位置する複数の固定された現場505の各々に於ける風速を表すデータ（強度と方向）を生成する。収集された風速データは、予め設定されたエリアの全体にわたって測定された風速に現れる発散または収束を識別することに依って地上レベルのウインド・シャーの位置と強度を識別する LLWAS システム101に依って予め処理される。同様に、第２のセットのセンサーは、ドップラー・レーダー・システムを用いて、予め設定されたエリアの低レベル・ウインド・シャー作用を測定する、ターミナル・ドップラー気象レーダー（TDWR）502 である。 TDWR システム502は、そのレーダー・スキャンを、単一方向に増加する半径速度のレーダー・ビームのセグメントに対して調査する。放射方向の収束のこれらの領域とエリアは、ウインド・シャー事象の位置として識別される。 TDWR 502 と LLWAS 101 の統合のために開発された統合化システム103は、製造レベルの技術であり、なおかつ、２つの独自のセクション、すなわち、損失条件（マイクロバーストなど）をもつウインド・シャーと利得条件（ガスト・フロントなど）をもつウインド・シャーの検出に分けられる。 TDWR システム502の損失部をもつウインド・シャーの出力はマイクロバーストの形状であり、これは共にグラフィック・インフォーメーションとして用いられ且つ文字に依る滑走路警報を生成する。従来の LLWAS システム101に対する“追加の”統合として、拡大された LLWAS セクション102が LLWAS マイクロバースト形状を生成するために開発された。これらの形状は LLWAS システム101から得た三角形と末端発散値を用いて計算された。これらの形状の生成に用いられた方法は全く異なっているが、これらの LLWAS マイクロバーストの形状は - 形式と内容の両者に於いて - TDWR マイクロバースト形状と同じである。これは、同じ警報生成ロジックが適用されることを可能にし、なおかつ、マイクロバースト検出の共通グラフィック・ディスプレイ116を可能にしている。 TDWR／LLWAS（損失をもつウインド・シャー）マイクロバースト統合114は、基本的に、各々サブシステム112と502のマイクロバースト形状の組み合わされた使用になる。この組み合わせは、しかし、形状の空間的な併合でない。各々形状は別の存在物として考慮される。更に、LLWAS マイクロバースト形状は対称性テスト113に於いて確認プロセスを通された。これに依って、我々は TDWR と LLWAS の両方の補助インフォーメーション703が或る“弱い”LLWAS マイクロバースト形状 - 無意味の或いは偽りの警報を生成すると思われるものを除去するために用いられる。この手順の理由と実施方法について次に説明される。しかし、このプロセスの代わりとして、サブシステム112と502の各々からのセンサー・データは、併合されたデータを意味する形状の合成セットを生成するために併合されることができる。この代替プロセスは、このシステムを実現する関係で、ここで注目される。セットのマイクロバースト形状が拡大された LLWAS 装置102と統合化装置103 に依って作成されると、これらの形状は、滑走路損失警報生成プロセスを備えたターミナル・ドップラー気象レーダー・システム502に送られる。同様に、統合化装置103は、ガスト・フロント統合化装置115の LLWAS 滑走路指向利得データと TDWR ガスト・フロント・データを受信する。 LLWAS 滑走路指向利得データは、LLWAS 風速計の風ベクトルを用いて、予め設定されたエリア内部のガスト・フロントを検出し記録してグラフィック表示するデータ・フロント記録システム 119を含んでいる。 LLWAS 滑走路指向利得 (ROG)は LLWAS ネットワーク内部で利得の危険性をもつ通常のウインド・シャーを検出するためにも用いられる。これは特殊なガスト・フロント検出に必ずしも拘束されない。利得条件をもつウインド・シャーは、ガスト・フロントと関係なしに発生する - 例えば、マイクロバースト流出流の立ち上がり端、または大規模（気象学的）な前部通路を導く。選択されたデータは、滑走路利得警報生成プロセスが、利得の危険性をもつウインド・シャーの存在を意味する警報を作成する TDWR システム505に送られる。 TDWR システム502の警報仲裁プロセスは、滑走路損失警報生成プロセスまたは滑走路利得警報生成プロセスに依って作成された警報を選択して TDWR ディスプレイ116に表示する。従来のディスプレイ116は、グラフィック形式でマイクロバースト形状とガスト・フロントを図示し、なおかつ、どの滑走路が警報状況にあるかについて示す、TDWR 地理学的状態ディスプレイ（GSD）から構成している。 TDWR と LLWAS リボン・ディスプレイ・ターミナル（RDT）は各々運航中の滑走路に対して警報状況と事象タイプと場所と強度を示す英数字のメッセージを与える。従来の LLWAS 101 と TDWR 502 システムは、コストと従来の施設に対する影響を最小限にするために変更することなく、最大限度に活用できることが、前述の説明から明らかである。これらの特長を他のシステム構成でも実現できる。任意の他のデータ収集システムは、前述の哲学を応用すると、従来の TDWR システム502または従来の LLWAS システムに依って同様に統合されることができる。例えば、別のドップラー・レーダーまたは別の風速計ネットワークを加えることができる。形状生成哲学 LLWAS マイクロバースト形状の計算は、表面の風の発散の検出に基づいている。これらの三角形と末端発散の推定値は長方形グリッドにマップされる。前述のスレショルド・グリッド・ポイントの連続する“集団”が収集されて次にマイクロバースト形状の生成に用いられる。 LLWAS データに特有の真の表面風フィールドの空間的に下方のサンプル抽出を補償すること、すなわち“対称性仮説”は、これらのマイクロバースト形状に相応する場所と規模と強度の生成（損失推定）に用いられる。この仮説は、ちょうど対称のマイクロバーストが各々（前述のスレショルド）グリッド・ポイントで中心に位置していたようにして適用される。一般的に、マイクロバースト流出流は対称でない。しかし、与えられた集団のこれらの対称“グリッド-ポイント-マイクロバースト”の空間的な重ね合わせは、非対称事象を近似化する非常に好ましい作用になる。与えられた検出された発散が現実であっても、LLWAS データは、それがマイクロバーストに真に関連しているかどうか決定するために単独で用いられることはできない。従って、対称仮説の適用は必ずしも有効でないと考えられる。問題は２つある。対称仮説が常に用いられる場合、それは、偽りの警報を或る非マイクロバースト状況で生成すると思われる。例えば、反復性の発散パターンに現れる強い表面風である。一方、対称想定が絶対に用いられない場合、有効マイクロバースト事象のためのウインド・シャー警告は、不正確な状態で表示されるか、または除外される場合もある。そこで、問題は、与えられた LLWAS 検出発散がマイクロバーストに関連しているかどうか決定し、従って、対称仮説を適用すべきかどうかについて決定することにある。開発されたアルゴリズムは TDWR からの“高度特長”インフォーメーションと、３次元反映構造とマイクロバーストの前兆（共に表面に対して下方に突き出されている）と、TDWR 502 と LLWAS 101の両方から検出された“強い”表面発散（マイクロバースト形状）を組み合わせていた。このインフォーメーションは、空間的に且つ一時的に合成されて、セットの幾何学的なディスクを作る。これらのディスクの意図は、好ましい可能性をもつマイクロバースト作用がある場合に、ディスク内部または上方あるいはその両方の大気の部分を示すことにある（すなわち、シリンダー）。この“部分”は、空間の、表面流出流、または表面上部のマイクロバーストの特長（反射または速度あるいはその両方の性質）の検出になると思われる。マイクロバーストが、発生しようとしているか、進行中か、または発生したばかりであるか、何れかの状態であると考えられる。これらのディスクは、確認される、これらの LLWAS マイクロバースト形状の “密接度”について調査される。この隣接性基準に適合する時に、LLWAS マイクロバースト形状が“正当化され”且つ前方に渡される。すなわち、対称性仮説の使用がこのケースに於いて適切であると想定され、なおかつ、この LLWAS マイクロバースト形状はシャー警告を生成されるために用いられ且つ GSD に表示される。近似性テストに適合しない場合、LLWAS 形状は廃棄される。しかし、この後者の状態に於いて、マイクロバーストに関連していない、または対称性ディスク計算で適正に識別されていない可能性のあるマイクロバーストで、明確なウインド・シャーの危険が生じる場合がある。このタイプの誤った検出を防止するために、LLWAS滑走路指向損失（ROL）インフォーメーション703が、任意の適切なウインド・シャー警告を生成するための対策として用いられる。向上された LLWAS システム-前処理向上された LLWAS システムは、マイクロバースト形状を作成する際に用いられるグリッド・ポイント・テーブルを作成する。このプロセスは図３に図示されていて且つシステム始動時に作動される。前処理ステップとして、三角形と末端マイクロバースト検出エリアを分析グリッドにマップする、セットのポインタが生成される。リアルタイム・オペレーション中に、LLWAS 三角形と末端発散値は、グリッドにマップされて - 強度値を各々グリッド・ポイントで適用する。このセットのグリッド・ポイント強度は、セットの低レベル・ウインド・シャー警報システム・マイクロバースト形状を生成するために、集団形状生成装置111に依って生成される集団と共に用いられる。三角形と末端をグリッドにマップする “ポインタ”は“ファースト・タイム・スルー”前処理ステップである。これは、“ポインタ”インフォーメーションが、変わっていない与えられたLLWAS 風速計ネットワーク配列の単純な関数なので、このようにして行われる。前処理の場所指定テーブル・データ生成は、風速計場所値がメモリから検索されるステップ1201で開始され、なおかつ、ステップ1202で、計算の変更に必要な現場適応パラメーターもメモリから検索される。ステップ1203で、グリッドは、ｘ・ｙデカルト座標セットの次元に於けるグリッド・ポイントの数を、最小サイズのｘｙグリッドを作成して計算を実施する入力データ・ポイントの数に基づいて計算することに依って作成される。ステップ1204で、セットのグリッド・ポインタは、ステップ1203で作成されるグリッド・システムの特定のポイントに依りスレショルド値より高い発散推定値をマップするために作られる。これは、警報を導くと思われるマイクロバーストの中心を定めることになる。数多くのグリッド・ポイントが発散要素スレショルド値より高いので、これらの要素に警報を作らせるマイクロバーストを中心に定める場所を示すことは難しい。各々センサーまたはネットワーク要素は、数学的なマイクロバーストを各々グリッド・ポイントに設定してテストされる、なおかつ、与えられたネットワーク要素を警報状態にする、そのようにテストされたグリッド・ポイントの各々１つは、その特定のネットワーク要素と関連することになる。その結果、各々低レベル・ウインド・シャー警報システム101三角形と末端に関連するグリッド・ポイントのセットは、要素グリッド・ポイント・ポインタを作るように作成される。この計算を実施するために、対称マイクロバースト・モデル、すなわち、空間的に且つ強度的にも一定の時間で対称であり且つ振幅と最大半径の関数にすぎない単純な半正弦波が用いられる。実際のマイクロバーストが空間的に非対称であっても、それは、数多くの対称マイクロバーストの直線的な重ね合わせに依って、この計算プロセスに相応する十分な特性を作成する第１位の数学的膨張に少なくとも近似化されることができる。前述のステップが実施されると、測定データの処理がステップ1205で始まり、そこでは、低レベル・ウインド・シャー警報システムの三角形と末端放散値が、スレショルドと推定損失値と警報状態の比率に関して対応するセットの生成に用いられている。これらのグリッド・ポイントに関連して、２つのセットの強度値、すなわち、スレショルド比率に相応する低レベル・ウインド・シャー警報システム発散と関連する推定損失値がある。これらの２つのセットの強度インフォーメーションの目的は、測定された量が風フィールド発散（またはウインド・シャー）であっても、ユーザの要求される出力値は滑走路指向損失値である事実に依る。従って、発散から損失へのマップが必要とされる。次に示すデータ処理ステップは LLWAS システムからのインフォーメーションの各々更新時に行われる。１． LLWAS システムからの三角形と末端放散値の入力２．各々三角形と末端の“比率”（発散／スレショルド）の計算３．三角形と末端の比率をグリッドにマップ４．グリッド・ポイントの集団５．集団からの形状生成集団生成理論図２は、アルゴリズム・プロダクツを低レベル・ウインド・シャー警報システム101から受信して、ウインド・シャー事象の場所の表示を作成する集団生成プロセス111を、流れ図で示している。このルーチンは、入力として、低レベル・ウインド・シャー警報システム101に依って作成された三角形と末端放散を受け取る。集団生成プロセス111は、或る入力スレショルド・レベルより高いポイントの集団を生成する。これらの集団は、低レベル・ウインド・シャー警報システム形状生成アルゴリズム112に出力される。グリッド・ポイントは空港周辺に於いて予め設定されたエリア内部のデータ収集ポイントであり、そこでは、エリアは、プラスのｘ値を東部に対して且つプラスのｙ値を北部に対してもつ標準の２次元長方形演算方向に於いてセットの座標を有する２次元長方形エリアと想定されている。集団は、与えられたスレショルド値より高い、グリッド・ポイントをまず見いだすことに依って生成される。前処理段階に於いて、0.5 km x 0.5 km の空間をもつグリッドが、風速計ネットワーク505をカバーする領域の上に構成されている。シミュレーションされるマイクロバーストは各々グリッド・ポイントに置かれ、なおかつ、発散は各々ネットワーク要素のコンピュータになる。与えられた要素のコンピュータ発散がその要素のスレショルドより高い時に、“連携”がグリッド・ポイントとその要素の間で行われる。このようにして、グリッド・ポイントの全てをネットワークの三角形と末端に仮説の発散検出を介して接続していたテーブルが構成される。このテーブルは、逆ロジックを用いてリアルタイムに採用される。ネットワーク要素がそのスレショルドより高い発散を検出すると、セットのグリッド・ポイントが（テーブルを介して）その発散と関連づけられる。何故ならば、理論分析から、これらのポイントが、潜在するマイクロバーストの場所になるからである。これらのサブセットのグリッド・ポイントが識別されると、それらはグリッド・ポイントの連続するグループの “集団”を生成するように処理される。連続することに依って、隣接する上下左右のポイントは、対角線に沿っていないと見なされることを意味する。３セットの集団は、グリッド・ポイントの“低レベル”と“高レベル”と“低レベル密度 ”の収集を表すグリッド・ポイント・スレショルド・データを含むように生成される。“低レベル”と“高レベル”グリッド・ポイントは、これらの特定のグリッド・ポイントに於いて推定される風の発散強度を表している。“高レベル”グリッド・ポイントは、初期のスレショルドを大幅に越えていたグリッド・ポイントを区別するために用いられる第２のスレショルドを表している。この第２のスレショルドは、従って、適度な強度と大きな強度をもつウインド・シャーに差をつけることになる。 “低レベル密度”グリッド・ポイント集団は、前述の低レベルと高レベル・プロセスのものと同じであるが、非常に数多くのグリッド・ポイントの圧縮を意味しており、この数は過度に大きくなるか、または最終的な幾何学的パターンが凹むか或いは延長される特性になると思われる。このような問題の１例として、数字８の形状のグリッド・ポイントの収集が考えられる。グリッド・ポイントを小さくて凸型のコンパクトなパターンに収集することを少なくするために、密度重量設定オペレーションが低レベル・グリッド・ポイント値に対して実施される。これを行うために、各々グリッド・ポイントの初期強度が、局部的に近い占有密度重量と掛け算されて、新しい強度値を各々グリッド・ポイントで計算するので、これらのグリッド・ポイントの幾何学的パターンを更に正確に再構成できる。密度重量は、グリッドに与えられたポイントの場所に基づいて数多くの数学的手法の中の任意の１つを用いて生成された０と１の間の正規化された値になる。例えば、与えられた内部ポイントのポイントの近くのセットは、対角線とその与えられたポイントを含めた８つの隣接するポイントになる。スレショルド値より高いこのセットのポイントの数が合計され、なおかつ、この総数は初期の近くのセットにあるグリッド・ポイントの数で割り算される。これらの密度で重量づけられたポイントは、低レベル密度の幾何学的集団を形成するために、低レベルと高レベル計算に関して同じ形状で集団に形成される。この手順は、グリッド・ポイントを更にコンパクトなパターンに収集することを容易にして、なおかつ、過度に拡大された集団をセットの小さいコンパクトな集団に分離する。好まれる幾何学的形状１つの好まれる幾何学的形状は、計算の整合性と単純化のために、これらの計算の全体にわたって用いられる。ここで開示される好まれる形状は、バンド・エイドの形状と類似の半直線状の長円形、すなわち半円状の“エンド・キャップ” をもつ長方形になる（これらのマイクロバースト形状は TDWR 形状と同じである）。この形状は、半円を形成するために、エンド・ポイントの各々で用いられる２つのエンド・ポイントと半径を有する軸線セグメントに依って数学的に形成される。この幾何学的形状は、軸線セグメントがこの与えられた集団内に位置するグリッド・ポイントの全てから最小限度に重量付けられた平方にされた距離を有し、更に、この形状が集団のグリッド・ポイントの全てを囲むようにして、各々集団に対して作成される。形状が過度に大きいか或いは凹み型の特性である場合に、形状は、グリッド・ポイントを囲む数多くの小さな形状を作成するように処理される。この形状は、それが、これらの条件を満足した後に最小限度のエリアになるように作成される。更なる処理ステップ、最小平方サイズ縮小化が、過度に大きな形状を“切り取る”ために実施される。マイクロバーストに適した形状を計算する際に、用いられる強度インフォーメーションは、三角形と末端からグリッド・ポイントにマップされるスレショルドと計算された発散の比率になる。与えられたグリッド・ポイントの比率値は次のようにして生成される。まず、各々 L LWAS ネットワーク要素の比率（三角形または末端あるいはその両方）が計算される。この比率は、その要素の検出された発散推定値と、その要素の発散スレショルド値の比率である。この予め設定されたスレショルドは、危険な風フィールドの発散を指示するように設計されていて、数学的なマイクロバースト・シミュレーションに基づいて計算され、なおかつ、与えられた三角形または末端の幾何学的特性を考慮している。別のセットの用いられる強度インフォーメーションは、これらの発散に基づく、各々ポイントに関連する損失値の推定である。マイクロバーストの形状は、低レベル密度集団と最小平方形状サイズ縮小化と統計的形状強度計算を用いて“ウインド・シャー警報”(WSA) レベルで計算される。他のセットの幾何学的形状は、高レベル集団と最小平方縮小化と強度計算の最大値を用いて“マイクロバースト警報”(MBA) レベルで行われる。集団生成プロセス図２はクランプ生成プロセス111を詳細な流れ図で示していて、そこでは、データが関連する低レベル・ウインド・シャー警報システム101から受信されてメモリに記憶されるステップ1102から、プロセスが開始されている。ステップ1102 で、クランプ生成プロセス111は、低レベル強度ポイントを局部的に占有されている近くの密度重量付けられた強度値に変換する。このプロセスは、前述のように、低レベル入力強度値の全てを使用して、これらのポイントの新しい値を、始めに予め設定されたスレショルドを越えた隣接するデータ・ポイントの密度に基づいて計算する。入力スレショルド値より高い各々与えられたデータ・ポイントは、連続するポイントの総数で割り算された、入力スレショルド値より高い与えられたポイントを含めて、連続するグリッド・ポイントの数を表す０と１の間の数となる与えられた密度重量である。すなわち、内部ポイントの場合、密度重量は、９で割り算された入力スレショルド値より高い近くのポイントの数になる。これは、連続するポイントが、左右上下に隣接するポイントと、このｘｙデカルト座標システムの４つの対角線ポイントとして定義されているからである。このセットの密度重量付けられた値が計算されると、プロセスはステップ1104に進み、そこでは、データ・ポイントの初期のグループ化が、スレショルド値を越えていたグリッド・ポイントを連続するグループにグループ化して行われる。低レベル密度データ・ポイントのオペレーションと同時に、またはその次に、ステップ 1105と1106が、高レベル強度ポイントで実行されて、ステップ1102と1103と同じ連続グループ化機能を実施する。セットのグループ化は、最小限度のエリアの予め設定された幾何学的形状を生成するために形状ドライバーに依ってステップ1106 で用いられる。半径縮小化の後に形状内部に残っているポイントを用いて、最小平方縮小軸セグメントを計算し、新たに縮小された軸線セグメントを作成する。最終的に縮小された形状の軸線セグメントは初期の非回転デカルト座標システムに変換され、形状に適した全体的な強度が計算される。最終的な形状は、そのエンド・ポイントが予め設定された半径の半円の中心を意味する線から構成していて、そこでは、エンド・ポイントの半円は、直線セグメントに依って接続される時に、バンド・エイド形状を作成して、その強度が計算された最小限度のエリアのデータ・ポイントの全てを囲んでいる。入力データの類似のプロセスが、ステップ1106と1107の高レベル強度ポイントに対して行われ、そのプロセスはステップ1104と1105のオペレーションとシーケンスで或いは平行して行われることができる。形状とそれらの強度が低レベル密度強度ポイントと高レベル強度ポイントの両方に対して計算されると、プロセスは、ステップ1109で終了する。形状生成前述のように、この予め設定された幾何学的形状は、２つのエンド・ポイントと、２つの半円形状を作成するためにエンド・ポイントで用いられる半径を有する、軸線セグメントから形成されるバンドエイド形状になる。このプロセスは、図３に流れ図の形態で図示されている。プロセスは、前述のセットの１つのグリッド・ポイントの全てを検索し、なおかつ、それらをメモリに記憶することに依って開始される。これらの記憶されたグリッド・ポイントを用いて、集団の各々グリッド・ポイントの測定または計算された強度が正規化される。セットのグリッド・ポイント値の全てが正規化されると、重量付けられた最小平方線は、標準的に重量付けられた最小平方技術を用いて、これらのポイントに設定される。これは、グリッド・ポイントの入力セットの有効ポイントの全てを介して設定された最適の線をつくる。重量付けられた最小平方線が作成されると、この線セグメントのエンドは、セットのデータ・ポイントの全てを計算された最小平方線に描くことに依って計算される。プロセスは、これらのポイントを経由する計算された最小平方線の傾斜とデータ・ポイントの各々の座標を使用する。集団ポイントの座標は、最小平方線が水平になるように、回転される座標システムに定められる。この計算の出力は、この回転システムと、軸線セグメントと、この座標システムのポイントの集団ポイント座標になる。この回転エンド・ポイントの座標値の第１セットは、回転ｘｙデカルト座標システムの最小ｘ値を意味する線の最も左側のポイントになり、第２座標出力は、このデカルト座標システムの最大ｘ値を意味する最も右側のポイントになる。形状線セグメントのエンドが決定されると、次の計算の全てが回転座標システムで行われる。ポイントを囲み且つ最小エリアとなる形状の半径は、１次元の平滑化機能（すなわち単一）最小化ルーチンを用いて計算される。形状エリア最小化最小化機能は形状エリアを最小にする半径を計算するように作動され、なおかつ、この新しい半径を用いて、軸線セグメント・エンド・ポイントが決定された半径を考慮して変更できるかどうかについて決定する検討が行われる。これは、いまのセットの有効データ・ポイントを計算された最小平方線に描き且つ新しいエンド・ポイントを前述のように計算することに依って行われる。これが行われると、軸の長さは、軸エンド・ポイントを軸セグメントの重心に向けて、水平距離の重量付けられた最小平方短縮を用いて、集団ポイントから最も近い形状の境界に移動すると可能な時に短縮される。最も近くすることに依って、これらのポイントは３つのセットに分割されることが分かる。すなわち、そのｘ値が形状の重心より小さいセットと、そのｘ値が形状の重心より大きいセットと、もともと形状に関連していたが半径短縮後に形状外部に新たに位置するポイントのセットである。正規化された重量は、軸セグメント重心に相応するポイント強度とその距離の関数になるように選択される。プロセスは、今のアクセス線セグメント・エンド・ポイントを使用し、今の軸線セグメントの重心を計算して、最小化反復間隔を初期設定する。そのように生成された形状が余りにも大きい場合、それは複数の形状に分けられる。過剰サイズのテストは、軸線セグメントに半径の２倍をプラスした長さが予め設定されたスレショルドより大きいかどうかである。その場合、軸線セグメントは、小さくて重なり合う可能性のあるピースに分割される。もともと初期集団に関連していたグリッド・データ・ポイントは、そこで、対応する２次的な形状に関連することになる。複数の形状の重なりがある時に、グリッド・データ・ポイントは、複数の形状に関連することができる。最終的に複数の形状は、複数の隣接する或いは重なり合うウインド・シャー事象の同時的な存在を、より正確に反映することになる。最小平方形状サイズ縮小化このプロセスは、危険なマイクロバースト領域を更に正確に示す単純で効率的で数学的に確実な方法を提供する。 TDWR システムにまだ用いられている - 初期のマイクロバースト形状アルゴリズムは、シャー・セグメント804（“半径速度のランが増加”）の全てがマイクロバースト形状803の内部で囲われることを要求する（図８）。これらのシャー・セグメント804の位置が幾何学的構造に於いて過度に拡大される或いは均一に凹んでいる或いはその両方の時に、“全ての囲み”形状803は過度に大きくなる。すなわち、それは非危険領域805を含んでいるかも知れない。これは、マイクロバースト形状803の任意の部分が与えられた滑走路801の周囲の予め設定されたボックス802と交差する時に、滑走路の警報が生成されると、偽りの警告を生成する。この同じ状態は LLWAS マイクロバースト形状をもつ。ここで、我々は、概念は同じであるが、過度に拡大された或いは凹んでいる或いはその両方のグリッド・ポイント集団に関心をいだいている。この文書化された“過剰警告”問題を解決する方式は、本発明の装置の LLWAS マイクロバースト形状に適した形状サイズの最小平方縮小化に関連して開発された。 “過剰警告”問題の更なる関与は滑走路警報の“強度”を生成することである。すなわち、与えられたマイクロバースト形状803が“滑走路警報ボックス”802 と交差した後に、警報に適した強度が計算されなければならない。再び、TDWR スタンドアロン・システムに用いられた技術が、まずまず単純であるが、危険な強度を過剰に推定する傾向を示すことになる。これらの過剰な推定は、しばしばパイロットに依って偽りの警報として見なされる。従って、再びLLWAS マイクロバースト形状の関係で、単純で効率的で数学的に確実な方式が、本発明の装置に用いられる。このアルゴリズムは、与えられたマイクロバースト形状の強度に適した統計的な推定値を採用している。形状は、２つの軸とポイント、すなわち、 (Xel,Yel)と(Xe2,Ye2)，［Xe1≦Xe2］と半径Ｒに依って定められる（図７）。形状は、最小平方の感覚で、与えられた“集団”のポイントのセットに最適な状態でおさまる（強度に依って重量付けられている）線を見いだすことに依って初期に生成される。これらの集団ポイントは、LLWAS 風フィールドから推定されるように、空間のこれらのポイントの発散強度を基本的に反映している。半径は、形状のエリアを最小限にし、同時に集団の全てのポイントが囲われることを要求する、反復手順に依って見い出される。この技術は、“集団のポイント”と逆に“セグメント・エンド・ポイント”を使用する TDWR に用いられる手順と同じである。次に、我々は、形状サイズを縮小して、それが良好な取付状態をポイントに与えるように試みる。これは、全てのポイントが囲われていた初期基準が、集団が均一に凹んでいる時に、過度に大きい形状になる傾向を示すからである。更に好ましくない併合は、集団の末端の一般的に“弱い強度”のポイントのために現れる。これは、対称性のマイクロバースト流出流を鑑みて概念化されることができる。集団ポイントは、発散の輪郭レベルを示すようにして描かれることができる。集団の“中心”はマイクロバースト流出流の“中心”になる。発散の最高レベルはマイクロバースト流出流の中心に位置し、中心からの距離が長くなるにつれて、単純に強度が低下すると思われる。形状の半径が最初に短縮され、次に軸の長さが短縮される。共に、重量付けられた最小平方技術を用いて行われる。形状半径の短縮我々がここで行うことは（もともと）囲われていたポイント（Ｘ_k ，Ｙ_k）の（重量付けられている）距離を形状境界に短縮することである。ｄ_kはポイントから形状軸への垂直距離（または X_k≦Xe1 または境界への距離である。る重量付けられた最小平方式を導き、新しい半径はこれは次に示す式となり、我々がセットの正規化された重量Ｗ_kを選択すると、 Σ W_k ＝１我々は重量を次のように定義するここで m_kは各々ポイントで与えられる強度である。この重量付けは、内部ポイントの相対的に高い密度に依って生成される偏りを除去するために用いられる。これは、ディスクであり、なおかつ、その構成する集団ポイントが全て同じ強度を有する、形状を考慮すると理解できる。重量付け機能は強度にだけ考えられる場合、最小平方半径の短縮は、新しいディスクの最小限度の半径を定めることを常に試みることになると思われる。重量付け機能の距離の使用は、この傾向を妨げるように設計されている。更に、我々は、軸が水平になるように回転される座標システムを選択する。（* 回転される座標を意味する）この座標システムに於いて、d _k’は下記から与えられる。形状軸長さの短縮次に、我々は、軸セグメント・エンド・ポイントをセグメントの中間ポイントに向けて（別々に）移動して軸の長さを短縮する。我々は、水平（回転座標に於いて）距離の最小平方短縮を与えられたポイントから（最も近い）境界にかけて使用する。注記：軸は、軸の長さがスレショルド長（約 1_km）より長い時にだけ短縮される。“最短にする”ことに依って、我々は、集団ポイントが３つのセットに分けられることを意味する、すなわち、その X-座標が形い”ものと、（半径短縮後に）形状外部に位置するこれらのポイントから構成する第３のセットである。我々は、この第３セットのポイントを使用しない、何故ならば、それらの（水平の）境界との距離は（いま）定義されていないからである。従って、我々が（通常のエンド・ポイント“ｅ”に対して）解決しようとしている問題は、次のようになる。ここでｄ_kはポイントｋから境界にかけての水平（X^*）距離であり、最小平方エンド・ポイントである。我々が希望する新しいエンド・ポイントは、次のようになる。より大きいポイントか、または“左側の”エンド・ポイントに対しように選択される。ここで Σ W_j ＝１縮小するように選択される。境界ｄｊとの水平（X）距離は、下記から与えられる。我々が最小限にしたい値は、そこで下記のようになる。きいかに基づいて分けられている）に等しく適用される。 LLWAS マイクロバースト形状 - 強度計算このルーチンは、与えられた形状に相応する全体的な強度推定値を計算する。この技術は、形状に関連するセットのポイントの強度に適したスチューデント統計分布を想定している。形状強度は、そこで、中間強度に“Ｋ”標準変位をプラスして与えられる百分率値になる。これは、統計理論から周知の“信頼性間隔” の応用になる。この分布は、小さなサンプル・セットに対する応用と、約 30 以上の要素のサンプル・セットの正規化分布に対する近似化のために選択された。更に、用いられた“K”の値(ｋ = 1.0) は、広範囲の自由度に対して 80 - 90th 百分率値を近似化するために選択された（これはポイントの数マイナス１になる）。対称性テスト対称性テスト装置113は、高度特長に依って作成された補助インフォーメーションとターミナル・ドップラー気象レーダー・システム502から得た形状インフォーメーションに基づいて、マイクロバースト形状ゼネレーター112に依って作成されたマイクロバースト形状を確認する。この確認は、与えられた LLWAS マイクロバースト形状が真にマイクロバーストと関連していることを示す証拠があるかについて決定する。すなわち、表面風フィールド発散の検出から生成された形状は、マイクロバースト、または熱作用や騒音風などのような或る他のタイプの風フィールドの変異性に関連すると考えられる。対称性の想定はマイクロバースト形状の生成に潜在的に含まれているので、これらの想定は、表面発散とマイクロバーストの関連性に基づいている。非マイクロバースト状態に於いて、これらの想定は、好ましくない偽りの警報を発生すると思われる。この対称性テスト手順113は、ターミナル・ドップラー気象レーダー・システム502からの反射性とマイクロバースト前兆インフォーメーションを検討して、好ましくない警報を除外する。これらの入力は、空間的に且つ一時的に組み合わされて、その存在がその境界内部または上部にマイクロバーストの存在の可能性を示す対称ディスクを形成する。対称性テスト 113に依って確認された与えられたマイクロバースト形状は、対称ディスクとの類似性についてテストされる。従って、対称ディスクに似ている不適切なマイクロバースト形状が確認され、なおかつ、そうでないものは、誤った検出と見なされる。この対称性テスト113はステップ1301で開始され、現場指定パラメーターをメモリから検索して、局部的な気象条件とセンサー構成に基づいて計算結果を変更する。ステップ1302で、ｘｙデカルト座標システムの長方形グリッドは、計算された形状の分析に必要な最小サイズのグリッドから構成して作成される。ステップ1303で、マイクロバースト形状は、その強度が現場適応スレショルドと等しいか大きくなるように選択される。ステップ1304で、今のグリッド・ポイント値が、今のターミナル・ドップラー気象レーダー高度特長インフォーメーションと任意のターミナル・ドップラー気象レーダーまたは低レベル・ウインド・シャー警報システム・マイクロバースト形状に基づいて計算される。高度特長入力は、ｘｙ中心座標と半径、および低反射と暴風セルと反射コアまたはマイクロバースト前兆ディスクのタイプに依って示されるディスクの形状になる。これらの高度特長ディスクの各々の強度値は、そのタイプに基づいて指定される。マイクロバースト形状は、ここで、このルーチンに対して既に濾過されていて且つ予め設定されたスレショルド値を越えていたものである。従って、計算された低レベル・ウインド・シャー警報システムとターミナル・ドップラー気象レーダー形状の全てが、遮蔽されて、与えられたスレショルド値を越える合成セットの形状として現れる。作成された分析グリッドに影響する各々ディスクに対して、そのディスク内部の指定グリッド・ポイントは、ディスクの特性に基づいて更新されたそれらの強度をもつことになる。各々グリッド・ポイント強度値は、１極反復性フィルターに依って時間的に濾過されて、時間的な継続性の感知を実施する。このセットの濾過された強度は、作成対称ディスク・ステップ1305に対するこのルーチンの出力になる。ディスク強度は、高度特長ディスク・タイプが実際の損失強度の値と関係するように、各々入力セットに適した基本または最小値をほぼ選ぶことに依って選択される。これらのグリッド値が設定されると、ステップ1305で、対称ディスクは、前述の集団と形状生成アルゴリズムに関して少し変更されたバージョンを用いて作成される。これらの形状がステップ1305で作成されると、ステップ1306で、対称性テストが実施されて、弱い低レベル・ウインド・シャー警報システム・マイクロバースト形状を確認する。LLWAS マイクロバースト形状と対称ディスクはこのステップに入力される。その強度がスレショルド値と等しいか高い任意の低レベル・ウインド・シャー警報システム・マイクロバースト形状は、自動的にテストをパスする。そうでない場合、限定ディスクがこれらの不適切な形状の各々の周囲に作成されて、与えられた低レベル・ウインド・シャー警報システム・ディスクが任意の対称ディスクに似ているかどうかについて調べられる。その場合、その低レベル・ウインド・シャー警報システムの形状はテストをパスする。このプロセスの出力は、入力された低レベル・ウインド・シャー警報システム・マイクロバースト形状の各々の論理的な値のリストであり、形状がテストをパスしていて且つマイクロバースト警報を作成する際に使用できることを示す真の値を、この対称性テストの結果に対して示す。マイクロバースト統合マイクロバースト統合装置114は統合装置のマイクロバースト部のドライバーである。この装置は、ターミナル・ドップラー気象レーダー・マイクロバースト形状と、対称性テスト装置113に依って出力され確認されたマイクロバースト形状出力と、低レベル・ウインド・シャー警報システム・マイクロバースト形状を、形状の影響を受ける関連する予め設定されたエリアの物理的滑走路 R1-R4 に対して定義されている運航滑走路（着陸 R1 と離陸 R1 など）上の任意の領域に適した滑走路指定警報に変換する。その影響を受ける領域は、低レベル・ウインド・シャー警報システムの滑走路指向損失警報と組み合わされる。このマイクロバースト統合装置114に対する低レベル・ウインド・シャー警報システム入力は、低レベル・ウインド・シャー警報システム101に依って生成される出力である滑走路指向損失である。マイクロバースト統合装置114は、予め設定されたエリア内部の滑走路構成にマップされる、任意の損失警報の強度と場所を搭載するアレイをつくる。マイクロバースト統合装置114は、ターミナル・ドップラー気象レーダー・マイクロバースト形状をターミナル・ドップラー気象レーダー・システム502から受信し、なおかつ、それらを滑走路指定位置と強度表示にマップして、これらを変換し、滑走路警報を作成する。更に、対称性テスト装置113が確認した、低レベル・ウインド・シャー警報システム101から計算されるマイクロバースト形状は、それらが十分な強度を有する或いは対称性テスト装置113の対称性仮説がそれらの存在を認めると、滑走路警報にも変換される。更に、任意の低レベル・ウインド・シャー警報マイクロバースト形状と共存し、低レベル・ウインド・シャー警報システム101に依って生成される、任意の低レべル・ウインド・シャー警報システム滑走路指向損失は、警報に変換され、なおかつ、前述のターミナル・ドップラー気象レーダー・マイクロバースト形状と低レベル・ウインド・シャー警報システム・マイクロバースト形状と組み合わされ、警報の組み合わせとして出力される。 (1) 滑走路指定警報の生成： (a) TDWR と確認された LLWAS マイクロバースト形状に依って個々に生成されると思われる警報を見いだす。これは、与えられた形状と“警報ボックス ”（名目的に運航滑走路の周囲の長方形- 何れかの側に 1/2 海里で且つ滑走路末端で 3 N.Mi 延長）との交差を見い出す固有の TDWR ロジックに依って行われる。これは各々マイクロバースト形状に相応して行われる。「LLWAS 生成滑走路指向損失 (ROL)値は、 LLWAS マイクロバースト形状が生成されるが、対称性テスト・アルゴリズムに依って確認されない時にだけ用いられる」。与えられた運航滑走路のための全体的な警報は、“最悪の”強度と“第１遭遇”場所を“交差する”形状と滑走路の ROLの全てから見いだすことに依って計算される。 (2) ディスプレイ・インフォーメーション： (a) 前述のロジックは滑走路警報を生成するためのものである。そのインフォーメーションは、航空交通管制官のためにリボン・ディスプレイ・ターミナルに中継されて、それを任意の影響を受ける飛行機に送る。同じインフォーメーションが、適切な滑走路場所を“点灯”することに依って、地理学的状態ディスプレイにも表示される。 (b) TDWR と確認された LLWAS マイクロバースト形状も地理学的ディスプレイ・ターミナルに表示される。前述の“最悪”強度と“第１遭遇”ロジックは、ガスト・フロント統合警報が別に生成された後に更に下側に適用される。すなわち、与えられた運航滑走路のために複数のタイプの警報が可能であり、しばしば行われる。再び、ユーザの判定と混乱の問題を防止するために、１つだけの警報が与えられた運航滑走路に対して与えられた時に生成される。従って、前述のロジックは滑走路の全ての警報に適用される。すなわち、警報は損失マイクロバーストなどや利得（ガスト・フロントなど）に対して別に生成され、次に１つの“最悪”警報が生成される。しかし、マイクロバースト警報（損失≧30ノット）は常に優先される。すなわち、 35 ノット損失と 45 ノット利得が同時に存在する場合、35 ノット損失が用いられる。これは、非常に危険な損失（すなわち ≧30 ノット）を生成すると思われるウインド・シャーは飛行機にとって更に重大であると考えられるからである。更なるデータ収集システム改善された低レベル・ウインド・シャー警報システム100の前述の説明は、航空気象アプリケーションに於いて仮想現実画像作成システム10を実施する際に使用できる航空気象装置のタイプを単純に説明しているだけである。更なるデータ収集装置は、雷検出器、ガスト・フロント記録システム、暴風雨セルと降雨の存在と位置を識別する気象レーダー、凍結条件検出システム、飛行記録レーダーなどを含むことができる。これらのシステムの各々は、飛行オペレーションに関係のある種々の気象現象の存在と位置と性質と厳しさを表すデータを搭載している。更に、予め設定された多次元空間内部の陸地表面の LANDSTAT 画像のような地勢学的データも使用できる。飛行オペレーションと制約される空域と飛行位置などのような多次元空間の他の空間的な特長も、初期設定データとしてグラフィック・サブシステム２に対する入力または従来の計器から静的または動的データの形状で使用できるデータ入力である。要約すると、ユーザ・ニーズに関連すると思われるデータに種々の発生源があり、なおかつ、グラフィック・サブシステム２は、これらのデータ源を統合し且つ受信データを濾過して、ユーザに適した多次元空間の単純な画像を作成するので、ユーザは、データ量に依って混乱されることなく或いはユーザが使用可能なデータ量を吸収して処理できないためにデータの主要発生源を無視することなく、希望した業務を実施できる。グラフィック・サブシステム構造図１は、グラフィック・サブシステム２の実施に関する更なる詳細図を示している。仮想現実画像作成システム10は複数のユーザが使用できるので、各々ユーザは表示される特定の画像セットを定めることができる。従って、グラフィック・サブシステム２は数多くのグラフィック処理装置 31-3m を搭載できる。グラフィック処理装置 31-3m の各々は、生データまたは簡潔なデータ表現の形状で１つまたは複数のデータ収集装置 21-2n から入力されたデータを受信する。グラフィック処理装置 31-3m は受信データを画像に次のように変換する。グラフィック処理装置31の内部で、グラフィック物体ゼネレーター・モジュール４は、関連するデータ収集装置21から受信された生データまたは簡潔なデータ表現を、要求された画像を作成するために後で操作されるグラフィック物体に変換するように機能する。各々グラフィック物体ゼネレーター・モジュール４は、更に詳細に次に説明される複数のグラフィック物体ゼネレーター 41-4K を含んでいる。グラフィック物体ゼネレーター・モジュール４に依って生成されるグラフィック物体は、ユーザ・インタフェース５に依って入力された視野データと共に、データベース３に記憶される。ユーザ入力インタフェースは、一人のユーザが選択する図形を定めるキーボードのような単純なターミナル・デバイスか、または連続して変わるユーザが定める図形を表すデータの連続する流れを入力するデバイスになると考えられる。この後者のデバイスは、ユーザのヘッド・ポジションを感知しユーザに依って擦り切られるセットのセンサーになので、仮想現実画像作成システム10は、いまユーザの視界にある瞬間的な仮想視界をユーザに示すことができる。データベース３は、データベース３に記憶されているデータをユーザに適した可視画像に変換するプレゼンテーション・サブシステム６にも接続されている。プレゼンテーション・サブシステム６は、一人または複数のユーザのために生成される可視性ディスプレイの初期設定を行う要素301を含んでいる。この機能は、グラフィック処理装置31を搭載していて且つデータベース３に含まれているデータ・セットのどのセットが選択されたユーザに適したグラフィック画像の作成に用いられるかについて決定する、処理要素をクリアする。要素302は、データベース３に含まれているデータのどの特性またはパラメーターがこの特に指名されたユーザに表示されるかについて決定する。決定されたパラメーターは、データベース３から得た生データと共に、データ・マージと搬送と他の処理ステップが可視性画像の作成に要求される全てを実施する表現グラフィック物体要素303 に送られる。表現グラフィック物体要素303に依って生成された画像は、適切な伝送媒体に依って、特定のユーザに対応するディスプレイ 11に送られる。画像プレゼンテーションこの装置に依って作成される図形の例が図 13-17 に図示されている。これらの図形は航空気象システムに関係していて、そこで、ディスプレイは、空港で特に選択された滑走路79にアプローチしてそれと一直線に並ぶ飛行機が描く飛行通路を示し、パイロットまたは航空交通管制官に提示される、図13と図 14-17 の連続する図に於いて、上部から見られるように予め設定された空間の気象の概要を示している。これらの図形から分かるように、多次元空間には複数の気象現象がある。気象現象として、ウインド・シャー事象 91-98 と雷雨Ｐとガスト・フロントＧがある。ディスプレイは、基本的な現象だけでなく、パイロットが空港の運航に最も危険なこの現象の任意の部分を防止できるようにするために、その重大な特長だけ飛行機のパイロットに指示する、その濾過されたバージョンも表示する。特に、雷雨Ｐは、飛行機の運航に特に危険なウインド・シャー事象 91- 98 を含むことができる。気象現象のコックピットからの図形は雨や霧または雲または雪のために全体的に不明確になると考えられ、なおかつ、図 13-17 に与えられている図は、これらの視覚的に不明確にする事象が飛行機またはその近くの通路に於ける危険の存在の明確な表示をパイロットに与える仮想現実画像作成システム10の装置に依って除外されることができる様子を示している。パイロットは、従って、本発明の装置に依って提供される仮想の現実を用いて、これらの危険を防止できる。ディスプレイに依って指示される明確な飛行路に沿って飛行することに依って、パイロットは、航空交通管制官が命令しなくても、視覚的に閉塞する現象に依って妨げられる全ての気象現象を防止することができる。更に、航空交通管制官は、このシステムの機能を用いて、気象に基づいて指示された飛行路を視覚的に決定し、飛行機の運航に適した好まれるルートを識別できる。この機能はユーザ・インタフェース５に依って開始され、そこでは、航空交通管制官は、11 のように、ディスプレイのスクリーン上でカーソルを移動して、多次元空間に於いて複数の飛行機Ａの１つを選択する。この飛行機の選択は、飛行機追跡レーダー・データ収集サブシステムから受信され且つデータベース３に記憶されている飛行位置と標高とヘッディング・データを用いて、多次元空間のポイントを示すセットの座標に変換される。特定のタイプの飛行機に適した好まれる視界も、データベース３から受信されて、ユーザに適したグラフィック画像の作成に用いられる。視覚的に妨げる事象の例は降雨である。降雨の密度の範囲は、複数の基準、例えば０（クリア）から６（危険）の範囲に区分けされることができる。レベル１降雨は、レベル１降雨の状態を経由して飛行する飛行機が、もっぱら視覚的なガイダンスより、むしろガイダンスに適した計器に常に依存するようにして、可視性に或る最小限度の影響を与える、雲または雷雨あるいはその両方に依って特色付けられる。レベル３降雨は、更に重大な影響を可視性に与える、雲と適度な雨を特長にしている。雷は、レベル３降雨で発生の可能性があり、レベル３領域に一般的に属する高レベル降雨領域からしばしば発生し、なおかつ、高レベル領域外部でも発生する。飛行機は、普通はレベル３降雨領域を飛行できるが、そこに空気の乱れが生じる恐れのある時は一般的に避けられる。レベル５降雨領域は、雷や重大な乱流がしばしば発生する、雲、豪雨、または雹あるいはその全てに依って特色付けられている。レベル５領域の降雨は、この領域を飛行する際に現れる危険のために避ける領域を意味している。これらの種々の領域の降雨を視覚的に表す時に、レベル１の同一表面は大ざっぱな“気象の範囲”を表しているが、高レベル領域は、レベル１領域内部に位置する“気象の影響を受ける空域”を表している。ディスプレイ11に表示される同一表面は不透明または半透明になることができる。不透明の時に、最低レベル降雨同一表面だけが表示される。何故ならば、他の低レベル領域は、この同一表示の内部に囲われて見られることができないからである。半透明ディスプレイが選択されると、囲われた領域の高レベル降雨は、同一表面の対照的なカラーに依って表示される暗い同一表面のまたは領域として、半透明の外部同一表面を介して見られることができる。レンダリング・プロセスと装置本発明の仮想現実画像作成システムの好まれる実施態様は、気象現象をユーザに表示される物体の１つとして使用する。グラフィック・サブシステム２のオペレーションを更に理解するために、マイクロバースト形状のレンダリングについて更に詳細に説明される。レンダリングの概念は、物体の合成画像を作成する装置に関連している。レンダリング装置は、物体に関して陰が付けられた合成画像を、３次元の幾何学的表現と、物体の表面属性の形態と、物体が常駐する空間の照度モデルに基づいて作成するものである。レンダリング装置に依って作成される最終的な画像は空間的に適正であり、そこでは、表面は観察者に依って適正に定められ、表面は照度モデルの範囲内で照らされる。表面は、物体の特長または反射画像が表示されることができる強調表示に相応して表面の状態を強調するようにして表示される。レンダー303は、別の処理要素になるか、または図１に表示される他の要素に依って共用されるプロセッサーでランするソフトウェアになることができる。物体がレンダリングされる時に、物体の説明はデータベース３からレンダー303に渡されて、そこでは、物体の形態は、画像を作成するために、他にそのように検索された物体の形態と併合される。この装置はカメラのオペレーションと類似の状態で機能する。カメラのポジションと照準方向とレンズのタイプは、可視画像を作成するように全て指定されていなければならない。このインフォーメーションは、ユーザ・インタフェース５を介してユーザに依ってデータベース３に記憶されていたデータからビューイング・パラメーター要素302を定めることに依って作成される。ビューイング・パラメーターは、レンダー303に依って用いられて、カメラの視野を決定し、なおかつ、カメラの近くに位置し且つカメラの視線にある他の物体の存在に依って不明確にされる物体または物体の一部を削除する。カメラが通路に沿って移動すると、カメラは異なる視界にある物体を見る。レンダー303は、時間または空間あるいはその両方に関して各々予め設定された間隔の画像を、カメラが通路を横切る際に作成する。予め設定された多次元空間に於ける各々物体の表現は、物体を複数の多角形と線の相互接続として形成することに依って行われる。三角形をもつ多角形の場合、その形態は、三角形の３つの頂点の三角形空間の位置を指定して定められる。レンダー303は、３つの頂点を定めるデータを用いて、３つの頂点と相互接続する三角形の３つ辺に依って囲われている２次元空間がカメラの視野に入っているかどうかについて決定する。その場合、レンダーは、三角形が他の物体の表面を形成し、三角形がデータベースから既に検索されている他の三角形に依って部分的に或いは完全に不明確にされているかどうかについて決定する。更なる紛らわしさが、物体に相応して条件を定める際に、カラーと表面条件と不透明性を包合することに依って、この作業に加えられる。レンダー303がデータベースに定められていて且つ視野内に含まれている全ての物体を検討する時に、グラフィック画像が完成され、なおかつ、最終的な画像がディスプレイ11に送られる。マイクロバースト・グラフィック画像は、三角形と線のような、基本的なグラフィック物体の集まりを搭載している。三角形がマイクロバーストの表面を定めるために用いられている場合、複数の三角形が互いに組み立てられて、多面体の表面を形成して、固体の画像を描く。各々三角形の頂点を形成するデータと他に関連する表面の特長が、データベース３のグラフィック物体セグメントに記憶されている。レンダー303がデータベース３を検討する時に、ユーザ・インタフェース仮想現実設定データベースは、特定のユーザに関心のある物体と特長の設定に用いられるフィルター・パラメーターを識別するために問い合わされる。これらのフィルター・パラメーターは、マイクロバースト強度、空港滑走路または飛行通路の類似性、移動方向などになる。更なる物体も、他の飛行機や降雨やガスト・フロントや地形の特長などのように、データベース３から検索される。各々物体は、予め設定された大きさの多角形の形状とそれらの場所と範囲に関する条件で定められる。更なる基本要因として、物体の透明性、基本的なカラー、グラフィック表現カラーなどが、このシステムに含まれることができる。物体モデルに対する簡潔なデータ表現の変換多角形の形状の活用を図示して、物体表面を定めるために、前述のマイクロバースト形状が３次元の形式で図示されている。図８に図示されているマイクロバーストの簡潔なデータ表現は、飛行の危険の位置と規模を示すために用いられる表面の上のバンドエイド形状の２次元領域になる。この形状は、２つのポイントと半径に関して、それらのデカルト座標 (Xel，Yel) と(Xe2，Ye2) と半径Ｒから定められることができる。このマイクロバーストのウインド・シャーの強度は、このウインド・シャー事象を定める更なるデータになるが、もともとウインド・シャー事象の表現を作るために用いられていない、何故ならば、前述のように、予め設定された強度を越える全てのウインド・シャー事象は危険と見なされて表示されるからである。しかし、ユーザのフィルターの設定には、標準のウインド・シャー事象スレショルド・データを変えて、大きいか或いは小さいマイクロバーストを、ユーザのフィルターの関数として表示するマイクロバースト過酷度パラメーターを含んでいる。デカルト座標システムは、多次元空間に関して定められる。マイクロバーストは、空港滑走路に対する最終的なアプローチまたはその離陸直前のように、飛行機が地上の間近に位置する時にだけ飛行の危険が存在するてんで、表面に関連する現象となる。しかし、マイクロバーストのグラフィック画像は、特に鈍角の角度から見られる時に、ユーザがその存在をディスプレイ11で視覚的に検出することを保証する、３次元の規模を有していなければならない。図７に図示されているマイクロバーストの簡潔なデータ表現は、マイクロバーストの影響を受ける表面の位置と範囲の２次元構造を与える。表面は一般的に特長がないわけでないが、この２次元の簡潔なデータ表現は３次元表現の事象に変換されなければならない。従って、データベース３は、マイクロバースト影響エリアの周囲の表面の特長を定める地勢学的なデータを得るように問い合わされる。レンダー303は、２次元の位置と規模のデータをマイクロバーストの影響を受ける実際の表面エリアに関する３次元表現に、図８に図示されるようにしてマップする。そのうえ、表面で広がるようにして影響を受ける要因があり、マイクロバーストは、高原に少し似ているように、マイクロバーストの最上部が表面でその規模より少し低い状態で図示される場合がある。図 7-12 は、マイクロバーストの２次元の簡潔なデータ表現を３次元のグラフィック画像表現に変換する、この装置に用いられている方法の詳細を示している。図７に於いて、２次元バンドエイドの形状は、曲線上の各々データ・ポイントに於いて２次元タンジェント・ベクトルを表すｎデータ・ポイント Pi と表面法線を含めて表されている。各々データ・ポイントが識別されると、３次元表面のその位置が Pi = (xi,yi,zi)のように定められる。シリーズの・データ・ポイントは、そこで、表面の地形に準じて、２次元バンドエイドの形状で形成される位置と規模を含む周囲線として図８に図示されている。３次元空間にそのように形成されているデータ・ポイントのシリーズは、各々、２つのデータ・コンポーネント (xi,yi) が２次元空間のバンドエイド周辺に位置するデータ・ポイントを定める性格を有している。第３のコンポーネントは、多次元空間のベース・レベルを越えるデータ・ポイントの高さをつくる。各々データ・ポイントに対して生成されたノーマル・ベクトルは、そのデータ・ポイントに於けるマイクロバーストの表面の“外側の”方向を定める。ノーマル・ベクトルは、陰を付け且つ滑らかな表面の外観を与えるために用いられることができる。データ・ポイントのシリーズの Pi が前述のようにして定められると、第２のシリーズのデータ・ポイント Qi が、３次元空間で形成されて、マイクロバーストの最上部を定める。図９は、２次元空間に於けるデータ・ポイントの第１と第２のシリーズの関係を示している。第２のシリーズのデータ・ポイントは、それらの周辺が第１のシリーズのデータ・ポイントに依って定められる周辺より小さい位置と規模のバンドエイド形状を形成し、第２のシリーズが第１のシリーズのデータ・ポイントの内部に描かれるようにして選択される。データ・ポイントの第２のシリーズの各々データ・ポイントの第３のコンポーネントは、第１のシリーズのデータ・ポイントで対応するデータ・ポイントの表面の位置を越える固定された高さになるように選択される。最終的な３次元の形状が、図10に図示されているが、その最上部表面はそれが位置する表面の輪郭に準じている、高原部と似ている。レンダーがその機能を実施できるようにするために、２つのシリーズのデータ・ポイントに依って定められるマイクロバースト形状は、複数の表面設定多角形に変換される。図11はマイクロバーストの１つの側面の形態を示し、図12はマイクロバーストの最上部の形態を示している。特に、図11の場合、表面１の三角形セグメントは、２つのシリーズのデータ・ポイントを三角形の末端を形成する線に接続した結果から生じている。第１の三角形はポイント (P1,Q1,Q2)を接続して形成され、第２の三角形はポイント (P1,P2,Q2) を接続して形成される。このプロセスは、最後に形成された三角形が初期または開始ポイント P1,Q1 に接続するまで続けられる。類似のプロセスは、マイクロバースト形状の最上部を定めるために用いられる。マイクロバーストの外面は従ってシリーズの三角形から形成され、その各々は各々三角形の頂点のデカルト座標に依って多次元空間内部に正確に位置される。レンダーは、そこで、頂点と表面ノーマル・ベクトルを用いて、ユーザの視野に表面を表し且つ１つの物体の不明確性を別の物体に依って表現することができる。視野が従って定められると、種々の物体の更なる属性がユーザ設定フィルターと共に用いられて、視覚画像をユーザが定める仮想現実に変換できる。特に、表示される物体のタイプは、降雨または霧または雲の視覚的に不明確にする作用を除去するために、ユーザに依って設定されることができる。そのうえ、三角形と表面ノーマル・ベクトルに依って定められる表面は、ユーザに正確な３次元の高信頼性の表現に依る物体を与えるために、各々表面設定ベクトルの強度と方向の関数として陰を用いて視覚的に表示されることができる。更に、各々データ・ポイントの位置のタイム・シーケンス値を用いて、物体の“移動画像”表現を与え、多次元空間に於けるその動きを無数のタイム・シーケンス時間間隔で図示することができる。このタイム・シリーズのデータ・ポイントを推定して、マイクロバーストの将来の動きを予測することもできる。表示例図 13-17 は、仮想現実画像作成システム10の航空気象表示アプリケーションに使用できるシリーズのディスプレイの例を示している。図13は、図形に複数の特長と現象が含まれている、予め設定された空間の最上部を示している。予め設定された空間は境界線Ｂに依って輪郭が描かれていて、なおかつ、レンジ・サークル R1-R3は、予め設定された空間に位置する予め設定されたポイントからの範囲を示すために含まれることができる。この空間に位置する一時的に一定の特長は、山Ｍのように、道路 H1-H6 と自然の地勢学的な特長になる。図13に図示されている他の特長は空港滑走路79と飛行機Ａである。この空間に存在する一時的に空間的に変動する現象は、降雨Ｐとウインド・シャー事象 91-98 とガスト・フロントＧの領域にある。まとめて、これらの要素は、予め設定された空間に於いて飛行機の運航に重要な項目を表している。降雨のレベルは、ディスプレイ11のオペレーションのために、選択されたレベルの降雨の規模だけ図13で描いて、図13に図示されるディスプレイの紛らわしさを最小限にするために選択されることは明らかなことである。この特長は、観察者が、表示される降雨領域の規模を関心のあるレベルだけに最小限にできるようにする。例えば、レベル３以上の降雨だけが表示される時に、レベル１と２の降雨に依って表される視覚的な不明確な要因がディスプレイから除去されるので、パイロットのような観察者に適した視覚性に高めることができる。パイロットにとって更に効果的なディスプレイが図14に図示されていて、そこでは、ユーザ・インタフェース５を介して予め設定された空間のポイントと視野を定める。このデータは、幾何学的に３次元タイプのディスプレイに変換されて、図形を選択されたポイントから図示するので、不明確なデータはレンダー303 に依って濾過される。前述のように、低レベルの降雨と他の飛行機Ａは視野から除外されて、関心のある物体だけそこに表示されることができる。そこで、ディスプレイは、パイロットの前に現れる雷を発生する可能性のある気象現象の画像を、少なくともレベル３の降雨Ｐとウインド・シャー事象 91-98 と表面の地形Ｓの形式で表現する。予め設定された空間の境界Ｂも視野に存在するデータの規模を示すために図示されることに注目すべきである。飛行機がその高度を下げて滑走路79に近づくにつれて、予め設定された空間の視野とポイントは、飛行機が飛行路を横断すると変わる。仮想現実画像作成システム10は、飛行機がアプローチのためのラインアップとして滑走路79を囲む予め設定された空間を横切る時に、図15に図示されているように、絶えず変動する画像をディスプレイで表示するために選択された特性だけでなく、空間のポイントと視野を更新するために、データを定期的にサンプル抽出する。アプローチの図形が図16に図示されていて、そこでは、滑走路79は降雨Ｐとウインド・シャー事象 91-98 の領域として明確に描かれている。これらのウインド・シャー事象 91-98 は実際にパイロットから見えないが、ディスプレイは、コンピュータ生成レンダリングを介して、パイロットに、そうしないと使用できない気象関連現象のインフォーメーションを提供する。パイロットは、滑走路79へのアプローチの継続について決定する際に、滑走路に対するウインド・シャー事象 91-98 の近さについて決定できる。そのうえ、レンダー303は、飛行機のアプローチ中に発生する可能性のあるウインド・シャー事象 91-98 に関して考えられる状況を図示する従来のデータについて検討するために作動されることができる。この予想された展開は瞬時にディスプレイ11に表示できるので、パイロットは、全体的な着陸オペレーションに於いてウインド・シャー事象 91-98 に関する最短のアプローチを決定できる。図17は、滑走路79にアプローチされる時に、飛行路に沿って更に現れると思われるディスプレイを表示するために、図16に準じる時間的なシーケンス・ディスプレイを図示している。まとめ前述の例から分かるように、仮想現実画像作成システムは、一時的または空間的あるいはその両方の状態で変動する、特長と現象を、観察者にとって重要でない特長と現象を濾過して表示する。観察者に表示される画像は複数のデータ収集システムに依って収集された全てのデータの凝縮であり、なおかつ、表示されたデータの一部は裸眼で観察者が見ることができない特長または現象を示している。従って、この装置は、リアルタイムで作動して、各々ユーザに予め設定された空間の汎用化された図形を与えるので、ユーザは希望された作業を実施できる。本発明の特定の実施態様が開示されたが、当業者は、添付の請求の範囲に属する本発明の代替実施態様を設計できることが考えられる。

Claims

【特許請求の範囲】 1. 予め設定された多次元空間に位置する現象の仮想の画像をリアルタイムでユーザに表示する装置に於いて、多次元空間に存在する少なくとも１つの現象を示すデータをリアルタイムで生成する手段であって、そこでは多次元空間が予め設定された規模を複数の次元で有している前記の手段と、ユーザに表示されるべき前記の現象の複数の特性を定めるデータを記憶するための手段と、前記の生成されたデータから、前記の記憶されているデータに依って定められる、前記の複数の特性を満足するデータを抽出するための手段と、前記の抽出されたデータに応答して、前記の画像を生成するために用いられる前記のデータを実質的に一時的に同時に、前記の現象を表示するため、前記の多次元空間の少なくとも一部の３次元の光景を表す画像を生成する手段を搭載している事を特徴とする装置。 2. 前記の生成手段が、前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの一時的に変動する現象に対して複数のパラメーターの今の値を測定するための手段を搭載している請求項１に記載の装置。 3. 前記の抽出手段が、前記の多次元空間に於いて予め設定されたポイントを示すデータを記憶するための手段と、前記の多次元空間に於いて前記の予め設定されたポイントからの光景、画像についての視野を示すデータを記憶するための手段と、前記の記憶されている予め設定されたポイントと該光景、画像に付いての視野データに相応していて、前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表す前記の多次元空間のセグメントを定めるための手段と、前記の多次元空間の前記のセグメントの内部に位置する前記の有らゆる現象の一部分を識別するための手段を搭載している、請求項１に記載の装置。 4. 前記の生成手段が、前記の多次元空間の前記のセグメントに含まれている前記の現象の前記の部分に関する前記の複数の特性を表示するための手段を搭載している請求項３に記載の装置。 5. 前記の抽出手段が更に、運動ベクトルを前記の多次元空間を経由して前記の予め設定されたポイントから終端ポイントにかけて形成する手段と、サンプル抽出間隔を定める手段と、前記の予め設定されたポイントと、前記の運動ベクトルと、前記のサンプル抽出間隔と、前記の視野を示す前記の記憶されているデータに相応していて、複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表す前記の多次元空間の複数のセグメントを、前記の運動ベクトルが前記の多次元空間を前記の予め設定されたポイントから前記の終端ポイントにかけて横切る時に設定する手段を搭載している、請求項４に記載の装置。 6. 前記の生成手段が更に、今のサンプル抽出間隔から後のために少なくとも１つのサンプル抽出間隔に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定するための手段を搭載している請求項５に記載の装置。 7. 前記の抽出手段が更に、サンプル抽出間隔を定める手段と、今のサンプル抽出間隔から後のために少なくとも１つのサンプル抽出間隔に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定するための手段と、前記の予め設定されたポイントと、前記のサンプル抽出間隔と、前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値と、前記の推定されたパラメーターと、前記の視野を示す前記の記憶されているデータに相応していて、後のために前記の今のサンプル抽出間隔と前記の少なくとも１つのサンプル抽出間隔を含めた複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表示するための手段を搭載している、請求項４に記載の装置。 8. 前記の生成手段が、前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの一時的に一定の現象に対して複数のパラメーターを測定するための手段を搭載している請求項１に記載の装置。 9. 前記の生成手段が、現象を前記の多次元空間に於いてシミュレーションするための手段を搭載している請求項１に記載の装置。 10. 前記の測定手段が前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの一時的に変動する気象学的な現象に対して複数のパラメーターを測定する請求項３に記載の装置に於いて、前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの空間的な特長を備えている現象に対して複数のパラメーターを測定するための手段と、ユーザに表示される前記の空間的な特長の複数の特性を定めるデータを記憶するための手段を更に搭載している、前記の請求項３に記載の装置。 11. 前記の多次元空間が或る大きさの空域を備えていて、前記の一時的に変動する現象測定手段が、前記の多次元空間に於ける気象現象を示すデータを作成するために少なくとも１つの気象データ収集システムを搭載している、請求項10 に記載の装置。 12. 前記の多次元空間が空域を備えていて、前記の空間的特長測定手段が、前記の多次元空間に於ける表面の地勢学的特長を示すデータを作成するための地勢学的データ収集システムを搭載している、請求項11に記載の装置。 13. 前記の特性記憶手段が、ユーザ入力データに相応していて、気象現象強度を示すセットのスレショルドを定めるための手段を搭載している、請求項12に記載の装置。 14. 前記の予め設定されたポイント記憶手段が飛行機のポジションを示すデータを記憶し、前記の視野記憶手段が前記の飛行機の飛行路の視野を示すデータを記憶し、前記の表示手段が、前記の飛行機の前記の飛行路の前記の視野を包合する前記のスレショルドを越える前記の気象現象の前記の飛行機のパイロットのために可視性のディスプレイを作成するための手段を搭載している、請求項13に記載の装置。 15. 前記の抽出手段が更に、運動ベクトルを前記の多次元空間を経由して前記の予め設定されたポイントから終端ポイントにかけて形成するための手段と、サンプル抽出間隔を定める手段と、前記の記憶されている予め設定されたポイントと、運動ベクトルと、サンプル抽出間隔と、視野データに相応していて、複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表す前記の多次元空間の複数のセグメントを、前記の運動ベクトルが前記の多次元空間を前記の予め設定されたポイントから前記の終端ポイントにかけて横切る時に設定する手段を搭載している、請求項14に記載の装置。 16. 前記の表示手段が、各々前記の連続するサンプル間隔に於いて、前記の多次元空間の各々前記のセグメントを包合する前記の多次元空間と前記の気象学的現象の前記の複数の特性を表示するための手段を搭載している、請求項15に記載の装置。 17. 前記の生成手段が、後のために少なくとも１つの間隔の時間に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定するための手段と、前記の気象学的現象と前記の多次元空間の前記の複数の推定された特性を表示するための手段を搭載している、請求項16に記載の装置。 18. 前記の抽出手段が更に、サンプル抽出間隔を定めるための手段と、今のサンプル抽出間隔から後のために少なくとも１つのサンプル抽出間隔に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定するための手段と、前記の予め設定されたポイントと、前記のサンプル抽出間隔と、前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値と、前記の推定されたパラメーターと、前記の視野を示す前記の記憶されているデータに相応していて、後のために前記の今のサンプル抽出間隔と前記の少なくとも１つのサンプル抽出間隔を含めた複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表示するための手段を搭載している、請求項15に記載の装置。 19. 予め設定された多次元空間に位置する現象の仮想の画像をリアルタイムでユーザに表現する方法に於いて、多次元空間に存在する少なくとも１つの現象を示すデータをリアルタイムで生成し、そこでは多次元空間が予め設定された規模を複数の次元で有していて、ユーザに表示される前記の現象の複数の特性を定めるデータを記憶し、前記の生成されたデータから、前記の記憶されているデータに依って定められる、前記の複数の特性を満足するデータを抽出し、前記の抽出されたデータに相応していて、前記の多次元空間の少なくとも一部の３次元図形を表す画像を生成して前記の現象を表示し、前記の画像を生成するために用いられる前記のデータを実質的に一時的に同時に生成するステップを搭載している、前記の方法。 20. 前記の生成ステップがが、前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの一時的に変動する現象に対して複数のパラメーターの今の値を測定するステップを搭載している請求項19に記載の方法。 21. 前記の抽出ステップが、前記の多次元空間に於いて予め設定されたポイントを示すデータを記憶し、前記の多次元空間に於いて前記の予め設定されたポイントからの視野を示すデータを記憶し、前記の記憶されている予め設定されたポイントと視野データに相応していて、前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表す前記の多次元空間のセグメントを定め、前記の多次元空間の前記のセグメントの内部に位置する前記の現象の任意の部分を識別するステップを搭載している、請求項19に記載の方法。 22. 前記の生成ステップが、前記の多次元空間の前記のセグメントに含まれている前記の現象の前記の部分の前記の複数の特性を表示するステップを搭載している請求項21に記載の方法。 23. 前記の抽出ステップが更に、運動ベクトルを前記の多次元空間を経由して前記の予め設定されたポイントから終端ポイントにかけて形成し、サンプル抽出間隔を定め、前記の予め設定されたポイントと、前記の運動ベクトルと、前記のサンプル抽出間隔と、前記の視野を示す前記の記憶されているデータに相応していて、複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表す前記の多次元空間の複数のセグメントを、前記の運動ベクトルが前記の多次元空間を前記の予め設定されたポイントから前記の終端ポイントにかけて横切る時に設定するステップを搭載している、請求項22 に記載の方法。 24. 前記の生成ステップが更に、今のサンプル抽出間隔から後のために少なくとも１つのサンプル抽出間隔に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定するステップを搭載している請求項23に記載の方法。 25. 前記の抽出ステップが更に、サンプル抽出間隔を定め、今のサンプル抽出間隔から後のために少なくとも１つのサンプル抽出間隔に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定し、前記の予め設定されたポイントと、前記のサンプル抽出間隔と、前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値と、前記の推定されたパラメーターと、前記の視野を示す前記の記憶されているデータに相応していて、後のために前記の今のサンプル抽出間隔と前記の少なくとも１つのサンプル抽出間隔を含めた複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表示するステップを搭載している、請求項22に記載の方法。 26. 前記の生成ステップが、前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの一時的に一定の現象に対して複数のパラメーターを測定するステップを搭載している請求項19に記載の方法。 27. 前記の生成ステップが、現象を前記の多次元空間に於いてシミュレーションするステップを搭載している請求項19に記載の方法。 28.前記の測定ステップが前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの一時的に変動する気象学的な現象に対して複数のパラメーターを測定する請求項21に記載の方法に於いて、前記の多次元空間に存在する少なくとも１つの空間的な特長を備えている現象に対して複数のパラメーターを測定し、ユーザに表示される前記の空間的な特長の複数の特性を定めるデータを記憶するステップを更に搭載している、前記の請求項21に記載の方法。 29. 前記の多次元空間が或る大きさの空域を備えていて、前記の一時的に変動する現象測定ステップが、少なくとも１つの気象データ収集システムを用いて、前記の多次元空間の気象現象を示すデータを作成するステップを搭載している、請求項28に記載の方法。 30.前記の多次元空間が空域を備えていて、前記の空間的特長測定ステップが、地勢学的データ収集システムを用いて、前記の多次元空間に於ける表面の地勢学的特長を示すデータを作成するステップを搭載している、請求項29に記載の方法。 31. 前記の特性記憶ステップが、ユーザ入力データに相応していて、気象現象強度を示すセットのスレショルドを定めるステップを搭載している、請求項30 に記載の方法。 32. 前記の予め設定されたポイント記憶ステップが飛行機のポジションを示すデータを記憶し、前記の視野記憶手段が前記の飛行機の飛行路の視野を示すデータを記憶し、前記の表示ステップが、前記の飛行機の前記の飛行路の前記の視野を包合する前記のスレショルドを越える前記の気象現象の前記の飛行機のパイロットのために可視性のディスプレイを作成するステップを搭載している、請求項31に記載の方法。 33. 前記の抽出ステップが更に、運動ベクトルを前記の多次元空間を経由して前記の予め設定されたポイントから終端ポイントにかけて形成し、サンプル抽出間隔を定め、前記の記憶されている予め設定されたポイントと、運動ベクトルと、サンプル抽出間隔と、視野データに相応していて、複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表す前記の多次元空間の複数のセグメントを、前記の運動ベクトルが前記の多次元空間を前記の予め設定されたポイントから前記の終端ポイントにかけて横切る時に設定するステップを搭載している、請求項32に記載の方法。 34. 前記の表示ステップが、各々前記の連続するサンプル間隔に於いて、前記の多次元空間の各々前記のセグメントを包合する前記の多次元空間と前記の気象学的現象の前記の複数の特性を表示するステップを搭載している、請求項33に記載の方法。 35. 前記の生成ステップが、後のために少なくとも１つの間隔の時間に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定し、前記の気象学的現象と前記の多次元空間の前記の複数の推定された特性を表示するステップを搭載している、請求項34に記載の方法。 36. 前記の抽出ステップが更に、サンプル抽出間隔を定め、今のサンプル抽出間隔から後のために少なくとも１つのサンプル抽出間隔に対して前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値を推定し、前記の予め設定されたポイントと、前記のサンプル抽出間隔と、前記の複数のパラメーターの前記の測定された今の値と、前記の推定されたパラメーターと、前記の視野を示す前記の記憶されているデータに相応していて、後のために前記の今のサンプル抽出間隔と前記の少なくとも１つのサンプル抽出間隔を含めた複数の連続するサンプル間隔の各々に於いて前記の予め設定されたポイントから得られた前記の視野を表示するステップを搭載している、請求項33に記載の方法。