JPH10227871A - ２次元降水量予測装置 - Google Patents
２次元降水量予測装置Info
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- JPH10227871A JPH10227871A JP9029128A JP2912897A JPH10227871A JP H10227871 A JPH10227871 A JP H10227871A JP 9029128 A JP9029128 A JP 9029128A JP 2912897 A JP2912897 A JP 2912897A JP H10227871 A JPH10227871 A JP H10227871A
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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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- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 演算コストを大幅に軽減した装置で、レーダ
ー画像からの降水域の発達・衰退を２次元画像の形で予
測する。 【解決手段】 ２次元降水量予測装置は、雨域のレーダ
ー画像を入力する画像入力部１００と、入力されたレー
ダー画像を時系列画像として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量の変化量やエッジ勾配分布
等の画像特徴量を求める画像処理部１２０と、前記の様
々な画像特徴量を初期値として、初期の降水域の形状濃
淡値情報から降水量の時空間的な変化量を数値計算する
移流・拡散方程式演算部１３０と、数値計算された結果
により、降水域の変化を予測する予測部１４０と、予測
結果を時系列画像で出力する出力部１５０で構成されて
いる。
ー画像からの降水域の発達・衰退を２次元画像の形で予
測する。 【解決手段】 ２次元降水量予測装置は、雨域のレーダ
ー画像を入力する画像入力部１００と、入力されたレー
ダー画像を時系列画像として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量の変化量やエッジ勾配分布
等の画像特徴量を求める画像処理部１２０と、前記の様
々な画像特徴量を初期値として、初期の降水域の形状濃
淡値情報から降水量の時空間的な変化量を数値計算する
移流・拡散方程式演算部１３０と、数値計算された結果
により、降水域の変化を予測する予測部１４０と、予測
結果を時系列画像で出力する出力部１５０で構成されて
いる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、気象レーダーエコ
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
にかつ簡易に降水域の発達・衰退を画像の形で２次元的
に予測する装置に関する。
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
にかつ簡易に降水域の発達・衰退を画像の形で２次元的
に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、明瞭な特徴量の記述が困難である
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、明瞭な特徴量の記述が困難である
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。すな
わち、画像という２次元情報として、本来の降水域にお
ける、湧き出し、吸い込み、消散、成長、衰退といった
一連の物理過程を統一的に表現できていない。そのた
め、これまで予測精度の向上には限界が明らかに存在し
ていた。
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。すな
わち、画像という２次元情報として、本来の降水域にお
ける、湧き出し、吸い込み、消散、成長、衰退といった
一連の物理過程を統一的に表現できていない。そのた
め、これまで予測精度の向上には限界が明らかに存在し
ていた。
【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】すなわち、画像という２次元情報として、
本来の降水域における、湧き出し、吸い込み、消散、成
長、衰退といった一連の物理過程を統一的に表現できて
いない。
本来の降水域における、湧き出し、吸い込み、消散、成
長、衰退といった一連の物理過程を統一的に表現できて
いない。
【０００９】本発明の目的は、演算コストを大幅に軽減
し、かつ降水域における、湧き出し、吸い込み、消散、
成長、衰退といった一連の物理的過程を統一的に表現し
た、レーダー画像からの降水域の発達・衰退を２次元画
像の形で予測する２次元降水量予測装置を提供すること
にある。
し、かつ降水域における、湧き出し、吸い込み、消散、
成長、衰退といった一連の物理的過程を統一的に表現し
た、レーダー画像からの降水域の発達・衰退を２次元画
像の形で予測する２次元降水量予測装置を提供すること
にある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の２次元降水量予
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、入力されたレーダー画像を時系列画像として蓄積す
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次元画像間での画像特徴量を求め
る画像処理手段と、前記の様々な画像特徴量を初期値と
して降水量の時空間的な変化量を数値計算する移流・拡
散方程式演算手段と、数値計算された結果により、降水
域の変化を予測する予測手段と、予測結果を時系列画像
で出力する出力手段を有する。
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、入力されたレーダー画像を時系列画像として蓄積す
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次元画像間での画像特徴量を求め
る画像処理手段と、前記の様々な画像特徴量を初期値と
して降水量の時空間的な変化量を数値計算する移流・拡
散方程式演算手段と、数値計算された結果により、降水
域の変化を予測する予測手段と、予測結果を時系列画像
で出力する出力手段を有する。
【００１１】本発明は、移流・拡散方程式に基づいた降
水域の予測を自動的に行うために、時間依存の物理方程
式と画像処理方法を結びつけて、方程式に含まれる時間
項、移流項、拡散項、湧き出し項、吸い込み項、消散項
といった各項および、拡散係数を逐次与えることを特徴
としている。降水現象を本方程式で近似しており、ま
た、各項の効果を１つの式に扱えるので、経験則はいら
ない。予測する際、降水域の初期の形状・濃淡値を与え
て、物理方程式で予測しているので、かなり複雑な形状
・濃淡値の予測結果を高い精度で得ることができる。
水域の予測を自動的に行うために、時間依存の物理方程
式と画像処理方法を結びつけて、方程式に含まれる時間
項、移流項、拡散項、湧き出し項、吸い込み項、消散項
といった各項および、拡散係数を逐次与えることを特徴
としている。降水現象を本方程式で近似しており、ま
た、各項の効果を１つの式に扱えるので、経験則はいら
ない。予測する際、降水域の初期の形状・濃淡値を与え
て、物理方程式で予測しているので、かなり複雑な形状
・濃淡値の予測結果を高い精度で得ることができる。
【００１２】本発明の実施態様によれば、画像処理手段
はエッジ勾配分布を、その勾配値が大きい領域と小さい
領域に分ける。
はエッジ勾配分布を、その勾配値が大きい領域と小さい
領域に分ける。
【００１３】本発明の他の実施態様によれば、移流・拡
散方程式は、時間項、移流項、拡散項、湧き出し項、吸
い込み項、消散項を含み、降水量を画像上の濃淡値と対
比させた場合は、各画素の濃淡値を方程式の変数として
与える。
散方程式は、時間項、移流項、拡散項、湧き出し項、吸
い込み項、消散項を含み、降水量を画像上の濃淡値と対
比させた場合は、各画素の濃淡値を方程式の変数として
与える。
【００１４】本発明の他の実施態様によれば、拡散値に
おける拡散係数を、１次元的な面積の変化率に応じて変
化させる。
おける拡散係数を、１次元的な面積の変化率に応じて変
化させる。
【００１５】本発明の他の実施態様によれば、湧き出し
項、吸い込み項には、連続するフレーム間の差分をとっ
たときの、正、負の領域の値をそれぞれ与える。
項、吸い込み項には、連続するフレーム間の差分をとっ
たときの、正、負の領域の値をそれぞれ与える。
【００１６】本発明の他の実施態様によれば、移流ベク
トルは、濃淡値のエッジ勾配の高い方の領域の重心変化
を抽出して与え、移流性が強い場合は、エッジ勾配の低
い方の領域の重心変化も抽出して与える。
トルは、濃淡値のエッジ勾配の高い方の領域の重心変化
を抽出して与え、移流性が強い場合は、エッジ勾配の低
い方の領域の重心変化も抽出して与える。
【００１７】
【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。
【００１８】図１は本発明の一実施形態の２次元降水量
予測装置の構成図である。
予測装置の構成図である。
【００１９】本実施形態の２次元降水量予測装置は、雨
域のレーダー画像を入力する画像入力部１００と、入力
されたレーダー画像を時系列画像として蓄積する画像蓄
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量の変化量やエッ
ジ勾配分布等の画像特徴量を求める画像処理部１２０
と、前記様々な画像特徴量を初期値として、初期の降水
域の形状濃淡値情報から降水量の時空間的な変化量を数
値計算する移流・拡散方程式演算部１３０と、数値計算
された結果により、降水域の変化を予測する予測部１４
０と、予測結果を時系列画像で出力する出力部１５０で
構成されている。
域のレーダー画像を入力する画像入力部１００と、入力
されたレーダー画像を時系列画像として蓄積する画像蓄
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量の変化量やエッ
ジ勾配分布等の画像特徴量を求める画像処理部１２０
と、前記様々な画像特徴量を初期値として、初期の降水
域の形状濃淡値情報から降水量の時空間的な変化量を数
値計算する移流・拡散方程式演算部１３０と、数値計算
された結果により、降水域の変化を予測する予測部１４
０と、予測結果を時系列画像で出力する出力部１５０で
構成されている。
【００２０】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図である。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図である。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。
【００２１】図３は、降水域の連続するフレームの差分
をとった例を示す図である。降水域が図の左から右へ移
動した場合、その２つの領域の差分（現在−過去）をと
ると、進んだ領域は“１”、過去の領域で重なりのない
領域“２”、両者が重なった領域“３”が得られる。後
述するように、これらの領域の濃淡値情報は、移流・拡
散方程式中の湧き出し項、吸い込み項にそれぞれ与えら
れる。
をとった例を示す図である。降水域が図の左から右へ移
動した場合、その２つの領域の差分（現在−過去）をと
ると、進んだ領域は“１”、過去の領域で重なりのない
領域“２”、両者が重なった領域“３”が得られる。後
述するように、これらの領域の濃淡値情報は、移流・拡
散方程式中の湧き出し項、吸い込み項にそれぞれ与えら
れる。
【００２２】移流・拡散方程式は、式（１）の通りであ
る。
る。
【００２３】
【数１】 式（１）において、
【００２４】
【数２】 とおいて、差分法により離散化する。式（１）の左辺は
時間項、右辺の第一項より、拡散項、移流項、湧き出し
項、吸い込み項、消散項である。λは拡散係数である。
時間項、右辺の第一項より、拡散項、移流項、湧き出し
項、吸い込み項、消散項である。λは拡散係数である。
【００２５】
【数３】 式（２）は、降水域を示す画像１フレーム内で離散化さ
れて、１フレームの画素数分の大きさの連立１次方程式
を初期条件・境界条件のもとで解かれる。
れて、１フレームの画素数分の大きさの連立１次方程式
を初期条件・境界条件のもとで解かれる。
【００２６】図４は、離散化された画像と方程式を解く
上で必要な境界条件の配置を示す。図中、△印は画像内
の点、○印は画像外部の点を示す。降水域は実際の現象
の一部を見ているので、計算格子としては、内部と外部
の点とは連続条件を課すことになる。これは式（２）を
見てわかるように、１次微分・２次微分の項を離散化す
ると、基準点（ｉ，Ｊ）より、前後に±１だけ格子点を
参照することによる。
上で必要な境界条件の配置を示す。図中、△印は画像内
の点、○印は画像外部の点を示す。降水域は実際の現象
の一部を見ているので、計算格子としては、内部と外部
の点とは連続条件を課すことになる。これは式（２）を
見てわかるように、１次微分・２次微分の項を離散化す
ると、基準点（ｉ，Ｊ）より、前後に±１だけ格子点を
参照することによる。
【００２７】また、初期条件は、予測を開始するときの
降水域の画像そのもののと、差分画像値、拡散係数、移
流ベクトルである。なお、拡散係数は、面積の変化の大
きさと比例関係にあるものとして、予め調節してある。
移流ベクトルについては以下の通りである。
降水域の画像そのもののと、差分画像値、拡散係数、移
流ベクトルである。なお、拡散係数は、面積の変化の大
きさと比例関係にあるものとして、予め調節してある。
移流ベクトルについては以下の通りである。
【００２８】図５は、画像処理により、降水域の重心の
変化を追従した結果を示す図である。この結果は、式
（２）中の移流ベクトル
変化を追従した結果を示す図である。この結果は、式
（２）中の移流ベクトル
【００２９】
【外１】 に与えられる。降水域画像からエッジ勾配を求めて、そ
の勾配値の高い領域の時間ごとの重心変化を追従する。
ただし、移流性が強い場合は、勾配値の低い方の領域の
重心変化も抽出して移流ベクトルに与える。その重心の
移動の方向と大きさを降水域内で生じている平均的な移
流成分として仮定している。より局所的な移流成分で必
要な場合は、ナビエ・ストークス方程式の解として得ら
れる速度ベクトルを各格子点ごとに与えるのである。
の勾配値の高い領域の時間ごとの重心変化を追従する。
ただし、移流性が強い場合は、勾配値の低い方の領域の
重心変化も抽出して移流ベクトルに与える。その重心の
移動の方向と大きさを降水域内で生じている平均的な移
流成分として仮定している。より局所的な移流成分で必
要な場合は、ナビエ・ストークス方程式の解として得ら
れる速度ベクトルを各格子点ごとに与えるのである。
【００３０】図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、本発明と
従来法による予測結果を示す図である。面積の的中率と
して広く用いられているＣＳＩ（Critical Success Ind
ex)を用いると、従来法（相互相関法やニューラルネッ
トモデル）よりも的中率の低下は抑制されているのがわ
かる。また、濃淡値、すなわち、降水量の予測値につい
ても、本発明の方がよくなっている。さらに、形状の類
似性についても従来法よりも、時間ごとに適切に形状の
変化が方程式の性質に基づいて生成されているのがわか
る。
従来法による予測結果を示す図である。面積の的中率と
して広く用いられているＣＳＩ（Critical Success Ind
ex)を用いると、従来法（相互相関法やニューラルネッ
トモデル）よりも的中率の低下は抑制されているのがわ
かる。また、濃淡値、すなわち、降水量の予測値につい
ても、本発明の方がよくなっている。さらに、形状の類
似性についても従来法よりも、時間ごとに適切に形状の
変化が方程式の性質に基づいて生成されているのがわか
る。
【００３１】以上の性能評価結果から、本発明の予測の
精度の高さが容易にわかる。また、停滞性の降水域の場
合は、従来の２，３時間先予測から５，６時間先の予測
においても実用的な的中率が達成されている。
精度の高さが容易にわかる。また、停滞性の降水域の場
合は、従来の２，３時間先予測から５，６時間先の予測
においても実用的な的中率が達成されている。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
時間依存の物理方程式と画像処理技法を適切に結び付け
ることで、濃淡値、形状等が実際の降水域・降水量とし
て予測できる効果を有する。
時間依存の物理方程式と画像処理技法を適切に結び付け
ることで、濃淡値、形状等が実際の降水域・降水量とし
て予測できる効果を有する。
【図１】本発明の一実施形態の２次元降水量予測装置の
構成図である。
構成図である。
【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】降水域の連続するフレームの差分をとった例を
示す図である。
示す図である。
【図４】離散化された画像と方程式を解く上で必要な境
界条件の配置を示す図である。
界条件の配置を示す図である。
【図５】降水域の重心の変化を追従した結果を示す図で
ある。
ある。
【図６】本発明を従来法による予測結果を示す図であ
る。
る。
１００ 画像入力部 １１０ 画像蓄積部 １２０ 画像処理部 １３０ 移流・拡散方程式演算部 １４０ 予測部 １５０ 出力部
Claims (6)
- 【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、 入力されたレーダー画像を時系列画像として蓄積する画
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次元画像間での画像特徴量を求める画像処理手段と、 前記の様々な画像特徴量を初期値として降水量の時空間
的な変化量を数値計算する移流・拡散方程式演算手段
と、 数値計算された結果により、降水域の変化を予測する予
測手段と、 予測結果を時系列画像で出力する出力手段を有する２次
元降水量予測装置。 - 【請求項２】 前記画像処理手段はエッジ勾配分布を、
その勾配値が大きい領域と小さい領域にわける、請求項
１記載の装置。 - 【請求項３】 前記移流・拡散方程式は、時間項、移流
項、拡散項、湧き出し項、吸い込み項、消散項を含み、
降水量を画像上の濃淡値と対比させた場合は、各画素で
の濃淡値を方程式の変数として与える、請求項１記載の
装置。 - 【請求項４】 前記拡散項における拡散係数を、１次元
的な面積の変化率に応じて変化させる、請求項３記載の
装置。 - 【請求項５】 前記湧き出し項、吸い込み項には、連続
するフレーム間の差分をとったときの、正、負の領域の
値をそれぞれ与える、請求項３記載の装置。 - 【請求項６】 前記移流ベクトルは、濃淡値のエッジ勾
配の高い方の領域の重心変化を抽出して与え、移流性が
強い場合は、エッジ勾配の低い方の領域の重心変化も抽
出して与える、請求項３記載の装置。
Priority Applications (9)
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|---|---|---|---|
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1997
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