WO2022138181A1

WO2022138181A1 - 地上システムおよびその画像処理方法

Info

Publication number: WO2022138181A1
Application number: PCT/JP2021/045250
Authority: WO
Inventors: 卓青木; 竜太佐藤; 至清水
Original assignee: ソニーグループ株式会社
Priority date: 2020-12-23
Filing date: 2021-12-09
Publication date: 2022-06-30
Also published as: US20240048671A1

Abstract

本技術は、人工衛星からデータを効率的に取得することができるようにする地上システムおよびその画像処理方法に関する。地上システムは、人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、部分データに関連する追加データの人工衛星から地上局への送信を要求する画像処理部を備える。本技術は、例えば、衛星画像を処理する衛星画像処理システム等に適用できる。

Description

地上システムおよびその画像処理方法

　本技術は、地上システムおよびその画像処理方法に関し、特に、人工衛星からデータを効率的に取得することができるようにした地上システムおよびその画像処理方法に関する。

　地球上空を低軌道または中軌道で周回する人工衛星に搭載したカメラで地上の所定の地点を撮影し、撮影結果に基づいて、農作物の状況や海洋の状況などを観測するリモートセンシングが普及してきている（例えば、特許文献１，２参照）。近年では人工衛星の性能が向上し、より高品質な画像が得られるようになってきており、それにともない、画像のデータ容量が大きくなってきている。

特開２０１３－１４５５０７号公報特開２０１３－８４０７２号公報

　しかしながら、人工衛星が地上局（地上の基地局）と通信できるのは、地上局の上空を通過している数分ないし数十分に限られる。そのため、大容量のデータをダウンリンクする場合に、通信時間や通信帯域の不足などにより、ダウンリンクしきれない場合がある。

　本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、人工衛星からデータを効率的に取得することができるようにするものである。

　本技術の一側面の地上システムは、人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、前記部分データに関連する追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する画像処理部を備える。

　本技術の一側面の地上システムの画像処理方法は、地上システムが、人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、前記部分データに関連する追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する。

　本技術の一側面においては、地上システムにおいて、人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、前記部分データに関連する追加データの前記人工衛星から地上局への送信が要求される。

　地上システムは、独立した１つの装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良いし、複数の装置で構成されてもよい。

本技術を適用した実施の形態である衛星画像処理システムの構成例を示すブロック図である。衛星画像を取得する基本シーケンスを説明する概要図である。衛星画像を取得する基本シーケンスを説明するフローチャートである。第１の衛星データ伝送処理におけるデータ伝送の流れを説明する図である。第１の衛星データ伝送処理を説明するフローチャートである。部分データ生成処理を説明する図である。サブサンプル抽出処理により生成された部分データの例を示す図である。比較例としての低解像度画像の例を示す図である。部分データ生成処理のその他の例を示す図である。地上局と衛星の機能ブロック図である。第２の衛星データ伝送処理におけるデータ伝送の流れを説明する図である。第２の衛星データ伝送処理における特徴量データの生成を説明する図である。第２の衛星データ伝送処理を説明するフローチャートである。センサデバイスによる定点観測を説明する図である。ストア・アンド・フォワードによるセンサデータの収集を説明する図である。ドローンによるセンサデータの収集を説明する図である。センサデバイスの構成例を示すブロック図である。複数のセンサデバイスのセンサデータを集約して送信する場合の構成例を示すブロック図である。第３の衛星データ伝送処理を説明するフローチャートである。第３の衛星データ伝送処理の他の例を説明するフローチャートである。サブサンプル画像を用いた認識処理を説明する図である。サブサンプル画像を用いた認識処理を説明する図である。サブサンプル画像を用いた認識処理を説明する図である。サブサンプル画像を用いた認識処理を説明する図である。サブサンプル画像を用いた認識処理を説明する図である。 DNNを用いた認識処理の具体例を説明する図である。 DNNを用いた認識処理の具体例を説明する図である。 DNNを用いた認識処理の具体例を説明する図である。 DNNを用いた認識処理の具体例を説明する図である。 DNNを用いた認識処理の具体例を説明する図である。サブサンプル画像の画素位置の選択方法を説明する図である。本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

　以下、添付図面を参照しながら、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。説明は以下の順序で行う。
１．衛星画像処理システムの構成例
２．衛星画像取得の基本シーケンス
３．第１の衛星データ伝送処理
４．地上局と衛星の機能ブロック図
５．第２の衛星データ伝送処理
６．第３の衛星データ伝送処理
７．サブサンプル画像の認識処理
８．コンピュータ構成例

＜１．衛星画像処理システムの構成例＞
　図１は、本技術を適用した実施の形態である衛星画像処理システムの構成例を示すブロック図である。

　図１の衛星画像処理システム１は、１以上の人工衛星２１（以下、単に衛星２１という。）によって撮影された衛星画像に基づいて地上の状況を解析するシステムである。本実施の形態において、衛星２１は、地球観測衛星であり、搭載するカメラで地上を撮影する機能を少なくとも有する。

　衛星運用会社は、複数の衛星２１を管理する衛星管理装置１１と、衛星２１と通信を行う複数の地上局（地上の基地局）１３とを有している。なお、衛星管理装置１１および複数の地上局１３の一部は、衛星運用会社以外が所有する装置であってもよい。衛星管理装置１１と複数の地上局１３とは、所定のネットワーク１２を介して接続されている。図１では、地上局１３の数が、地上局１３A乃至１３Cの３個である例が示されているが、地上局１３の数は任意である。

　衛星管理装置１１は、衛星運用会社が所有する複数の衛星２１を管理する。具体的には、衛星管理装置１１は、１以上の外部機関の情報提供サーバ１４から関連情報を必要に応じて取得し、自身が所有する複数の衛星２１の運用計画を決定する。そして、衛星管理装置１１は、顧客の要望に応じて、地上局１３を介して所定の衛星２１に撮影指示を送信することにより、所定の衛星２１に撮影を行わせる。また、衛星管理装置１１は、地上局１３を介して、衛星２１から送信されてきた衛星画像を取得し、表示または記憶する。

　衛星管理装置１１は、衛星２１が撮影した衛星画像に対して、所定の画像処理を行うこともできる。衛星管理装置１１は、例えば、以下のような画像処理を行う。
（１）メタデータの生成
　衛星２１から送信されてきた情報や、撮影を行った衛星２１の情報に基づいて、メタデータを生成することができる。例えば、撮影対象位置の緯度経度の情報、衛星２１の撮影時の姿勢制御や加速度の情報などを、メタデータとして生成することができる。
（２）衛星画像の補正処理
　感度特性に関するラジオメトリック補正、衛星２１の軌道位置や姿勢誤差などの幾何補正、地形の高低差に起因する幾何学的な歪みを補正するオルソ補正、地図投影面への射像を行う地図投影、などの補正処理を行うことができる。
（３）カラー合成処理
　パンシャープン処理、トゥルーカラー合成処理、フォールスカラー合成処理、ナチュラルカラー合成処理、SAR画像合成処理、バンド毎の衛星画像に色を付加する処理、などのカラー合成処理を行うことができる。
（４）その他の画像合成
　衛星運用会社が所有する衛星２１が過去に撮影した衛星画像、他の衛星運用会社が所有する衛星２１で撮影された衛星画像、何らかの他の画像との合成、異なるバンドで撮影された衛星画像どうしの合成、地図情報との合成などを行うこともできる。
（５）情報抽出
　R（Red）とIR（Infrared）などの異なるバンドにより、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）等の植生検出情報や、NDWI（Normalized Difference Water Index）等の水検出情報を算定することができる。車両や移動体、魚群などの特定被写体のハイライト処理、特定バンドの情報、前回撮影時からの変化点の抽出などを行うことができる。
（６）高解像化または高品質化処理
　複数の衛星画像を重ね合わせることで、分解能を向上させた衛星画像を生成することができる。また、モノクロ画像とカラー画像を合わせたパンシャープン画像や、例えば異なるダイナミックレンジやシャッタスピード、異なるバンド（波長帯域）、異なる解像度など、撮影条件の異なる衛星画像の合成によって、高解像化させた衛星画像を生成することができる。
（７）3次元計測
　視差画像により、三次元情報を得ることができる。また、三次元情報により地上の物体認識の精度を高めることができる。たとえば、物体が車両であるか否かの判別を行うことができる（分解能的に画像から直ちには車両であるとはわからずとも、道路上にあるものが模様でなく立体物と分かれば、それが車両であると推定できる）。
（８）差分計測
　同一位置から時間差で撮影した複数の衛星画像を用いて、第１の時刻と第２の時刻との変化を抽出することができる。また、変化した対象のみを抽出して着色するような画像化を行ってもよい。また例えば、複数の衛星画像を用いて、船舶や車両の移動速度を算定したり、雲等の移動から風速を算出することができる。

　なお、衛星画像の画像処理は、衛星運用会社とは別の画像解析会社が行う場合もあり、この場合、解析対象の衛星画像が、画像解析会社のサーバ（画像解析サーバ）へ提供される。また、衛星運用会社が衛星画像の画像処理を行う場合であっても、衛星管理装置１１とは別に画像解析サーバを設け、そこで、画像の解析を行うようにしてもよい。

　ネットワーク１２は、任意の通信網であり、有線の通信網であってもよいし、無線の通信網であってもよいし、それらの両方により構成されてもよい。ネットワーク１２は、例えば、インターネット、公衆電話回線網、所謂4G回線や5G回線等の無線移動体用の広域通信網、WAN（Wide Area Network）、LAN（Local Area Network）、Bluetooth（登録商標）規格に準拠した通信を行う無線通信網、NFC（Near Field Communication）等の近距離無線通信の通信路、赤外線通信の通信路、HDMI（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）やUSB（Universal Serial Bus）等の規格に準拠した有線通信の通信網等、任意の通信規格の通信網または通信路とすることができる。ネットワーク１２は、１の通信網により構成されるようにしてもよいし、複数の通信網により構成されるようにしてもよい。

　地上局１３は、衛星管理装置１１の制御に従い、衛星管理装置１１によって指定された所定の衛星２１と、アンテナを介して通信を行う。例えば、地上局１３は、地上の所定の場所（領域）を撮影する撮影指示を所定の衛星２１へ送信する。また、地上局１３は、衛星２１から送信されてくる衛星画像を受信し、ネットワーク１２を介して衛星管理装置１１へ供給する。地上局１３から衛星２１への送信をアップリンク、衛星２１から地上局１３への送信をダウンリンクとも称する。地上局１３は、衛星２１と直接通信を行うことができる他、中継衛星２２を介して通信を行うこともできる。中継衛星２２としては、例えば、静止衛星が用いられる。

　外部機関に設置された情報提供サーバ１４は、衛星管理装置１１からの要求に応じて、あるいは、定期的に、所定の関連情報を、所定のネットワークを介して、衛星管理装置１１へ供給する。情報提供サーバ１４から提供される関連情報には、例えば、次のようなものがある。例えば、外部機関としてのNORAD（北アメリカ航空宇宙防衛司令部）から、TLE（Two Line Elements）フォーマットで記述された衛星の軌道情報（以下、TLE情報と称する。）を関連情報として取得することができる。また例えば、外部機関としての気象情報提供会社から、地球上の所定の地点の天気、雲量などの気象情報を取得することができる。

　各衛星２１は、単機で運用される場合もあれば、複数機で運用される場合もある。複数機で運用される複数の衛星２１は、１つの衛星群２３を構成する。図１では、衛星２１Aと衛星２１Bが単機で運用されており、衛星２１Cと衛星２１Dとが１つの衛星群２３Aを構成している。なお、図１の例では、簡単のため、２機の衛星２１により１つの衛星群２３が構成される例を示しているが、１つの衛星群２３を構成する衛星２１の個数は２つに限られない。

　複数の衛星２１を１つの単位（衛星群２３）として運用するシステムとしては、コンステレーションとフォーメーションフライトとがある。コンステレーションは、多数の衛星２１を単一もしくは複数の軌道面に投入することで、主に全球に均一にサービスを展開するシステムである。単一衛星でも所定の機能を有し、観測頻度向上などを目的として複数の衛星２１が運用される。一方、フォーメーションフライトは、数km程度の狭い領域で、複数の衛星２１が相対的な位置関係を維持しつつ、展開するシステムである。フォーメーションフライトでは、高精度の３次元計測や、移動体の速度検出など、単一衛星では実現できないサービスの提供が可能である。本実施の形態においては、衛星群の運用は、コンステレーションまたはフォーメーションフライトのいずれであるかを問合わない。

　地上局１３が各衛星２１と通信を行う場合、衛星２１Aや衛星２１Bのように、衛星２１と、直接、通信を行う方法と、衛星２１Dのように、他の衛星２１である衛星２１Cと衛星間通信（衛星間光通信）を行うことにより、間接的に地上局１３と通信を行う方法とがある。間接的に通信を行う方法には、中継衛星２２を介した通信も含む。衛星２１が、どちらの方法で地上局１３と通信を行うかは、衛星２１によって予め決められてもよいし、通信の内容に応じて適宜選択してもよい。

　以上のように構成される衛星画像処理システム１において、観測衛星である衛星２１が、衛星管理装置１１からの撮影指示に基づいて地上の所定の地点を撮影する。撮影された衛星画像は衛星２１に一時蓄積された後、地上局１３へ送信され、衛生管理装置１１へ転送される。

＜２．衛星画像取得の基本シーケンス＞
　図２は、衛星画像を取得する基本シーケンスを説明する概要図である。

　衛星２１は、所定の地上局１３上空を通過したとき、地上局１３から撮影指示を受信する。撮影指示には、例えば、撮影日時、撮影地点、カメラ設定値などが含まれる。図２の例では、領域ARを撮影対象とする撮影指示が送信されたとする。

　衛星２１は、撮影指示に基づいて、領域ARの上空の撮影地点において撮影を行う。撮影により、領域ARを含む衛星画像が生成され、内部に記憶される。その後、衛星２１は、所定の地上局１３の上空を通過する際に、記憶しておいた衛星画像を、地上局１３へ送信する（ダウンリンクする）。

　図３のフローチャートを参照して、図２に示した基本シーケンスをより詳細に説明する。

　なお、図３以降において、衛星管理装置１１と地上局１３が実行する処理は、衛星管理装置１１と地上局１３との間で適宜分担して実行することができ、衛星管理装置１１と地上局１３とを総称して地上システム１５と称する。

　初めに、ステップＳ１１において、衛星管理装置１１は、顧客の要望に基づいて、衛星２１の撮影要件を決定する。

　具体的には、衛星管理装置１１は、撮影要件として、撮影日時、撮影地点、撮影のための環境条件、カメラ設定値などを決定する。撮影のための環境条件は、例えば、撮影日時の雲量等の天候条件などを含み、カメラ設定値は、例えば、解像度（分解能）、ズーム、シャッタスピード、感度、絞り、などを含む。

　ステップＳ１２において、衛星管理装置１１は、撮影要件に合致する衛星２１と地上局１３（の地上局１３）を決定する。

　具体的には、衛星管理装置１１は、決定した撮影要件に合致する衛星２１を選定する。例えば、決定した撮影日時に撮影対象位置の上空を通過するか、撮影対象位置が衛星２１の観測幅の範囲内であるか、衛星２１が搭載している撮影装置（カメラ）が、分解能や決定されたカメラ設定値の要求を満たすか、などを判定して、衛星２１が決定される。そして、選定された衛星２１と通信を行うために適した地上局１３が決定される。

　ステップＳ１３において、地上システム１５は、撮影指示を送信する地上局１３のアンテナを想定軌道に対して指向させる。例えば、衛星管理装置１１が、選定した衛星２１の軌道情報を地上局１３に送信し、地上局１３がアンテナを想定軌道に対して指向させる。

　ステップＳ１４において、地上システム１５は、選定した衛星２１へ撮影指示を送信（アップリンク）する。例えば、衛星管理装置１１が、選定した地上局１３に撮影指示を送信するコマンドを送信し、コマンドを受信した地上局１３が、撮影指示を、選定した衛星２１へアンテナを介して送信する。撮影指示には、撮影日時、撮影地点、カメラ設定値などが含まれる。

　ステップＳ３１において、衛星２１は、地上局１３からの撮影指示を受信し、ステップＳ３２において、受信完了を地上局１３へ送信する。

　ステップＳ１５において、地上局１３は、衛星２１からの受信完了を受信し、撮影指示の送信を停止する。地上局１３からの撮影指示の送信は、衛星２１から受信完了の応答があるまで繰り返し実行される。

　衛星２１は、ステップＳ３３において、受信した撮影指示に基づく撮影準備処理を行う。例えば、衛星２１は、必要に応じて撮影装置が撮影対象位置に向くように、衛星２１の姿勢または撮影装置の向きを制御する（ポインティング）。また例えば、衛星２１は、搭載された撮影装置のズーム、シャッタスピード、感度、絞り、などを設定する。さらに、衛星２１は、撮影日時に十分な電力を得られるように事前に充電を行う。

　撮影指示で指定された撮影日時となると、衛星２１は、ステップＳ３４において、撮影対象位置の撮影を行う。

　ステップＳ３５において、衛星２１は、撮影の結果得られた画像である衛星画像に関連付けられる情報であるメタデータを生成し、衛星画像に付加する。例えば、衛星２１は、衛星群２３を識別する群ID、衛星２１を識別する個別ID、撮影対象位置（被写体の位置）、撮影時刻、などの情報をメタデータとして生成することができる。

　ステップＳ３６において、衛星２１は、メタデータを付加した衛星画像を地上局１３に送信（ダウンリンク）する。ダウンリンクは、衛星画像とメタデータが生成されてすぐに行ってもよいし、所定の地上局１３の所定の範囲内に到達した時点で行ってもよい。また、中継衛星２２を介して、衛星画像を送信してもよい。

　地上局１３は、ステップＳ１６において、衛星２１から送信されてくる衛星画像を受信する。受信された衛星画像は、ネットワーク１２を介して衛星管理装置１１に供給される。

　ステップＳ１７において、衛星管理装置１１は、衛星画像のメタデータを解析する。このとき、衛星管理装置１１は、解析結果に基づき新たにメタデータを生成し、これを追加してもよい。例えば、衛星管理装置１１は、衛星画像の群IDおよび個別IDと、その衛星２１の軌道情報に基づいて、撮影時の衛星位置を算出し、メタデータとして追加する。

　ステップＳ１８において、衛星管理装置１１は、衛星画像に対して、所定の画像処理を行う。衛星管理装置１１は、例えば、歪み補正等の補正処理、カラー合成処理等の画像合成処理などを行う。

　ステップＳ１９において、衛星管理装置１１は、画像処理後の衛星画像を所定の記憶部に記憶する。あるいはまた、衛星管理装置１１は、画像処理後の衛星画像を、顧客が所有する装置（サーバ）へ送信してもよい。

　以上で、地上の所定の領域を撮影する一連のシーケンスが終了する。なお、上述した基本シーケンスにおいて、衛星管理装置１１が行うとして説明したメタデータの解析および画像処理は、地上局１３が行ってもよい。メタデータの解析および衛星画像の画像処理は、衛星管理装置１１と地上局１３との間で、処理の内容等に応じて適宜分担して実行することができる。

　また、上述した例では、衛星画像にメタデータを付加して送信することとしたが、メタデータは、衛星画像とは別のストリームとして送信するようにしてもよい。

＜３．第１の衛星データ伝送処理＞
　ところで、近年、衛星２１に搭載されるカメラの性能が向上し、高品質な画像が得られるようになってきており、それにともない、衛星画像のデータも大きくなってきている。一方で、衛星２１が地上局１３と通信できるのは、衛星間通信を除けば、衛星２１が地上局１３上空を通過している数分ないし数十分に限られる。そのため、衛星２１が撮影した衛星画像のデータをそのまま送信すると、データ容量が大きすぎたり、通信帯域の不足などにより、１回のパスで地上へ伝送できない場合がある。ここで、１回のパスとは、衛星２１と地上局１３との間で行われる一続きとみなせる通信の単位を表し、例えば、上空を通過する衛星２１が地上の所定の地上局１３の通信範囲内に入ってから出るまでの通信可能期間に行われる一連の通信などが相当する。

　通信のデータや帯域に十分な余裕がある場合には、上述した基本シーケンスの通り、衛星画像のデータをそのまま送信すればよいが、１回のパスで地上へ伝送できない場合には、地上で必要となるデータを効率的に伝送することが求められる。

　そこで、図１の衛星画像処理システム１は、図４に示されるような、地上局１３からの動的リクエストに基づく衛星画像の効率的な伝送を行う。

　図４は、図１の衛星画像処理システム１が実行する第１の衛星データ伝送処理における、データ伝送の流れを示している。

　図４の例では、衛星２１において、撮影により、３枚の衛星画像SD1乃至SD3が既に生成されているとする。３枚の衛星画像SD1乃至SD3それぞれは、静止画でもよいし、動画像でもよい。

　（１）衛星２１は、３枚の衛星画像SD1乃至SD3それぞれの部分データPD1乃至PD３を生成し、地上局１３へダウンリンクする。

　（２）地上局１３は、受信した部分データPD1乃至PD３に基づいて、不足データがあるかを検出する。地上局１３は、不足データがある場合に不足データを補うための追加の部分データ（以下、追加データと称する。）を設定する。例えば、地上局１３は、部分データPD1乃至PD３のうち、部分データPD2についてはデータが不足であると判定し、追加データAD2を設定する。

　（３）地上局１３は、追加データAD2を衛星２１へリクエストする。

　（４）衛星２１は、地上局１３からの追加データのリクエストを受信し、衛星画像SD2から追加データAD2を生成する。

　（５）衛星２１は、生成した追加データAD2を地上局１３へダウンリンクする。

　（６）地上局１３は、衛星２１から受信した追加データAD2を受信する。地上局１３は、衛星画像SD2については、衛星２１から取得した複数の部分データ、即ち、初めの部分データPD2と追加データAD2とを用いて、衛星画像SD2の解析を行う。追加データAD2を取得してもなお、追加データが必要と判定された場合には、上述した（３）乃至（５）の処理が繰り返される。衛星画像SD1については、部分データPD1のみを用いて衛星画像SD1の解析が行われ、衛星画像SD3については、部分データPD3のみを用いて衛星画像のSD３の解析が行われる。

　図５のフローチャートを参照して、効率的なデータ伝送を行う第１の衛星データ伝送処理についてさらに説明する。図５の処理は、衛星２１が地上局１３から撮影指示を受信した後に開始される処理である。

　初めに、ステップＳ５１において、衛星２１は、地上局１３からの撮影指示に基づき、所定の撮影地点に到達すると、撮影対象位置の撮影を行う。ステップＳ５１の処理は、次のステップＳ７１が実行されるまでに複数回行われてもよい。ここで得られた、縮小や間引き等が行われる前の衛星画像を、部分データと対比して、衛星画像の完全データとも称する。

　ステップＳ７１において、地上局１３は、撮影により得られた衛星画像の部分データを要求する部分データリクエストを衛星２１へ送信する。

　ステップＳ５２において、衛星２１は、地上局１３からの部分データリクエストを受信し、衛星画像の部分データを生成する部分データ生成処理を実行する。そして、衛星２１は、ステップＳ５３において、地上局１３からの部分データリクエストに対する返答として、生成した部分データを地上局１３に送信する。

　ステップＳ７２において、地上局１３は、衛星２１から送信されてきた部分データを受信し、受信した部分データに不足があるかを検出する不足データ検出処理を実行する。この不足データ検出処理は、部分データを解析する解析処理の一つである。

　不足データ検出処理では、例えば、地上局１３は、いま取得した現在の部分データを、過去に取得された部分データと比較して、過去の部分データとの間に差分がある場合に、より精密に解析するため追加データが必要である、すなわち、不足データがあると判定する。

　より具体的には、例えば、衛星画像に写る車両などの物体認識を、後述するステップＳ７８のデータ解析処理として実行する場合に、地上局１３は、いま取得した部分データと過去の部分データとの間に差分がない場合には、過去の精細データを流用できるので、不足データなしと判定する。また例えば、衛星画像に写る農場等の植生状況の検出を、後述するステップＳ７８のデータ解析処理として実行する場合に、地上局１３は、いま取得した部分データと過去の部分データとの間に差分がない場合には不足データなしと判定し、差分がある場合には、精密データを取得して植生マップを再構築するために、追加データが必要である、すなわち、不足データがあると判定する。

　また、地上局１３は、不足データ検出処理として、部分データに対する認識処理を実行し、認識処理の結果をもとに、より精密な追加データが必要である、すなわち、不足データがあると判定する。

　より具体的には、例えば、地上局１３は、不足データ検出処理として、衛星画像に写る車両などの物体認識処理を実行し、部分データでは認識処理の信頼度が低い場合に、より精密な追加データが必要である、すなわち、不足データがあると判定する。また例えば、地上局１３は、不足データ検出処理として、衛星画像に写る農場等の植生状況の検出を行い、植生状況の推定精度が低い場合には、より精密な追加データが必要である、すなわち、不足データがあると判定する。

　ステップＳ７３において、地上局１３は、不足データ検出処理の結果、不足データがあるかどうかを判定し、不足データがあると判定された場合、処理をステップＳ７４に進める。一方、不足データがないと判定された場合、処理は、後述するステップＳ７８に進む。

　ステップＳ７３で、不足データがあると判定された場合、地上局１３は、ステップＳ７４において、部分データに関連する追加データを設定する追加データ設定処理を実行し、ステップＳ７５において、追加データのダウンリンクを要求する追加データリクエストを衛星２１へ送信する。部分データ生成処理および追加データ設定処理の具体例については、図６乃至図９等を参照して後述する。

　ステップＳ５４において、衛星２１は、地上局１３からの追加データリクエストを受信し、追加データを生成する追加データ生成処理を実行する。そして、衛星２１は、ステップＳ５５において、生成した追加データを、追加データリクエストの返答として、地上局１３に送信する。

　ステップＳ７６において、地上局１３は、衛星２１から送信されてきた追加データを受信し、最初に取得した部分データと、その後に取得した追加データとを統合するデータ統合処理を実行する。

　ステップＳ７７において、地上局１３は、最初に取得した部分データと、その後に取得した追加データとを統合した統合データで、データ解析を行うために十分であるかを判定する。このステップＳ７７の処理は、不足データがあるか否かを判定した不足データ検出処理と同様である。

　ステップＳ７７で、データ解析を行うためにまだ十分ではないと判定された場合、処理はステップＳ７４に戻り、上述したステップＳ７４乃至Ｓ７７の処理が繰り返される。すなわち、地上局１３は、部分データに関連する追加データをさらにリクエストして取得する。

　一方、ステップＳ７７で、データ解析を行うために十分であると判定された場合、処理はステップＳ７８に進み、地上局１３は、衛星２１から取得した部分データまたは統合データを用いてデータ解析処理を実行する。データ解析処理の結果は、記憶部に記憶されるとともに、顧客へ送信される。

　以上のように、衛星画像処理システム１の第１の衛星データ伝送処理では、初めに、撮影により得られた衛星画像の部分データが地上局１３に送信され、部分データに不足があると判定された場合に、部分データに関連する追加データが衛星２１へ動的にリクエストされ、取得される。これにより、データ解析で必要とされるデータのみが、衛星２１と地上局１３との間で伝送されるので、通信時間およびデータ量を抑制することができ、効率的にデータを伝送することができる。地上局１３は、データを効率的に取得できる。

　図５で説明した一連の処理は、１回のパスで行ってもよいし、複数回のパスに分けて行ってもよい。複数回のパスに分けて行う場合、例えば、衛星２１と地上局１３との間の通信を、（A）部分データを取得する通信（ステップＳ７１、Ｓ５３）、(B)地上局１３から衛星２１への追加データのリクエスト（ステップＳ７５）、(C)衛星２１から地上局１３への追加データのダウンリンク（ステップＳ５５）に大別すると、(A)、（B）、（C）をそれぞれ異なるパスで行ってもよいし、最初のパスで（A）を実行し、次のパスで（B）および（C）を実行してもよい。または、最初のパスで（A）および（B）を実行し、次のパスで（C）を実行してもよい。先のパスと次のパスは、例えば、数時間後や数日後であってよい。通信を中継する衛星２１が介在する衛星間通信を利用した場合には、一定程度の長い通信期間を確保することができるので、１回のパスで行うことが容易となる。

　図６乃至図９を参照して、衛星画像の部分データを生成する部分データ生成処理について説明する。

　図６のAに示される衛星画像ST1は、衛星２１の撮影により得られた画像である。

　例えば、衛星２１は、部分データ生成処理として、図６のBに示されるように、衛星画像ST1に対して縮小処理を実行することにより、部分データST2を生成する。縮小処理は、例えば、衛星画像ST1の解像度を落とす低解像度処理、フレームレートを落とす低フレームレート処理、ビット長を落とす低ビット長処理などであり、衛星画像ST1のデータ量を縮小させる。

　このような部分データに対して、追加データ設定処理として設定される追加データは、例えば、部分データST2よりも解像度、フレームレート、または、ビット長を高くしたデータ（画像）とされる。また、部分データ全体に対して、解像度、フレームレート、または、ビット長を高くしたデータではなく、部分データの一部の領域を指定して、その領域のみ、解像度、フレームレート、または、ビット長を高くしたデータであってもよい。

　また例えば、衛星２１は、部分データ生成処理として、図６のCに示されるように、衛星画像ST1に対してサブサンプル抽出処理を実行することにより、部分データST3を生成する。

　図７は、サブサンプル抽出処理により生成された部分データの例を示している。

　サブサンプル抽出処理は、高解像度の画像を所定の規則に従って間引きした画素による画像（サブサンプル画像）を生成する処理であり、異なる解像度のサブサンプル画像どうしでは、異なる画素がサンプリングされる。

　図７の例では、図６の衛星画像ST1に対してサブサンプル抽出処理を行うことにより、部分データとしてのサブサンプル画像ST21、ST22、ST23、および、ST24が生成されている。解像度は、サブサンプル画像ST21、ST22、ST23、ST24の順に高くなっている（ST21＜ST22＜ST23＜ST24）。

　例えば、衛星２１は、衛星画像ST1に対して、最初に地上局１３に送信する部分データとしてサブサンプル画像ST21を送信する。そして、衛星２１は、追加データリクエストを受信した場合に、サブサンプル画像ST22、ST23、ST24のように、解像度を徐々に高くしたサブサンプル画像を、追加データとして地上局１３に送信する。

　サブサンプル画像ST21乃至ST24それぞれの上側に示される８ｘ８のブロックにおいて、サブサンプル画像として抽出される画素（サブサンプル位相）がハッチング（斜線）で示されている。ドットが付された画素は、それより前のサブサンプル画像で送信された画素を示している。

　このように異なる解像度のサブサンプル画像どうしで、抽出される画素が異なるようにサブサンプル画像を構成することで、複数回に分けて取得した複数のサブサンプル画像（部分データ）を統合するデータ統合処理を実行したときに、過去に取得したデータが冗長となることがないので、より高効率にデータを取得することができ、統合された画像を用いたデータ解析処理を高精度に実行することができる。なお、複数のサブサンプル画像を用いた認識処理については、図２１乃至図３１を参照して後述する。

　図８は、比較例としての低解像度画像ST21、ST22、ST23、および、ST24の例を示している。

　低解像度画像ST31、ST32、ST33、および、ST34は、衛星画像ST1に対して、解像度を単純に、1/8、1/4、1/2、のように間引いて生成した画像である。解像度は、低解像度画像ST31、ST32、ST33、ST34の順に高くなっている（ST31＜ST32＜ST33＜ST34）。

　例えば、衛星２１は、衛星画像ST1に対して、最初に地上局１３に送信する部分データとして低解像度画像ST31を送信する。そして、衛星２１は、追加データリクエストを受信した場合に、低解像度画像ST32、ST33、ST34のように、解像度を徐々に高くした低解像度画像を、追加データとして地上局１３に送信する。

　低解像度画像ST31乃至ST34それぞれの上側に示される画素において、ドットが付された画素は、それより前のサブサンプル画像で送信された画素を示している。

　このような低解像度画像の送信では、次に部分データとして送信する低解像度画像に、それ以前に送信された低解像度画像の画素も含まれるため、データが重複し、過去に送信したデータが無駄になる。図７のように、サブサンプル抽出処理により部分データを生成することで、データを高効率に伝送することができる。

　撮影枚数に対する部分データと追加データとの関係は、例えば、次のいずれであってもよい。

　例えば、１枚の衛星画像のデータが大容量である場合には、部分データが図７のサブサンプル画像ST21であり、追加データが図７のサブサンプル画像ST22であるような関係とすることができる。特に地上局１３との通信可能時間が短い場合に有効となる。

　一方、１枚の衛星画像のデータ容量は多くはないが、１００００枚の衛星画像をすべてダウンリンクしようとすると大容量となるような場合、１００００枚それぞれについてのインデックスデータを部分データとし、ダウンリンクすることができる。インデックスデータは、サムネイル画像でもよいし、衛星画像の特定領域の一部分の画像でもよい。この場合、追加データは、例えば、サブサンプル画像のような１００００枚それぞれについて補完するデータとすることができる。あるいはまた、追加データを、１００００枚のうちの所定枚数（例えば、５枚）の完全データとすることができる。

　図９は、部分データ生成処理のその他の例を示している。

　例えば、衛星２１は、部分データ生成処理として、図９のAに示されるように、衛星画像ST1を所定の特徴量に変換する特徴量変換処理を実行することにより、部分データPT1を生成する。衛星２１側において特徴量変換の計算コストは発生するものの、特徴量に変換することにより情報量を削減することができる。例えば、衛星画像ST1をFFT変換し、周波数ドメインに変換したデータを、部分データPT1としてもよい。周波数ドメインに変換したデータは、復号した画像のアーティファクトが少ないという利点がある。

　また、衛星２１は、衛星画像ST1に対して、特徴量変換処理として物体認識処理を実行し、物体の認識結果を部分データPT1としてもよい。物体の認識結果を特徴量とすることにより、情報量を大幅に削減することができる。

　さらに、部分データ生成処理として、図９のBに示されるように、上述した特徴量変換処理とサブサンプル抽出処理の両方を実行してもよい。例えば、衛星２１は、衛星画像ST１に対して特徴量変換処理を実行し、その結果得られた部分データPT1に対してさらにサブサンプル抽出処理を実行する。そして、サブサンプル抽出処理の結果得られた部分データPT2が、地上局１３に送信される。特徴量変換処理とサブサンプル抽出処理の順番は反対でもよい。

＜４．地上局と衛星の機能ブロック図＞
　図１０は、上述した部分データを用いたデータの効率的な伝送を実行する地上局１３と衛星２１の機能ブロック図を示している。

　地上局１３は、制御部８１、画像処理部８２、通信部８３、記憶部８４、操作部８５、および、表示部８６を備える。

　制御部８１は、記憶部８４に記憶されたプログラムを実行することにより、地上局１３全体の動作を制御する。例えば、制御部８１は、衛星管理装置１１によって指定された所定の衛星２１に対する撮影指示の送信、衛星２１から送信されてくる衛星画像およびその部分データの受信を制御する。

　画像処理部８２は、衛星２１から送信されてくる衛星画像に関する画像処理を行う。具体的には、画像処理部８２は、衛星２１から送信されてきた部分データに不足があるかを検出する不足データ検出処理、不足データがあると判定された場合に追加データを設定する追加データ設定処理、先に取得した部分データと、その後に取得した追加データとを統合するデータ統合処理、統合データを用いてデータ解析を行うデータ解析処理などを行う。その他、画像処理部８２は、衛星画像に対する所定の画像処理、例えば、撮影画像に所定のメタデータを付加するメタデータ生成処理、撮影画像の歪み補正等の補正処理、カラー合成処理等の画像合成処理なども行う。

　通信部８３は、制御部８１の指示に従い、ネットワーク１２を介して衛星管理装置１１と所定の通信を行うとともに、衛星２１とも通信を行う。例えば、通信部８３は、衛星２１から送信されてきた衛星画像の部分データまたは完全データを受信する。

　記憶部８４は、制御部８１の指示に従い、衛星画像の部分データなどのデータ、データ解析処理の結果、動作制御プログラムなどを記憶する。

　操作部８５は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等で構成され、ユーザ（オペレータ）の操作に基づくコマンドやデータの入力を受け付け、制御部８１へ供給する。

　表示部８６は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)や有機EL (Electro Luminescence)ディスプレイで構成される。表示部８６は、衛星２１から受信した衛星画像、データ解析処理の結果、衛星２１との通信結果等を表示する。

　衛星２１は、アンテナAT、衛星通信部６１、撮影装置６２、制御部６３、画像処理部６４、および、記憶部６５を備える。なお、この衛星２１の構成は、主に画像に関係する機能についてのみであり、図示は省略するが、衛星２１は、姿勢の制御に関して、固体モータ、イオンエンジン等の推進装置や、位置の制御に関する、GPS受信機、スタートラッカ（姿勢センサ）、加速度センサ、ジャイロセンサなどのセンサ類、バッテリ、太陽電池パネル等の電源類なども備える。

　衛星通信部６１は、制御部６３の制御に基づいて、衛星２１から送信されてくる撮影指示や部分データの要求を表すデータリクエストを受信するとともに、撮影装置６２が撮影した画像の画像データや、撮影時の衛星２１の状態を示す状態データなどを、アンテナATを介して、地上局１３に送信する。

　撮影装置６２は、衛星２１が光学衛星である場合、例えば、イメージセンサ（光学センサ）を含むカメラモジュールで構成され、制御部６３の制御に基づいて、対象物の撮影を行う。衛星２１が合成開口レーダー（SAR）衛星の場合には、撮影装置６２はレーダー装置で構成される。撮影装置６２が搭載するイメージセンサの感度／シャッタスピード、解像度、モノクロ／カラー、バンド（波長域）などは、衛星２１の用途や大きさなどによって異なる。撮影装置６２は、例えば、R（Red）とIR（Infrared）のマルチスペクトラムカメラや、モノクロとカラー(RGB)など、複数のイメージセンサを備える場合もある。

　制御部６３は、衛星２１全体の動作制御を行う。例えば、制御部６３は、地上局１３からの撮影指示に基づいて、撮影装置６２に撮影を行わせる。制御部６３は、撮影により得られた衛星画像や、その部分データを衛星通信部６１に送信させたり、地上局１３からの追加データリクエストに基づいて、画像処理部６４に部分データの生成を指示する。

　画像処理部６４は、制御部６３の制御に基づいて、撮影装置６２が撮影して得られた衛星画像から部分データを生成する処理を行う。また、画像処理部６４は、衛星画像に対する所定の画像処理、例えば、衛星画像に所定のメタデータを付加するメタデータ生成処理、衛星画像の歪み補正等の補正処理、カラー合成処理等の画像合成処理などを行う。

　記憶部６５は、制御部６３により実行される制御プログラムやパラメータを記憶する。また、記憶部６５は、撮影により得られた衛星画像の完全データや部分データなどを必要に応じて記憶し、衛星通信部６１または制御部６３に供給する。

　以上の構成を有する地上局１３および衛星２１が、上述した第１の衛星データ伝送処理を行うことができる。

　なお、上述した第１の衛星データ伝送処理は、地上局１３が、衛星画像を生成した衛星２１と直接通信を行う場合の例で説明したが、他の衛星２１を介してデータを伝送する衛星間通信を行う場合にも、第１の衛星データ伝送処理は適用することができる。第１の衛星２１がリアルタイムに撮影を行い、衛星間通信を用いて第２の衛星２１へ転送し、第２の衛星２１が地上局１３へダウンリンクするような場合、リアルタイムなデータの転送が要求されることから、帯域の制約が大きくなるところ、上述した部分データを送信し、必要に応じて追加データを送信することで、効率よく地上局１３へデータを伝送することができる。

　上述した第１の衛星データ伝送処理は、１種類の衛星画像（完全データ）の部分データと追加データを伝送する例について説明したが、衛星２１が、モノクロ／カラー、R/IRなど、種類の異なるイメージセンサを備える場合には、複数のイメージセンサそれぞれの衛星画像について、部分データと追加データを要求する処理とすることができる。

＜第１の衛星データ伝送処理の適用例＞
　第１の衛星データ伝送処理の具体的な適用例について説明する。
・農業
　部分データとして植生状況を表す低解像度のNDVI画像がダウンリンクされる。地上局１３は、追加データ設定処理として、低解像度のNDVI画像において特定閾値を超えた特異領域を検出し、その領域のみの高解像版のNDVI画像を、追加データとしてリクエストする。あるいはまた、地上局１３は、追加データ設定処理として、別の波長域（バンド）のデータを追加データとして設定し、リクエストする。これにより、高精度な解析が可能となる。
・海洋（船舶監視）
　海洋全体は膨大なデータとなるので、被写体として海洋のある領域を含む画像について、変化点がぎりぎりわかるレベルのデータが部分データとしてダウンリンクされる。例えば、船舶の位置がぎりぎり分かる程度のデータや、船舶の位置だけがわかる特徴量のデータが部分データとされる。地上局１３は、船舶の位置を示すAIS（Automatic Identification System）情報と照合し、その照合結果（認識結果）を用いて、AIS情報では船舶が存在しない場所についてのみ、高解像度の画像を追加データとして設定し、リクエストする。これにより、不審な領域についてのみさらに解析することができる。船舶等の海洋上の移動体に限らず、ブイ等の海洋上の構造物についても同様に解析することができる。
・都市開発
　例えば都市部を撮影した低解像度の衛星画像が部分データとしてダウンリンクされる。地上局１３は、追加データ設定処理として、ダウンリンクした低解像度の衛星画像と、過去の衛星画像とを照合し、変化点を抽出し、変化点として抽出された領域のみ高解像度の衛星画像を、追加データとして設定し、リクエストする。これにより、変化点が発生した領域の高精度な解析が可能となる。

＜５．第２の衛星データ伝送処理＞
　次に、第２の衛星データ伝送処理について説明する。

　上述した第１の衛星データ伝送処理では、衛星２１は、地上を撮影して得られた衛星画像に基づいて、地上局１３からの動的なリクエストに応じて部分データを生成し、地上局１３へダウンリンクする。ダウンリンクできるのは、通常は、地上局１３上空を通過する所定期間に限られる。

　衛星２１に搭載されるカメラの性能が向上し、衛星画像のデータも大きくなってきているところ、ダウンリンクできる地上局１３上空に衛星２１が到達するまでは、衛星２１が衛星画像を保持しておくことが必要となり、衛星２１のリソース（ストレージ）を圧迫してしまう。

　そこで以下では、衛星２１のリソースを効率的に利用した衛星画像のデータ伝送について説明する。

　図１１は、図１の衛星画像処理システム１が実行する第２の衛星データ伝送処理における、データ伝送の流れを示している。

　（１）衛星２１は、地上の撮影対象領域を撮影する。撮影は、可視化用途の場合と、認識用途の場合とがある。

　（２）衛星２１は、撮影して得られた衛星画像から、衛星画像の特徴量を生成する特徴量生成処理を実行し、その結果得られた特徴量データを記憶部６５に記憶する。撮影が可視化用途の場合には、衛星２１は、画像復元処理などがし易いような特徴量を生成し、記憶する。撮影が認識用途の場合には、衛星２１は、認識精度が下がらないような特徴量を生成し、記憶する。生成される特徴量は、画像である必要はない。

　（３）地上局１３は、衛星２１が地上局１３上空を通過するとき、特徴量データを衛星２１へリクエストする。

　（４）衛星２１は、地上局１３からの特徴量データのリクエストを受信し、記憶部６５に記憶しておいた特徴量データ（特徴量情報）を地上局１３へダウンリンクする。

　上述した第１の衛星データ伝送処理では、地上局１３が、ダウンリンクした部分データ（追加データも含む）を用いて、衛星画像の解析を行ったが、第２の衛星データ伝送処理では、衛星２１が、地上局１３における衛星画像の解析処理を前提として、予め解析に必要な特徴量データに変換したものを記憶し、ダウンリンクする。これにより、衛星２１のリソース（ストレージ）を効率的に利用するとともに、衛星２１と地上局１３間のデータ伝送を効率的に行うことができる。

　衛星２１は、特徴量データのみを記憶部６５に記憶し、その元データ、即ち、撮影により得られた衛星画像そのものは記憶しない（消去する）。

　地上局１３は、衛星２１から、地上の撮影対象領域を撮影した衛星画像の特徴量データを取得し、取得した特徴量データと、補完用データ（補完用情報）とを用いて、補完後データである完全データ（完全情報）を生成する。補完用データは、特徴量データの取得時において地上局１３が既に保有しているデータであり、例えば、衛星２１が撮影した衛星画像の撮影対象領域に関する過去（取得した特徴量データを作成した衛星画像の撮影時よりも前）の情報である。

　図１２を参照して、第２の衛星データ伝送処理における特徴量の生成を説明する。

　図１２のAは、撮影が可視化用途の場合の特徴量データの例であり、光学衛星画像である衛星画像ST1に対して所定の圧縮処理を実行した画像ST31を、衛星画像の特徴量データとして生成する例を示している。所定の圧縮処理には、動画または静止画に使用される例えばJPEGやMPEG等の画像圧縮技術を採用することができる。

　図１２のBおよびCは、撮影が認識用途の場合の特徴量データの例である。

　衛星２１は、図１２のBに示されるように、衛星画像ST1を所定の特徴量に変換する特徴量変換処理を実行し、その結果得られた特徴量データを記憶し、ダウンリンクすることができる。

　特徴量変換処理の例としては、例えば、画像に対する深層学習処理の一種であるCNN(Convolutional　Neural　Network)を採用することができる。例えば、CNNの畳み込み層またはプーリング層の演算値を特徴量として記憶することができる。CNNの畳み込み層またはプーリング層の演算値のビット長や解像度をさらに落とした値を特徴量としてもよい。また例えば、特徴量変換処理として、衛星画像を入力としてデータ量を削減した所定の特徴量を予測出力する機械学習の予測処理を採用してもよい。

　特徴量変換処理後のデータを特徴量データとして記憶し、地上局１３へ伝送する場合、情報量の圧縮（削減）が可能となり、可視化用の特徴量変換では落としてしまうような情報を認識用の特徴量変換によって記憶しておくことができる。地上局１３では、特徴量をもとに高精度または多様な認識処理が可能となる。ただし、地上局１３で行われる認識タスクによって必要な特徴量が異なり、衛星２１から送信する特徴量が、地上局１３で必要な特徴量と異なる場合には、認識精度が低下する可能性がある。また、地上局１３で必要な特徴量が不明である場合には、複数の特徴量を生成、保存して、地上局１３へ伝送する必要がある場合がある。

　特徴量変換処理は、衛星画像の特徴量を抽出する処理であってもよい。衛星画像に写る車両を認識対象の被写体として認識する認識処理を地上局１３が実行するような場合、衛星画像の認識処理対象地域を識別するための特徴量、例えば、過去の衛星画像との位置合わせや隣接地域の衛星画像とのスティッチ処理の位置合わせのための特徴量を、特徴量データとして記憶しておくことができる。例えば、特徴的な地形や道路、建物等である特定被写体のベクトル情報等が、画像位置合わせ用の特徴量として抽出される。例えば、衛星２１は、時間差で取得された複数の衛星画像の差分を抽出し、特定被写体の変化量や地表の変化量などを特徴量データとして記憶しておくことができる。また例えば、衛星２１の所定の移動方向への移動に関する情報を特徴量として抽出し、特徴量データとして記憶しておくことができる。衛星２１の位置は、TLE情報や、GPS信号による測位、レーザや光学的手段を用いた地上からの直接観測などにより検出することができるが、これらの方法で検出された衛星２１自身の移動を加味した上で（キャンセルした上で）、衛星画像内の特定被写体の変化量や地表の変化量などを特徴量データとして記憶しておくことができる。衛星２１自身の移動に基づく特徴量と、それにその他の特徴量をさらに加えた情報を特徴量データとして記憶してもよい。これらの情報を予め特徴量として抽出することで、衛星画像のデータを効率的に保存し、地上局１３へ伝送することができる。

　また、衛星２１が、RとIRなどの異なるバンドでの撮影を行うカメラである場合には、バンド毎の衛星画像から抽出した特徴量データと、各バンドの複数の衛星画像を統合して得られる画像から抽出した特徴量データとを記憶し、地上局１３へ伝送することができる。

　衛星２１は、図１２のCに示されるように、衛星画像ST1に対して、所定の特徴量に変換する特徴量変換処理を実行し、その結果得られた特徴量に対して認識処理を実行し、その認識結果のメタデータを、特徴量データとして記憶し、ダウンリンクすることができる。例えば、地上の衛星画像から「車が何台」というような認識結果が、特徴量データとして記憶され、ダウンリンクされる。

　認識結果のメタデータを特徴量データとして記憶し、地上局１３へ伝送する場合、情報量の大幅な圧縮（削減）が可能となり、可視化用の特徴量変換では落としてしまうような情報を保存しておくことができる。ただし、認識処理は予め登録した処理となるため、地上局１３側では、高精度または多様な認識処理はできない。

　また、衛星２１は、上述した第１の衛星データ伝送処理において地上局１３が実行した、解析に必要となる部分データを生成する処理を特徴量生成処理として実行し、生成した部分データ（追加データも必要に応じて含む）を特徴量データとして記憶し、地上局１３へ伝送することができる。

　図１３のフローチャートを参照して、部分データを生成する処理を特徴量生成処理として衛星２１側が実行する第２の衛星データ伝送処理を説明する。図１３の処理は、衛星２１が地上局１３からの撮影指示を受信した後から開始される。

　初めに、ステップＳ９１において、衛星２１は、地上局１３からの撮影指示に基づき、所定の撮影地点に到達すると、撮影対象位置の撮影を行う。ステップＳ９１の処理は、次のステップＳ９２が実行されるまでに複数回行われてもよい。撮影により、衛星画像の完全データが得られる。

　ステップＳ９２において、衛星２１は、衛星画像の完全データを所定の特徴量データに変換することによりデータ量を縮小するデータ縮小処理を実行する。このデータ縮小処理としては、例えば、図１２で説明した特徴量生成処理を実行することができる。また、図５で説明した第１の衛星データ伝送処理のステップＳ５２で実行される、部分データを生成する部分データ生成処理と同様の処理を、データ縮小処理として実行してもよい。

　ステップＳ９３において、衛星２１は、データ縮小処理により生成された特徴量データを用いて認識処理を実行する。この認識処理は、地上局１３で想定される認識処理を事前に実行し、データ量を縮小した特徴量データで認識が可能かどうかを事前に確認する処理である。換言すれば、この処理は、地上局１３で想定される認識処理を事前に実行し、ダウンリンク予定の特徴量データで不足がないかどうかを検出する処理であり、図５で説明した第１の衛星データ伝送処理のステップＳ７２で実行される、不足データ検出処理と同様である。

　ステップＳ９４において、衛星２１は、認識処理の結果、生成した特徴量データが認識処理に十分なデータであるかを判定する。ステップＳ９４で、特徴量データが認識処理に十分なデータであると判定された場合、処理は、後述するステップＳ１００へ進む。

　一方、ステップＳ９４で、特徴量データが認識処理に十分なデータではないと判定された場合、処理はステップＳ９５へ進み、衛星２１は、追加の特徴量データを設定する追加データ設定処理を実行し、ステップＳ９６において、追加の特徴量データを生成する追加データ生成処理を実行する。続いて、衛星２１は、ステップＳ９７において、最初に生成した特徴量データと、その後に生成した追加の特徴量データとを統合するデータ統合処理を実行する。

　そして、ステップＳ９８において、衛星２１は、統合した特徴量データが認識処理に十分なデータであるかを判定する。このステップＳ９８の処理は、上述したステップＳ９４の判定処理と同様である。ステップＳ９８の処理は、必要に応じて、ステップＳ９３と同様の認識処理を行ってから判定してもよい。

　ステップＳ９８で、統合した特徴量データが認識処理に十分なデータではないと判定された場合、処理はステップＳ９９へ進み、衛星２１は、再度の撮影が必要であるかを判定する。例えば、衛星画像の解像度が不足するために、生成した特徴量データにおいて十分な認識結果が得られない場合、現在の衛星画像を基に特徴量データをいくら生成しても認識結果の向上には限界がある。そのような場合、解像度を変更して（解像度を上げて）撮影をし直すことが必要である。あるいはまた、認識処理により、現在の衛星画像の特定領域の詳細が必要であると判断される場合には、その特定領域にズームした撮影をやり直す必要がある。

　ステップＳ９９で、再度の撮影が必要であると判定された場合、処理はステップＳ９１へ戻り、上述したステップＳ９１以降の処理が再度実行される。すなわち、撮影対象位置の撮影、および、撮影により得られた衛星画像から所定の特徴量データの生成等が実行される。

　一方、ステップＳ９９で、再度の撮影は必要ないと判定された場合、処理はステップＳ９５へ戻り、上述したステップＳ９５以降の処理が再度実行される。すなわち、追加の特徴量データの生成、および、生成した特徴量データと、それ以前に生成された特徴量データとのデータ統合処理等が実行される。

　一方、上述したステップＳ９８で、統合した特徴量データが認識処理に十分なデータであると判定された場合、処理はステップＳ１００へ進み、衛星２１は、生成した特徴量データのデータ保存を行う。これにより、生成した特徴量データ、または、データ統合処理が行われた場合には統合処理後の特徴量データが、記憶部６５に記憶され、元の衛星画像（完全データ）は、記憶部６５には記憶されない。

　ステップＳ１２１において、地上局１３は、自身の上空を衛星２１が通過するタイミングにおいて、特徴量データを要求する特徴量データリクエストを衛星２１へ送信する。

　ステップＳ１０１において、衛星２１は、地上局１３からの特徴量データリクエストを受信し、その返答として、記憶部６５に記憶しておいた特徴量データを地上局１３へ送信する。

　ステップＳ１２２において、地上局１３は、衛星２１から送信されてくる特徴量データを受信するとともに、受信した特徴量データと、補完用データとに基づき完全データ生成処理を実行し、解析処理用の完全データを生成する。補完用データは、地上局１３に予め保有されている。

　ステップＳ１２３において、地上局１３は、生成した解析処理用の完全データに基づく解析を行うデータ解析処理を実行する。データ解析処理の結果は、記憶部８４に記憶されるとともに、顧客へ送信される。

　例えば、地上局１３は、ある解析対象地域を認識処理した結果としての車両の台数などを、衛星２１から特徴量データとして受信する。地上局１３は、補完用データとして、例えば同一の解析対象地域の過去の車両台数などを取得して、解析処理用の完全データを生成する。あるいはまた、地上局１３は、例えば同一の解析対象地域の商業施設に関する情報、道路や建築物に関する情報などを補完用データとして取得して、解析処理用の完全データを生成する。地上局１３は、データ解析処理として、衛星２１が撮影した日の解析対象地域の交通量の変動を解析する。

　以上のように、衛星画像処理システム１による第２の衛星データ伝送処理では、衛星２１が、上述した第１の衛星データ伝送処理において地上局１３が実行した不足データ検出処理に相当する認識処理を実行し、認識処理に必要とされる特徴量データを事前に予想作成して保存し、地上局１３へ伝送する。特徴量データの元データである衛星画像はデータ保存されない。

　これにより、情報量の圧縮（削減）が可能となり、衛星２１のリソースを効率的に利用することができる。生成された特徴量データは、認識処理に必要とされるデータとされているので、可視化用の特徴量変換では落としてしまうような情報を保存しておくことができる。地上局１３では、特徴量をもとに高精度または多様な認識処理が可能となる。ただし、地上局１３で行われる認識タスクによって必要な特徴量が異なり、衛星２１から伝送する特徴量が、地上局１３で必要な特徴量と異なる場合には、認識精度が低下する可能性がある。また、地上局１３で必要な特徴量が不明である場合には、複数の特徴量を生成、保存して、地上局１３へ伝送する必要がある場合がある。

　衛星２１が実行する、不足データを認識する認識処理は、データ解析に必要な特徴量データを間接的に認識する、軽量、汎用的な処理であってもよいし、機械学習で生成した認識器等を用いて、認識に必要な特徴量データを直接、抽出する処理であってもよい。例えば、軽量、汎用的な認識処理が、認識処理のスコアに基づいて、解像度が不足しているか否かを認識し、高解像度な衛星画像が必要であると判定する処理である場合に、直接的な認識処理では、必要な解像度、例えば、画像サイズ（画素数）や、フレームレート、ビット長などを明示的に出力するような認識器による認識処理とすることができる。

　第２の衛星データ伝送処理では、最初に取得した衛星画像では認識処理に必要な特徴量データが得られない場合に、再度撮影をやり直し、新たな撮影条件で撮影した衛星画像に基づいて特徴量データを準備することができる。これにより、認識処理に必要なデータを効率よく取得して送信することができる。

　第２の衛星データ伝送処理を実行する地上局１３と衛星２１それぞれは、図１０に示した構成で実現でき、第１の衛星データ伝送処理において地上局１３の画像処理部８２が行う処理を、第２の衛星データ伝送処理では、衛星２１の画像処理部６４が実行する。

　図１３の第２の衛星データ伝送処理は、１種類の衛星画像（完全データ）の特徴量データを生成して地上局１３へ伝送する例について説明したが、衛星２１が、モノクロ／カラー、R/IRなど、種類の異なるイメージセンサを備える場合には、複数のイメージセンサそれぞれの衛星画像について、特徴量データを生成し、伝送する処理とすることができる。

＜第２の衛星データ伝送処理の適用例＞
　第２の衛星データ伝送処理において、衛星２１が認識処理を実行し、特徴量データを生成する具体例について説明する。
・農業
　衛星２１は、NDVI等の植生状況の検出を認識処理として実行し、NDVI画像等において特異点を示すデータ、例えば、病害虫の発生等が示唆される特異パターンを検出したデータを、特徴量データとして記憶および伝送することができる。NDVI画像等における特異パターンを検出したデータのような、ある基準を満たした特徴状態を示すデータも特徴量データとすることができる。
・海洋
　衛星２１は、海洋のある領域を撮影した衛星画像について、船舶の位置を検出する処理を認識処理として実行し、その認識結果を特徴量データとして記憶および伝送することができる。
　衛星２１は、海水温の分布を認識処理により検出し、その認識結果を特徴量データとして記憶および伝送することができる。また、海水温自体の分布や変化量の分布において特異パターンを検出したデータのような、ある基準を満たした特徴状態を示すデータも特徴量データとすることができる。
・都市開発
　衛星２１は、撮影された衛星画像を、内部に記憶されたベース画像と比較して、道路や建物の出現などによる変化点を抽出し、変化点を示す情報を特徴量データとして記憶および伝送することができる。このときのベース画像は、例えば、撮影された衛星画像の撮影領域に関して、衛星画像の撮影時よりも一定期間程度前（過去）に撮影された衛星画像とすることができる。
・経済指標
　衛星２１は、撮影された衛星画像から、認識対象地域としての所定の駐車場における車両の駐車台数などを認識し、その認識結果を特徴量データとして記憶および伝送することができる。

＜６．第３の衛星データ伝送処理＞
　次に、第３の衛星データ伝送処理について説明する。

　地上に設置されたセンサデバイス（IoTセンサ）による定点観測が行われている。

　例えば、図１４に示されるように、センサデバイス１０１が、衛星２１の撮影対象領域である領域ARに設置されている。領域ARが農地であるとすると、センサデバイス１０１は、農地の気温等を検出したり、農作物の生育状況を監視し、ミクロなサンプルデータを収集する。センサデバイス１０１により検出されたセンサデータは、一般的には、地上のネットワークを経由して収集される。

　しかしながら、センサデバイス１０１が、海洋や山岳地帯など、地上の通信回線に接続されていない地域に置かれている場合もある。そのような場合、センサデータは、衛星２１を経由したストア・アンド・フォワードによって収集することができる。

　図１５は、ストア・アンド・フォワードによるセンサデータの収集を説明する図である。

　海洋上の船舶１０２に設置されたセンサデバイスや、ブイ等に設置されたセンサデバイス１０１は、所定のタイミングでセンサデータを取得し、内部に蓄積しておく。

　センサデバイス１０１は、上空を衛星２１が通過したタイミングで、蓄積しておいたセンサデータを衛星２１へ送信する。衛星２１は、センサデバイス１０１から送信されてきたセンサデータを収集する。

　その後、衛星２１は、地上局１３の上空を通過する際に、内部に記憶しておいたセンサデータを地上局１３へ送信する。ストア・アンド・フォワードによって収集されたセンサデータは、観測データを解析する解析装置（例えば衛星管理装置１１）へ転送される。

　その他、地上の通信回線に接続されていない地域に置かれているセンサデバイス１０１のセンサデータの収集方法としては、例えば、図１６に示されるように、ドローン１０３（無人航空機）をセンサデバイス１０１の通信範囲内に飛行させ、ドローン１０３にセンサデータを収集させる方法などもある。

　海洋や山岳地帯、屋外やへき地に配置されるセンサデバイス１０１は、バッテリにより長時間駆動するため、記憶装置や通信条件に制約がある場合が多く、大容量のデータ保存や通信が困難である場合も多い。したがって、センサデバイス１０１と、衛星２１やドローン１０３などのセンサデータを収集するデータ収集デバイスとの間の通信では、効率的なデータ伝送が求められる。また、センサデバイス１０１において、センサデータを効率的に記憶しておくことが求められる。

　以下では、センサデータを収集するデータ収集デバイスが衛星２１である場合を例に、センサデバイス１０１のリソースを効率的に利用したセンサデータの記憶および伝送について説明する。

　図１７は、センサデバイス１０１自身が送信機能を備える場合の、センサデバイス１０１の構成例を示すブロック図である。

　センサデバイス１０１は、センサ部１５１、制御部１５２、記憶部１５３、送信部１５４、および、電源部１５５により構成される。

　センサ部１５１は、検出目的に応じた１種類以上の所定のセンサで構成される。センサ部１５１は、例えば、臭気センサ、気圧センサ、温度センサなどで構成される。また例えば、センサ部１５１は、イメージセンサ（RGBセンサ、IRセンサなど）で構成されてもよい。センサ部１５１には、同種または異種の複数のセンサが搭載される場合もある。

　制御部１５２は、センサデバイス１０１全体の動作を制御する。制御部１５２は、センサ部１５１により所定のセンサデータが検出された場合、検出されたセンサデータに対して所定のデータ処理を実行する。例えば、制御部１５２は、データ処理として、センサデータの特異点や所定の変化量をイベントとして抽出する処理を行うことができる。また、センサデータが、イメージセンサが出力するセンサ画像のデータである場合には、制御部１５２は、データ処理として、上述した圧縮処理や、特徴量変換処理、サブサンプル抽出処理、画像の認識処理なども行うことができる。制御部１５２は、センサデータまたはデータ処理後の処理データを記憶部１５３に一時記憶させ、送信部１５４から所定のデータ収集デバイスへ送信させる。

　送信部１５４は、制御部１５２の制御に従い、蓄積されたセンサデータまたは処理データを、所定の無線通信によりデータ収集デバイスへ送信する。無線通信の方式は問わないが、データ収集デバイスが衛星２１である場合には、例えば、時速１００ｋｍ/ｈの高速移動体に対して、１００ｋｍ以上の長距離通信が可能な無線通信などとされる。

　電源部１５５は、例えば、太陽光発電等により充電されるバッテリ等で構成され、センサデバイス１０１の各部に電源を供給する。

　センサデバイス１０１は、例えば自己発電や長寿命電池を搭載し、大容量のセンサデータを記憶部１５３に記憶しておくことができる。１つのセンサデバイス１０１により得られる情報量は小さいが、例えば、領域全体の複数のセンサデバイス１０１のセンサデータで統合されたり、長期間のデータ蓄積がなされることで、高次の情報を得ることができる。

　センサデバイス１０１が備えるセンサがイメージセンサ（カメラ）である場合、電源を自己発電や長寿命電池に頼る場合には、極めて低解像度の画像しか撮像できない場合も多いが、電源を有するネットワーク未接続地域であれば、高解像度の画像を得ることができる。例えば、山岳拠点、船舶、ある程度の発電量が見込める海洋ブイ・パイプライン等では、電源を有するセンサデバイス１０１を設置することができる。

　センサデータは、以上のように、個々のセンサデバイス１０１から送信される構成の他、複数のセンサデバイス１０１のセンサデータを集約して送信する構成であってもよい。

　図１８は、そのような場合の装置構成例を示しており、複数のセンサデバイス１０１（図１８の例では３個）が制御装置１７２に接続され、制御装置１７２は、送信装置１７１および記憶装置１７３とも接続されている。送信装置１７１、制御装置１７２、および、記憶装置１７３は、一つの装置として構成されてもよい。

　送信装置１７１は、制御装置１７２の制御に従い、１以上のセンサデータ（センサデータ群）を、所定の無線通信によりデータ収集デバイスへ送信する。

　制御装置１７２は、複数のセンサデバイス１０１で検出されたセンサデータを取得し、取得したセンサデータを記憶装置１７３に記憶させる。制御装置１７２は、記憶装置１７３に記憶させておいた１以上のセンサデータ（センサデータ群）を、データ収集デバイスと無線通信可能な所定のタイミングで、送信装置１７１に送信させる。

　記憶装置１７３は、１以上のセンサデータ（センサデータ群）を、送信するまでの間、記憶する。

　図１８では、制御装置１７２に３個のセンサデバイス１０１が接続されているが、センサデバイス１０１の個数は任意である。複数のセンサデバイス１０１は、同種のセンサデータを取得するデバイスであってもよいし、異なる種類のセンサデータを取得するデバイスでもよい。

　図１９のフローチャートを参照して、センサデバイス１０１と衛星２１との間で、効率的なデータ伝送を行う第３の衛星データ伝送処理を説明する。なお、図１９および図２０のフローチャートでは、センサデバイス１０１が備えるセンサがイメージセンサであるとして説明する。

　図１９に示される第３の衛星データ伝送処理は、図５に示した第１の衛星データ伝送処理において地上局１３と衛星２１が行った処理を、衛星２１とセンサデバイス１０１に置き換えた処理に相当する。

　すなわち、図５の地上局１３が、図１９では衛星２１に相当し、図５の衛星２１が、図１９ではセンサデバイス１０１に相当する。図５の地上局１３のステップＳ７１乃至Ｓ７８の処理が、図１９では、衛星２１によってステップＳ１７１乃至Ｓ１７８として行われ、図５の衛星２１のステップＳ５１乃至Ｓ５５の処理が、図１９では、センサデバイス１０１によってステップＳ１５１乃至Ｓ１５５として行われる。図１９の各ステップの処理は、図５の対応するステップの処理と同様であるので、以下では簡単に説明する。

　ステップＳ１５１において、センサデバイス１０１は、予め決定されたタイミングで、監視対象領域の撮影を行う。ステップＳ１５１の処理は、次のステップＳ１７１が実行されるまでに複数回行われてもよい。ここで得られた、センサデバイス１０１によって得られた、縮小や間引き等が行われる前のセンサ画像を、部分データと対比して、センサ画像の完全データとも称する。

　ステップＳ１７１において、衛星２１は、撮影により得られたセンサ画像の部分データを要求する部分データリクエストをセンサデバイス１０１へ送信する。部分データの詳細は、第１の衛星データ伝送処理と同様である。

　ステップＳ１５２において、センサデバイス１０１は、衛星２１からの部分データリクエストを受信し、センサ画像の部分データを生成する部分データ生成処理を実行する。そして、センサデバイス１０１は、ステップＳ１５３において、衛星２１からの部分データリクエストに対する返答として、生成した部分データを衛星２１に送信する。

　ステップＳ１７２において、衛星２１は、センサデバイス１０１から送信されてきた部分データを受信し、不足データがあるかを検出する不足データ検出処理を実行する。不足データ検出処理の詳細は図５と同様であるので省略する。

　ステップＳ１７３において、衛星２１は、不足データ検出処理の結果、不足データがあるかどうかを判定し、不足データがあると判定された場合、処理をステップＳ１７４に進める。一方、不足データがないと判定された場合、処理は、後述するステップＳ１７８に進む。

　ステップＳ１７３で、不足データがあると判定された場合、衛星２１は、ステップＳ１７４において、追加データを設定する追加データ設定処理を実行し、ステップＳ１７５において、追加データを要求する追加データリクエストをセンサデバイス１０１へ送信する。

　ステップＳ１５４において、センサデバイス１０１は、衛星２１からの追加データリクエストを受信し、追加データを生成する追加データ生成処理を実行する。そして、センサデバイス１０１は、ステップＳ１５５において、生成した追加データを、追加データリクエストの返答として、衛星２１に送信する。

　ステップＳ１７６において、衛星２１は、最初に取得した部分データと、その後に取得した追加データとを統合するデータ統合処理を実行する。

　ステップＳ１７７において、衛星２１は、最初に取得した部分データと、その後に取得した追加データとを統合した統合データで、データ解析を行うために十分であるかを判定する。このステップＳ１７７の処理は、不足データがあるか否かを判定した不足データ検出処理と同様である。

　ステップＳ１７７で、データ解析を行うためにまだ十分ではないと判定された場合、処理はステップＳ１７４に戻り、上述したステップＳ１７４乃至Ｓ１７７の処理が繰り返される。すなわち、衛星２１は、追加データをさらにリクエストして取得する。

　一方、ステップＳ１７７で、データ解析を行うために十分であると判定された場合、処理はステップＳ１７８に進み、衛星２１は、センサデバイス１０１から取得した部分データまたは統合データを用いてデータ解析処理を実行する。データ解析処理は、地上局１３へ伝送された後、地上局１３または衛星管理装置１１が行ってもよい。

　以上のように、図１９の第３の衛星データ伝送処理では、初めに、センサデバイス１０１により得られたセンサ画像の部分データが衛星２１に送信され、部分データに不足があると判定された場合に、追加データがセンサデバイス１０１へ動的にリクエストされ、取得される。これにより、データ解析で必要とされるデータのみが、センサデバイス１０１と衛星２１との間で伝送されるので、通信時間およびデータ量を抑制することができ、効率的にデータを伝送することができる。

＜第３の衛星データ伝送処理の他の例＞
　図２０のフローチャートを参照して、第３の衛星データ伝送処理の他の例を説明する。

　図２０に示される第３の衛星データ伝送処理は、図１３に示した第２の衛星データ伝送処理において地上局１３と衛星２１が行った処理を、衛星２１とセンサデバイス１０１に置き換えた処理に相当する。

　すなわち、図１３の地上局１３が、図２０では衛星２１に相当し、図１３の衛星２１が、図２０ではセンサデバイス１０１に相当する。図１３の地上局１３のステップＳ１２１乃至Ｓ１２３の処理が、図２０では、衛星２１によってステップＳ２２１乃至Ｓ２２３として行われ、図１３の衛星２１のステップＳ９１乃至Ｓ１０１の処理が、図２０では、センサデバイス１０１によってステップＳ１９１乃至Ｓ２０１として行われる。図２０の各ステップの処理は、図１３の対応するステップの処理と同様であるので、以下では簡単に説明する。

　初めに、ステップＳ１９１において、センサデバイス１０１は、予め決定されたタイミングで、監視対象領域の撮影を行う。ステップＳ９１の処理は、次のステップＳ１９２が実行されるまでに複数回行われてもよい。撮影により、センサ画像の完全データが得られる。

　ステップＳ１９２において、センサデバイス１０１は、センサ画像の完全データを所定の特徴量データに変換することによりデータ量を縮小するデータ縮小処理を実行する。このデータ縮小処理の詳細は、図１３のステップＳ９２における処理と同様であるので省略する。

　ステップＳ１９３において、センサデバイス１０１は、データ縮小処理により生成された特徴量データを用いて認識処理を実行する。この認識処理の詳細は、図１３のステップＳ９３における処理と同様であるので省略する。

　ステップＳ１９４において、センサデバイス１０１は、認識処理の結果、生成した特徴量データが認識処理に十分なデータであるかを判定する。ステップＳ１９４で、特徴量データが認識処理に十分なデータであると判定された場合、処理は、後述するステップＳ２００へ進む。

　一方、ステップＳ１９４で、特徴量データが認識処理に十分なデータではないと判定された場合、処理はステップＳ１９５へ進み、センサデバイス１０１は、追加の特徴量データを設定する追加データ設定処理を実行し、ステップＳ１９６において、追加の特徴量データを生成する追加データ生成処理を実行する。続いて、センサデバイス１０１は、ステップＳ１９７において、最初に生成した特徴量データと、その後に生成した追加の特徴量データとを統合するデータ統合処理を実行する。

　そして、ステップＳ１９８において、センサデバイス１０１は、統合した特徴量データが認識処理に十分なデータであるかを判定する。このステップＳ１９８の処理は、上述したステップＳ１９４の判定処理と同様である。ステップＳ１９８の処理は、必要に応じてステップＳ１９３と同様の認識処理を行ってから判定してもよい。

　ステップＳ１９８で、統合した特徴量データが認識処理に十分なデータではないと判定された場合、処理はステップＳ１９９へ進み、センサデバイス１０１は、再度の撮影が必要であるかを判定する。例えば、センサ画像の解像度が不足するために、生成した特徴量データにおいて十分な認識結果が得られない場合、現在のセンサ画像を基に特徴量データをいくら生成しても認識結果の向上には限界がある。そのような場合、解像度を変更して（解像度を上げて）撮影をし直すことが必要である。あるいはまた、認識処理により、現在のセンサ画像の特定領域の詳細が必要であると判断される場合には、その特定領域にズームした撮影をやり直す必要がある。

　ステップＳ１９９で、再度の撮影が必要であると判定された場合、処理はステップＳ１９１へ戻り、上述したステップＳ１９１以降の処理が再度実行される。すなわち、監視対象領域の撮影、および、撮影により得られたセンサ画像から所定の特徴量データの生成等が実行される。

　一方、ステップＳ１９９で、再度の撮影は必要ないと判定された場合、処理はステップＳ１９５へ戻り、上述したステップＳ１９５以降の処理が再度実行される。すなわち、追加の特徴量データの生成、および、生成した特徴量データと、それ以前に生成された特徴量データとのデータ統合処理等が実行される。

　一方、上述したステップＳ１９８で、統合した特徴量データが認識処理に十分なデータであると判定された場合、処理はステップＳ２００へ進み、センサデバイス１０１は、生成した特徴量データのデータ保存を行う。これにより、生成した特徴量データ、または、データ統合処理が行われた場合には統合処理後の特徴量データが、記憶部１５３または記憶装置１７３に記憶され、元のセンサ画像はデータ保存されない。

　ステップＳ２２１において、衛星２１は、センサデバイス１０１の上空を通過するタイミングにおいて、特徴量データを要求する特徴量データリクエストをセンサデバイス１０１へ送信する。

　ステップＳ２０１において、センサデバイス１０１は、衛星２１からの特徴量データリクエストを受信し、その返答として、記憶部１５３等に記憶しておいた特徴量データを衛星２１へ送信する。

　ステップＳ２２２において、衛星２１は、センサデバイス１０１から送信されてくる特徴量データを受信するとともに、受信した特徴量データと、補完用データとを用いて、完全データ生成処理を実行し、解析処理用の完全データを生成する。補完用データは、衛星２１内に予め用意されている。

　ステップＳ２２３において、衛星２１は、生成した解析処理用の完全データに基づく解析を行うデータ解析処理を実行する。データ解析処理の結果は、記憶部６５に記憶された後、地上局１３上空を通過する際、地上局１３へ送信される。

　ステップＳ２２２の完全データ生成処理、および、ステップＳ２２３のデータ解析処理は、地上局１３または衛星管理装置１１が行ってもよい。

　以上のように、図２０の第３の衛星データ伝送処理では、センサデバイス１０１が、認識処理に必要とされる特徴量データを事前に予想作成して保存し、衛星２１へ伝送する。特徴量データの元データであるセンサ画像はデータ保存されない。これにより、情報量の圧縮（削減）が可能となり、センサデバイス１０１のリソースを効率的に利用することができる。生成された特徴量データは、認識処理に必要とされるデータとされているので、可視化用の特徴量変換では落としてしまうような情報を保存しておくことができる。認識処理を行う側の衛星２１、地上局１３、または、衛星管理装置１１では、特徴量をもとに高精度または多様な認識処理が可能となる。

　図２０の第３の衛星データ伝送処理では、最初に取得したセンサ画像では、認識処理に必要な特徴量データが得られない場合には、再度撮影をやり直し、新たな撮影条件で撮影したセンサ画像に基づいて特徴量データを準備することができる。これにより、認識処理に必要なデータを効率よく取得して送信することができる。

　図１９および図２０の第３の衛星データ伝送処理においても、センサデバイス１０１が種類の異なるイメージセンサを備える場合には、複数のイメージセンサそれぞれのセンサ画像について、特徴量データを生成し、伝送する処理とすることができる。

＜第３の衛星データ伝送処理の適用例＞
　第３の衛星データ伝送処理において、センサデバイス１０１が生成する特徴量データの具体例について説明する。
・農業
　監視対象領域を農地として、農地に設置した各観測点における気温変化、土壌の特徴変化、サンプル作物の状態変化等をイベントとして検出し、特徴量データとすることができる。
・海洋
　監視対象領域を海洋として、海洋ブイ等に設けられたセンサデバイス１０１が海中の魚群の変動、海水温の変化等をイベントとして検出し、特徴量データとすることができる。監視対象領域に停泊または監視対象領域を航行する船舶に設置されたセンサデバイス１０１により検出された海水温、気圧、波高の変化等をイベントとして検出し、特徴量データとすることができる。
・その他
　パイプラインに設置されたセンサデバイス１０１が、デバイス周辺の温度（熱検出）を検出し、その変化等をイベントとして検出し、特徴量データとすることができる。監視対象領域に多数配置されたセンサデバイス１０１によるガス漏出の分布データ等を、特徴量データとすることができる。

＜７．サブサンプル画像の認識処理＞
　図２１乃至図３１を参照して、サブサンプリングされた画像（サブサンプル画像）を用いた認識処理の具体例について説明する。

　なお、図２１乃至図３１の説明では、地上局１３の画像処理部８２が、サブサンプリングされた複数の画像の認識処理を行うものとして説明するが、上述した第１乃至第３の衛星データ伝送処理に応じて、衛星２１、衛星管理装置１１、または、センサデバイス１０１のいずれかが認識処理を行うこともあり得る。

　図２１は、サブサンプリングされた複数の画像の認識処理の概念図を示している。

　サブサンプリングされた複数の画像の認識処理は、図２１に示されるように、DNN(Deep Neural Network)を用いた、特徴抽出処理と認識処理とにより、実行することができる。具体的には、画像処理部８２は、DNNを用いて、入力された画像に対して特徴抽出処理により特徴量を抽出する。この特徴抽出処理は、例えばDNNのうちCNN(Convolutional Neural Network)を用いて行われる。また、画像処理部８２は、DNNを用いて、抽出された特徴量に対して認識処理を実行し、認識結果を得る。

　DNNによる認識処理は、図２２に示されるように、時系列の画像［T-2］、［T-1］、［T］、・・・を順次入力して実行することができる。ここで、画像［T］は、時刻Tのサブサンプル画像であり、画像［T-1］は、時刻Tより前の時刻T-1のサブサンプル画像であり、画像［T-2］は、時刻T-1より前の時刻T-2のサブサンプル画像である。画像処理部８２は、DNNを用いて、入力された各画像［T-2］、［T-1］、［T］、・・・に対して認識処理を実行し、時刻Tにおける認識結果［T］を得る。

　図２３は、図２２の認識処理のより詳細な概念図である。

　図２３に示されるように、画像処理部８２は、例えば、入力された画像［T］、［T-1］および［T-2］それぞれに対して、上述の図２１を用いて説明した特徴抽出処理を１対１に実行し、画像［T］、［T-1］および［T-2］にそれぞれ対応する特徴量を抽出する。画像処理部８２は、これら画像［T］、［T-1］および［T-2］に基づき得られた各特徴量を統合し、統合された特徴量に対して認識処理を実行し、時刻Tにおける認識結果［T］を得る。画像［T］、［T-1］および［T-2］に基づき得られた各特徴量は、認識処理に用いる、統合された特徴量を得るための中間データであるといえる。

　図２４は、DNNによる認識処理の他の概念図である。

　サブサンプリングされた複数の画像の認識処理は、図２４に示されるように、画像［T-2］、［T-1］、［T］、・・・が時系列に入力される場合に、内部状態が時刻T-1の状態に更新されたDNNに対して時刻Tの画像［T］を入力し、時刻Tにおける認識結果［T］を得ると捉えることもできる。

　図２５は、図２４の認識処理のより詳細な概念図である。

　図２５に示されるように、画像処理部８２は、入力された時刻Tの画像［T］に対して上述の図２１を用いて説明した特徴抽出処理を実行し、画像［T］に対応する特徴量を抽出する。画像処理部８２には、時刻Tより前の画像により内部状態が更新され、更新された内部状態に係る特徴量が保存されている。画像処理部８２は、保存された内部状態に係る特徴量と、画像［T］における特徴量とを統合し、統合された特徴量に対して認識処理を実行し、時刻Tにおける認識結果［T］を得る。この場合、保存された内部状態に係る特徴量、および、画像［T］における特徴量のそれぞれは、認識処理に用いる、統合された特徴量を得るための中間データであるといえる。

　図２２および図２４に示す認識処理は、例えば直前の認識結果を用いて内部状態が更新されたDNNを用いて実行されるもので、再帰的な処理となる。このように、再帰的な処理を行うDNNをRNN(Recurrent Neural Network)と呼ぶ。RNNによる認識処理は、一般的には動画像認識などに用いられ、例えば時系列で更新されるフレーム画像によりDNNの内部状態を順次に更新することで、認識精度を向上させることが可能である。

　図２６乃至図３１を参照して、DNNを用いた認識処理についてさらに説明する。

　図２６は、DNNを用いた認識処理を説明する模式図である。

　DNNを用いた認識処理を行う画像処理部８２には、画素が間引きされていない完全データの画像２０１に対して所定の画素位置の画素をサブサンプリングして生成されたサブサンプル画像２１１が入力される。

　画像処理部８２は、入力されたサブサンプル画像２１１の特徴量を抽出する。ここでは、画像処理部８２は、DNNのうちCNNを用いて特徴量の抽出を行う。

　画像処理部８２は、抽出された特徴量を、図示されない蓄積部に格納する。このとき、画像処理部８２は、例えば直前のフレームにおいて抽出された特徴量が既に蓄積部に格納されている場合、蓄積部に格納されている特徴量を再帰的に用いて、抽出した特徴量と統合する。この処理は、DNNのうちRNNを用いた処理に相当する。

　画像処理部８２は、蓄積、統合された特徴量に基づき認識処理を実行する。

　図２７乃至図３０を参照して具体例を用いて説明する。

　所定の時刻Tにおいて、図２７に示されるように、完全データの画像２０１に対して所定の画素位置の画素をサブサンプリングして生成されたサブサンプル画像２１１ａが、画像処理部８２に入力される。

　完全データの画像２０１には、人物２４１と人物２４２が含まれている。人物２４１は、カメラから比較的近距離（中距離と称する。）に位置しており、人物２４２は、カメラに対して人物２４１よりも遠方の距離（遠距離と称する。）に位置しており、画像中のサイズが人物２４１よりも小さい。

　サブサンプル画像２１１ａは、例えば、完全データの画像２０１を、２ｘ２の４画素の画素ユニット単位に分割したとき、各画素ユニットの左上の画素をサンプリングした画像に相当する。

　画像処理部８２は、入力されたサブサンプル画像２１１ａの特徴量２５０ａを、CNNを用いて抽出する。画像処理部８２は、抽出された特徴量２５０ａを、蓄積部に蓄積する。このとき、蓄積部に既に特徴量が蓄積されている場合、特徴量２５０ａを、既に蓄積されている特徴量と統合することができるが、図２７の例では、空の蓄積部に対して最初の特徴量２５０ａが蓄積された様子が示されている。

　画像処理部８２は、蓄積部に蓄積された特徴量２５０ａに基づき認識処理を実行する。図２７の例では、中距離に位置する人物２４１が認識され、認識結果２６０として得られている。一方、遠距離に位置する人物２４２は、認識されていない。

　時刻Tから所定時間経過後の時刻T＋１において、図２８に示されるように、完全データの画像２０１に対して所定の画素位置の画素をサブサンプリングして生成されたサブサンプル画像２１１ｂが、画像処理部８２に入力される。

　サブサンプル画像２１１ｂは、例えば、完全データの画像２０１の２ｘ２の各画素ユニットの右上の画素をサンプリングした画像に相当する。換言すれば、サブサンプル画像２１１ｂは、画像２０１のサブサンプル画像２１１ａの画素位置に対して１画素分水平方向にずらした各画素位置をサンプリングした画像に相当する。

　画像処理部８２は、入力されたサブサンプル画像２１１ｂの特徴量２５０ｂを、CNNを用いて抽出する。画像処理部８２は、抽出された特徴量２５０ｂを、蓄積部に蓄積する。このとき、蓄積部には、サブサンプル画像２１１aの特徴量２５０ａが既に蓄積されている。そのため、画像処理部８２は、特徴量２５０ｂを蓄積部に蓄積すると共に、特徴量２５０ｂを、蓄積されている特徴量２５０ａと統合する。

　画像処理部８２は、特徴量２５０ａと特徴量２５０ｂとが統合された特徴量に基づき認識処理を実行する。図２８の例では、中距離に位置する人物２４１が認識され、認識結果２６０として得られているが、遠距離に位置する人物２４２は、この時点では認識されていない。

　時刻T＋１から所定時間経過後の時刻T＋２において、図２９に示されるように、完全データの画像２０１に対して所定の画素位置の画素をサブサンプリングして生成されたサブサンプル画像２１１ｃが、画像処理部８２に入力される。

　サブサンプル画像２１１ｃは、例えば、完全データの画像２０１の２ｘ２の各画素ユニットの左下の画素をサンプリングした画像に相当する。換言すれば、サブサンプル画像２１１ｃは、画像２０１のサブサンプル画像２１１ａの画素位置に対して１画素分、列方向にずらした各画素位置をサンプリングした画像に相当する。

　画像処理部８２は、入力されたサブサンプル画像２１１ｃの特徴量２５０ｃを、CNNを用いて抽出する。画像処理部８２は、抽出された特徴量２５０ｃを、蓄積部に蓄積する。このとき、蓄積部には、サブサンプル画像２１１aおよび２１１ｂからそれぞれ抽出された特徴量２５０ａおよび２５０ｂが既に蓄積されている。そのため、画像処理部８２は、特徴量２５０ｃを蓄積部に蓄積すると共に、特徴量２５０ｃを、蓄積されている特徴量２５０ａおよび２５０ｂと統合する。

　画像処理部８２は、特徴量２５０ａおよび２５０ｂと、特徴量２５０ｃとが統合された特徴量に基づき認識処理を実行する。図２９の例では、中距離に位置する人物２４１が認識され、認識結果２６０として得られているが、遠距離に位置する人物２４２は、この時点では認識されていない。

　時刻T＋２から所定時間経過後の時刻T＋３において、図３０に示されるように、完全データの画像２０１に対して所定の画素位置の画素をサブサンプリングして生成されたサブサンプル画像２１１ｄが、画像処理部８２に入力される。

　サブサンプル画像２１１ｄは、例えば、完全データの画像２０１の２ｘ２の各画素ユニットの右下の画素をサンプリングした画像に相当する。換言すれば、サブサンプル画像２１１ｄは、画像２０１のサブサンプル画像２１１ｃの画素位置に対して１画素分水平方向にずらした各画素位置をサンプリングした画像に相当する。

　画像処理部８２は、入力されたサブサンプル画像２１１ｄの特徴量２５０ｄを、CNNを用いて抽出する。画像処理部８２は、抽出された特徴量２５０ｄを、蓄積部に蓄積する。このとき、蓄積部には、サブサンプル画像２１１a乃至２１１ｃからそれぞれ抽出された特徴量２５０ａ乃至２５０ｃが既に蓄積されている。そのため、画像処理部８２は、特徴量２５０ｄを蓄積部に蓄積すると共に、特徴量２５０ｄを、蓄積されている特徴量２５０ａ乃至２５０ｃと統合する。

　画像処理部８２は、特徴量２５０ａ乃至２５０ｃと、特徴量２５０ｄとが統合された特徴量に基づき認識処理を実行する。図３０の例では、中距離に位置する人物２４１が認識され、認識結果２６０として得られるとともに、遠距離に位置する人物２４２も認識され、認識結果２６１として得られている。

　図２７乃至図３０の処理により、２ｘ２の画素ユニットに含まれる４画素の画素位置全てが、サンプリング画素の画素位置として選択されたことになる。これは、換言すれば、完全データの画像２０１の全画素を、サンプリング画素の画素位置として選択したことを表す。

　このようにサブサンプル画像２１１を生成する画素位置を選択し、各サブサンプル画像２１１から算出された特徴量が蓄積、統合される。これにより、完全データの画像２０１に含まれる画素を徐々に認識処理に関与させることができ、より高精度に認識することができるようになる。例えば遠方の対象物も容易に認識可能となる。

　なお、サブサンプル画像２１１を生成するためのサンプリング画素の画素位置は、上述した例に限定されない。例えば、図３１のサブサンプル画像２７１ａ、２７１ｂ、２７１ｃ、２７１ｄ、・・・のように、離散的および非周期的な複数の画素位置を選択して、複数のサブサンプル画像２７１を生成してもよい。

＜８．コンピュータ構成例＞
　衛星画像またはセンサ画像に対して実行される上述の一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているマイクロコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。

　図３２は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。

　コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）３０１，ROM（Read Only Memory）３０２，RAM（Random Access Memory）３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

　バス３０４には、さらに、入出力インタフェース３０５が接続されている。入出力インタフェース３０５には、入力部３０６、出力部３０７、記憶部３０８、通信部３０９、及びドライブ３１０が接続されている。

　入力部３０６は、キーボード、マウス、マイクロホン、タッチパネル、入力端子などよりなる。出力部３０７は、ディスプレイ、スピーカ、出力端子などよりなる。記憶部３０８は、ハードディスク、RAMディスク、不揮発性のメモリなどよりなる。通信部３０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体３１１を駆動する。

　以上のように構成されるコンピュータでは、CPU３０１が、例えば、記憶部３０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース３０５及びバス３０４を介して、RAM３０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。RAM３０３にはまた、CPU３０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

　コンピュータ（CPU３０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記録媒体３１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

　コンピュータでは、プログラムは、リムーバブル記録媒体３１１をドライブ３１０に装着することにより、入出力インタフェース３０５を介して、記憶部３０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部３０９で受信し、記憶部３０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM３０２や記憶部３０８に、あらかじめインストールしておくことができる。

　本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる場合はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで実行されてもよい。

　また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

　本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

　例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

　また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

　さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

　本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、本明細書に記載されたもの以外の効果があってもよい。

　なお、本技術は、以下の構成を取ることができる。
（１）
　人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、前記部分データに関連する追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する画像処理部を備える
　地上システム。
（２）
　前記画像処理部は、前記部分データの解析処理として、取得した部分データと、過去に取得された部分データとの間に差分があるかを検出し、差分があると判定された場合に、前記の前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　前記（１）に記載の地上システム。
（３）
　前記画像処理部は、前記部分データの解析処理として、取得した部分データに対する認識処理を実行し、認識処理の結果に基づき、前記追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　前記（１）に記載の地上システム。
（４）
　前記画像処理部は、前記認識処理の信頼度が低い場合に、前記追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　前記（３）に記載の地上システム。
（５）
　前記画像処理部は、前記追加データを設定する追加データ設定処理を実行し、設定された前記追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　前記（１）乃至（４）のいずれかに記載の地上システム。
（６）
　前記画像処理部は、前記人工衛星からの前記追加データを取得し、最初に取得した前記部分データと、前記追加データとを統合するデータ統合処理を実行する
　前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の地上システム。
（７）
　最初の前記部分データの取得と、前記追加データの取得は、１回のパスで実行される
　前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の地上システム。
（８）
　最初の前記部分データの取得と、前記追加データの取得は、異なるパスで実行される
　前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の地上システム。
（９）
　前記部分データは、前記衛星画像に対して、低解像度、低フレームレート、または、低ビット長のデータであり、
　前記追加データは、前記部分データよりも、高解像度、高フレームレート、または、高ビット長のデータである
　前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の地上システム。
（１０）
　前記部分データは、前記衛星画像に対するサブサンプル抽出処理により生成したサブサンプル画像のデータであり、
　前記追加データは、前記衛星画像に対するサブサンプル抽出処理により、前記部分データとは異なる画素がサンプリングされたサブサンプル画像のデータである
　前記（１）乃至（９）のいずれかに記載の地上システム。
（１１）
　前記部分データは、所定の認識対象に関する特徴量を示す情報である
　前記（１）乃至（１０）のいずれかに記載の地上システム。
（１２）
　前記衛星画像は、被写体に海洋を含む画像であり、
　前記画像処理部は、前記部分データの解析に基づく所定の海上移動体または所定の海上構造物の認識に応じて、追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　前記（１）乃至（１１）のいずれかに記載の地上システム。
（１３）
　地上システムが、
　人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、前記部分データに関連する追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　地上システムの画像処理方法。

　１　衛星画像処理システム，　１１　衛星管理装置，　１３　地上局，　２１　衛星，　６１　衛星通信部，　６２　撮影装置，　６３　制御部，　６４　画像処理部，　６５　記憶部，　８１　制御部，　８２　画像処理部，　８３　通信部，　８４　記憶部，　１０１　センサデバイス，　１０３　ドローン，　１５１　センサ部，　１５２　制御部，　１５３　記憶部，　１５４　送信部，　１７１　送信装置，　１７２　制御装置，　１７３　記憶装置，　２０１　画像，　２１１　サブサンプル画像，　２５０　特徴量，　３０１　CPU，　３０２　ROM，　３０３　RAM，　３０６　入力部，　３０７　出力部，　３０８　記憶部，　３０９　通信部，　３１０　ドライブ

Claims

　人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、前記部分データに関連する追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する画像処理部を備える
　地上システム。
　前記画像処理部は、前記部分データの解析処理として、取得した部分データと、過去に取得された部分データとの間に差分があるかを検出し、差分があると判定された場合に、前記追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　請求項１に記載の地上システム。
　前記画像処理部は、前記部分データの解析処理として、取得した部分データに対する認識処理を実行し、認識処理の結果に基づき、前記追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　請求項１に記載の地上システム。
　前記画像処理部は、前記認識処理の信頼度が低い場合に、前記追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　請求項３に記載の地上システム。
　前記画像処理部は、前記追加データを設定する追加データ設定処理を実行し、設定された前記追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　請求項１に記載の地上システム。
　前記画像処理部は、前記人工衛星からの前記追加データを取得し、最初に取得した前記部分データと、前記追加データとを統合するデータ統合処理を実行する
　請求項１に記載の地上システム。
　最初の前記部分データの取得と、前記追加データの取得は、１回のパスで実行される
　請求項１に記載の地上システム。
　最初の前記部分データの取得と、前記追加データの取得は、異なるパスで実行される
　請求項１に記載の地上システム。
　前記部分データは、前記衛星画像に対して、低解像度、低フレームレート、または、低ビット長のデータであり、
　前記追加データは、前記部分データよりも、高解像度、高フレームレート、または、高ビット長のデータである
　請求項１に記載の地上システム。
　前記部分データは、前記衛星画像に対するサブサンプル抽出処理により生成したサブサンプル画像のデータであり、
　前記追加データは、前記衛星画像に対するサブサンプル抽出処理により、前記部分データとは異なる画素がサンプリングされたサブサンプル画像のデータである
　請求項１に記載の地上システム。
　前記部分データは、所定の認識対象に関する特徴量を示す情報である
　請求項１に記載の地上システム。
　前記衛星画像は、被写体に海洋を含む画像であり、
　前記画像処理部は、前記部分データの解析に基づく所定の海上移動体または所定の海上構造物の認識に応じて、追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　請求項１に記載の地上システム。
　地上システムが、
　人工衛星により撮影された衛星画像の部分データの解析結果に基づき、前記部分データに関連する追加データの前記人工衛星から地上局への送信を要求する
　地上システムの画像処理方法。