WO2023042303A1 - 状態判定装置、状態判定方法、及び、状態判定プログラムが格納された記録媒体 - Google Patents

状態判定装置、状態判定方法、及び、状態判定プログラムが格納された記録媒体 Download PDF

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ground surface
index
relationship
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奈々 十文字
孝和 石井
寛道 平田
翔平 大野
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques

Definitions

  • the present invention relates to a state determination device, a state determination method, and a recording medium storing a state determination program.
  • Patent Document 1 discloses that the amount of displacement of an object on the ground surface measured using SAR is acquired, and the amount of displacement and a criterion for determining the deformation of the object are used. Disclosed is a degree of deformation determination system for determining the degree of deformation.
  • Patent Document 2 describes SAR image analysis that holds a plurality of SAR image data obtained by observing an observation range at different acquisition times and sensor observation data of a group of sensor devices observing known coordinates of the observation range.
  • a system is disclosed. This system performs interference analysis on multiple SAR image data to obtain interference analysis result data, and the displacement amount of each analysis point included in the interference analysis result data and the observation coordinates included in the sensor observation data Extract the correlation with each observation data.
  • JP 2017-215248 A Japanese Patent Application Laid-Open No. 2020-020740
  • the displacement of the position of the observation point included in the structure is observed by the observation information obtained by observing the structure (building, bridge, etc.) that exists on the ground surface by SAR. Since a material such as metal that constitutes the structure expands and contracts depending on temperature, there is regularity between the amount of displacement at the observation point and the air temperature. Therefore, if the displacement of the newly observed observation point satisfies the regularity, the state of the structure is normal, and if the displacement of the newly observed observation point does not satisfy the regularity, The condition of the structure is presumed to be abnormal. In this case, for example, if it is determined whether the state of the structure is normal or not based on the amount of displacement at the observation point without considering the air temperature, there is a risk that the determination will be erroneous.
  • Patent Documents 1 and 2 do not specifically mention such problems.
  • the main purpose of the present invention is to more accurately determine whether the state near the ground surface is abnormal from the observation information observed by SAR.
  • a state determination device includes: acquisition means for acquiring a state measurement value representing a state near the ground surface by analyzing observation information near the ground surface by a satellite-borne synthetic aperture radar; The relationship between the value of the index and the measured state value, or the relationship between the estimated state value near the ground surface estimated from the value of the index and the measured state value, for which a predetermined regularity may exist between and a determination means for determining whether or not the regularity is satisfied, and the relationship between the index value and the state measurement value or the relationship between the state estimated value and the state measurement value satisfy the predetermined regularity and output means for outputting determination result information indicating that the state is abnormal when there is no such state.
  • a state determination method analyzes observation information near the ground surface by a satellite-borne synthetic aperture radar to determine the state near the ground surface by an information processing device. obtain a state measurement value representing the state, and determine the relationship between the value of the index and the state measurement value that may have a predetermined regularity with the state, or the estimated state value near the ground surface estimated from the value of the index determining whether or not the relationship between the state measurement values satisfies the predetermined regularity, and if the predetermined regularity is not satisfied, output determination result information indicating that the state is abnormal.
  • the present invention it is possible to obtain a state determination device or the like that more accurately determines whether or not the state near the ground surface is abnormal from observation information observed by SAR.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a first example in which the state determination device 10 according to the first embodiment of the present invention determines whether or not the state near the ground indicated by the state measurement value 151 is normal.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a second example in which the state determination device 10 according to the first embodiment of the present invention determines whether or not the state near the ground indicated by the state measurement value 151 is normal.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a manner in which determination result information 155 according to the first embodiment of the present invention is displayed on a display screen 200 of a management terminal device 20; 4 is a flow chart showing the operation of the state determination device 10 according to the first embodiment of the present invention; It is a block diagram which shows the structure of the state determination apparatus 30 which concerns on the 2nd Embodiment of this invention.
  • 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing device 900 capable of realizing a state determination device according to each embodiment of the present invention; FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a state determination device 10 according to the first embodiment of the invention.
  • the state determination device 10 according to the present embodiment is a device that determines whether or not the state near the ground surface is abnormal based on SAR observation data 101 (observation information) obtained by observing the vicinity of the ground surface using SAR.
  • the state determination device 10 includes an acquisition unit 11, a determination unit 12, an output unit 13, a generation unit 14, and a storage unit 15.
  • the acquisition unit 11, the determination unit 12, the output unit 13, and the generation unit 14 are examples of acquisition means, determination means, output means, and generation means, respectively.
  • the storage unit 15 is, for example, a storage device such as a RAM (Random Access Memory) or a hard disk 904, which will be described later with reference to FIG.
  • the storage unit 15 stores state measurement values 151 , calculation criteria 152 , state estimated values 153 , determination criteria 154 , and determination result information 155 . Details of these pieces of information stored in the storage unit 15 will be described later.
  • the acquisition unit 11 acquires the SAR observation data 101 and index data 102 from an external device.
  • the external device may be, for example, the management terminal device 20 or an information processing device such as a server having a database function.
  • the SAR observation data 101 is, as described above, data obtained by observing the vicinity of the ground surface with SAR.
  • the SAR observation data 101 includes, for example, an image of the vicinity of the ground surface captured by electromagnetic waves of a predetermined wavelength.
  • the image includes information representing the distance to the vicinity of the surface of the ground, which is the object of observation.
  • the SAR observation data 101 may include, for example, water content data on the surface of the earth.
  • the water content can be observed, for example, from the backscattering coefficient of electromagnetic waves observed in measuring the distance to the ground surface.
  • the vicinity of the ground surface, which is an observation target includes the ground surface or structures existing on the ground surface.
  • the structure includes, for example, a building such as a building or a bridge.
  • the acquisition unit 11 acquires (determines) the state measurement value 151 representing the state near the ground surface.
  • the state measurement value 151 represents, for example, the amount of displacement of the ground surface or the position of a structure existing on the ground surface due to upheaval or subsidence of the ground. Since the method of obtaining the state measurement value 151 by analyzing the SAR observation data 101 is well known, detailed description thereof will be omitted in this embodiment.
  • the acquisition unit 11 stores the acquired state measurement values 151 together with the SAR observation data 101 in the storage unit 15 .
  • the index data 102 is, for example, data representing at least one of natural factors and man-made factors that affect the state near the ground represented by the state measurement value 151 .
  • the above-mentioned natural factors include temperature, precipitation, groundwater volume, and geology near the surface of the observation target.
  • a material such as metal that constitutes a structure existing on the ground surface expands and contracts depending on temperature, so there is regularity between the amount of displacement of the position of the observation point in the structure and the air temperature.
  • air temperature is an indicator that affects near-surface conditions represented by condition measurements 151 .
  • the amount of precipitation, the amount of groundwater, geology, etc. are indices that affect the subsidence of the ground represented by the state measurement value 151 .
  • the acquisition unit 11 can acquire, for example, data published by the Japan Meteorological Agency, research institutes, etc. as the index data 102 representing the amount of precipitation, amount of groundwater, geology, and the like.
  • the above-mentioned human factors are, for example, construction work on the ground near the ground surface, which is the object of observation, and traffic volume near the ground surface.
  • construction work on the ground near the ground surface which is the object of observation
  • traffic volume near the ground surface For example, ground subsidence may occur due to shield construction performed underground of the ground that is the object of observation.
  • the traffic volume near the ground surface which is the object of observation, is an index that affects the state of bridges, roads, and the like existing near the ground surface.
  • the acquisition unit 11 acquires, for example, data published by government agencies, road construction operators, etc. as index data 102 representing construction work on the ground near the ground surface, which is an observation target, and traffic volume near the ground surface. It is possible.
  • the information represented by the index data 102 is not limited to the information described above.
  • the index data 102 may include information representing natural and man-made factors different from those described above.
  • the acquisition unit 11 stores the acquired index data 102 in the storage unit 15 .
  • the determination unit 12 uses the calculation criteria 152 from the index data 102 acquired by the acquisition unit 11 to calculate a state estimated value 153 near the surface of the observation target.
  • the determination unit 12 determines whether predetermined regularity is satisfied (normal) between the calculated state estimated value 153 and the state measurement value 151 acquired by the acquisition unit 11 as described above.
  • Criterion 154 is used to determine. Note that the calculation criteria 152 and the determination criteria 154 are given in advance by, for example, an administrator of the state determination device 10 or the like.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a first example in which the determination unit 12 according to the present embodiment determines whether or not the state near the ground indicated by the state measurement value 151 is normal.
  • a natural phenomenon occurs in the ground near the ground surface, which is the object of observation, in which the ground subsides at a constant speed over time.
  • the index that affects ground subsidence near the surface of the ground, which is the object of observation is the elapsed time from a predetermined time.
  • the calculation criterion 152 represents a linear relationship between the elapsed time from a given period and the amount of land subsidence.
  • the determination unit 12 calculates a state estimation value 153 shown as a dotted line in FIG. 2 based on a calculation reference 152 representing the linear relationship.
  • FIG. 3 is a diagram explaining a second example in which the determination unit 12 according to the present embodiment determines whether or not the state near the ground indicated by the state measurement value 151 is normal.
  • the example shown in FIG. 3 represents the relationship between the amount of displacement of the position of the observation point and the temperature in a structure existing near the surface of the ground that is the object of observation.
  • the temperature is an index that affects the displacement of the position of the observation point in the structure existing near the surface of the ground to be observed.
  • the calculation criterion 152 represents a linear relationship between the temperature and the displacement of the position of the station.
  • the determination unit 12 calculates a state estimation value 153 shown as a dotted line in FIG. 3 based on a calculation reference 152 representing the linear relationship.
  • the shaded region centered on the estimated state value 153 is assumed to be the normal range (range within assumption) regarding the amount of displacement of the position of the observation point. That is, in this case, if the absolute value of the difference between the state measurement value 151 and the state estimation value 153 is equal to or less than the threshold shown as the normal range in FIG. If the absolute value is larger than the threshold, it indicates that the state near the surface of the earth to be observed is abnormal.
  • the predetermined regularity that exists between the state near the ground surface, which is the object of observation, and the index is not limited to the linear relationship illustrated in FIGS.
  • the predetermined regularity may be, for example, a correlation, or may be a relationship that allows simulation of the state near the surface of the ground, which is the observation target, based on the index.
  • the criteria 154 are not limited to criteria using thresholds as exemplified in FIGS. Further, the criterion 154 may be a criterion using a threshold that changes according to the value of the index instead of a constant threshold. For example, when the degree of variation in the values representing the state of the vicinity of the ground that is the object of observation increases as the value of the index increases, the criterion 154 is a criterion that uses a larger threshold as the value of the index increases. good too.
  • the determination unit 12 determines that the state of the vicinity of the ground surface, which is the observation target, is normal with respect to a plurality of indices (a combination of a plurality of indices), not for a single index as shown in the examples of FIGS. 2 and 3 . It may be determined whether Further, instead of using the estimated state value 153 obtained from the value of the index, the determination unit 12 may determine whether or not a predetermined regularity is satisfied between the value of the index itself and the measured state value 151. . However, in this case, it is assumed that the predetermined regularity in the normal state existing between the index value itself and the state measurement value 151 is obtained in advance.
  • calculation reference 152 may be an estimation model that has learned the relationship between past index values and values representing the state of the vicinity of the ground surface.
  • FIG. 4 is a diagram showing inputs to and outputs from the calculation reference 152 when the calculation reference 152 according to this embodiment is the estimation model described above.
  • Calculation criteria 152 illustrated in FIG. 4 input index 1 represented by index data 102 as explanatory variable x1 , index 2 as explanatory variable x2 , and index n (n is an arbitrary natural number) as explanatory variable x. Enter as n .
  • the calculation reference 152 then outputs the objective variable f(x 1 , x 2 , . . . , x n ) as the state estimate 153 .
  • the generation unit 14 learns the relationship between the values of the indices and the values representing the state of the vicinity of the ground surface using past values of the indices 1 to n and the state measurement value 151 as teacher data, thereby generating a calculation reference that is an estimation model. 152 is generated or updated.
  • the generation unit 14 may use a technique such as heterogeneous mixture learning, for example.
  • the output unit 13 transmits to the management terminal device 20 determination result information 155 representing the result of determination by the determination unit 12 as to whether the state near the ground surface, which is the object of observation, is normal or abnormal.
  • the management terminal device 20 displays the determination result information 155 received from the output unit 13 on the display screen 200 .
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of how the determination result information 155 according to the present embodiment is displayed on the display screen 200 of the management terminal device 20.
  • the determination result information 155 includes information represented by the SAR observation data 101 and the index data 102 in addition to the determination result by the determination unit 12 .
  • the output unit 13 controls the management terminal device 20 to display the output determination result information 155 on the display screen 200 as illustrated in FIG.
  • the pins on the map displayed in the upper right window of the display screen 200 represent observation points, and the lines represent roads.
  • the left window of display screen 200 is the screen used by the user to select conditions relating to near-surface conditions.
  • the user designates "rapid (abnormal) change" and "construction area”.
  • the management terminal device 20 changes the display color (for example, from white to black) of a pin representing an observation point where an abnormal change is observed in the state near the ground surface on the map according to the selection by the user described above, and Shows a shaded ellipse that represents the area.
  • the management terminal device 20 displays detailed information about that observation point.
  • the management terminal device 20 displays an image in the vicinity of the observation point and a graph regarding the amount of displacement of the state of the ground surface at the observation point.
  • the image represents, for example, a crack or the like that has occurred on the road surface.
  • the graph may be a graph relating to temperature or amount of precipitation. It is assumed that the image near the observation point is acquired by a monitoring camera installed near the observation point.
  • the acquisition unit 11 acquires SAR observation data 101 and index data 102 related to the vicinity of the ground surface, which is the observation target (step S101).
  • the acquisition unit 11 acquires the state measurement value 151 by analyzing the SAR observation data 101 (step S102).
  • the determination unit 12 calculates the estimated state value 153 based on the index data 102 and the calculation criteria 152 acquired by the acquisition unit 11 (step S103). The determination unit 12 checks whether the relationship between the calculated state estimation value 153 and the state measurement value 151 satisfies the regularity indicated by the determination criteria 154 (step S104).
  • step S105 If the relationship between the estimated state value 153 and the measured state value 151 satisfies the regularity indicated by the criterion 154 (Yes in step S105), the determination unit 12 determines that the state near the ground surface is normal. Result information 155 is generated (step S106). If the relationship between the estimated state value 153 and the measured state value 151 does not satisfy the regularity indicated by the criterion 154 (No in step S105), the determination unit 12 indicates that the state near the ground surface is abnormal. The determination result information 155 is generated (step S107).
  • the output unit 13 transmits the determination result information 155 to the management terminal device 20 (step S108), and the entire process ends.
  • the state determination device 10 can more accurately determine whether or not the state near the ground surface is abnormal from observation information observed by SAR. The reason for this is that the state determination device 10 performs a predetermined This is because it is determined whether or not the regularity of is satisfied.
  • the ground there may be some regularity between various indices (factors) and the state of the ground surface represented by the observation information obtained by observing the vicinity of the ground surface with SAR. For example, it is assumed that ground subsidence at a certain location is observed based on the observation information. In addition, continuous subsidence of the ground over time has been observed at this location, and the newly observed amount of ground subsidence is within the range assumed from the previously observed amount of ground subsidence. If it fits (that is, satisfies the regularity), it can be said that the condition of the ground is normal. On the other hand, if the newly observed amount of ground subsidence deviates from the range assumed from the previously observed amount of ground subsidence (that is, does not satisfy the regularity), the ground is abnormal.
  • the state determination device 10 determines whether or not the state near the ground surface is abnormal based on the regularity between the state near the ground surface in the normal state and the index. It is possible to more accurately determine whether the state of is abnormal.
  • the state determination device 10 obtains, for example, a proposed correlation system between the state near the ground surface and the index in a normal state (normal state), and the correlation between the state measurement value 151 and the index is determined in the normal state. It may be determined whether or not the correlation is equal to the correlation of When the correlation between the state measurement value 151 and the index is equal to the normal correlation, the state determination device 10 determines that the state near the ground surface is normal, and when the above two correlation schemes are different, the state near the ground surface is normal. is determined to be abnormal.
  • a proposed correlation system between the state near the ground surface and the index in a normal state normal state
  • the correlation between the state measurement value 151 and the index is determined in the normal state. It may be determined whether or not the correlation is equal to the correlation of
  • the state determination device 10 determines that the state near the ground surface is normal, and when the above two correlation schemes are different, the state near the ground surface is normal. is determined to be abnormal.
  • the state determination device 10 further includes a generation unit 14 that generates or updates the calculation criteria 152 representing an estimation model that has learned the relationship between the index data 102 and the state measurement values 151 in the past. Then, the state determination device 10 obtains the state estimated value 153 using the calculation reference 152 generated or updated by the generation unit 14, and uses the obtained state estimated value 153 to determine whether the state near the ground surface is abnormal. determine whether Therefore, the state determination device 10 can gradually improve the accuracy of determination as to whether or not the state near the ground surface is abnormal through machine learning.
  • the index data 102 represents at least one of natural factors and human factors that affect the state near the ground surface.
  • the natural factor represents at least one of temperature, precipitation, groundwater amount, and geology near the ground surface
  • the man-made factor represents at least one of construction work on the ground near the ground surface and traffic volume near the ground surface. show.
  • the state determination device 10 determines whether or not the state near the ground surface is abnormal with respect to various indexes that affect the state near the ground surface. can be determined more accurately.
  • FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the state determination device 30 according to the second embodiment of the invention.
  • the state determination device 30 includes an acquisition unit 31 , a determination unit 32 and an output unit 33 .
  • the acquisition unit 31, the determination unit 32, and the output unit 33 are examples of acquisition means, determination means, and output means, respectively.
  • the acquisition unit 31 acquires a state measurement value 311 representing the state of the vicinity of the ground surface by analyzing observation information 301 near the ground surface by a satellite-borne synthetic aperture radar (SAR).
  • the observation information 301 is, for example, information similar to the SAR observation data 101 according to the first embodiment.
  • the state measurement value 311 is, for example, information similar to the state measurement value 151 according to the first embodiment.
  • the acquisition unit 31 operates, for example, in the same manner as the acquisition unit 11 according to the first embodiment.
  • the determination unit 32 determines the relationship between the value of the indicator 322 and the measured state value 311 that may have a predetermined regularity 321 with the state, or the estimated state value 323 near the ground surface estimated from the value of the indicator 322. , and the state measurement value 311 satisfies a predetermined regularity 321 or not.
  • the index 322 is, for example, an index indicated by the index data 102 according to the first embodiment.
  • the predetermined regularity 321 is, for example, regularity as indicated by the calculation criteria 152 according to the first embodiment.
  • the state estimation value 323 is, for example, information similar to 153 according to the first embodiment.
  • the determination unit 32 operates, for example, in the same manner as the determination unit 12 according to the first embodiment.
  • the output unit 33 determines that the state is abnormal. is output.
  • the determination result information 331 is, for example, information similar to the determination result information 155 according to the first embodiment.
  • the output unit 33 operates, for example, in the same manner as the output unit 13 according to the first embodiment.
  • the state determination device 30 can more accurately determine whether or not the state near the ground surface is abnormal from the observation information observed by SAR.
  • the reason for this is that the state determination device 30 determines that between the state estimated value 323 estimated from the index 322 and the state measured value 311 having a predetermined regularity 321 with the state near the surface of the earth to be observed, This is because it is determined whether or not the predetermined regularity 321 is satisfied.
  • Each unit in the state determination device 10 shown in FIG. 1 or the state determination device 30 shown in FIG. 6 in each of the above-described embodiments can be realized by a dedicated HW (HardWare) (electronic circuit).
  • HW HardWare
  • FIGS. 1 and 6 at least the following configuration can be regarded as a functional (processing) unit (software module) of the software program.
  • FIG. 7 exemplarily illustrates the configuration of an information processing device 900 (computer system) capable of realizing the state determination device 10 according to the first embodiment of the present invention or the state determination device 30 according to the second embodiment. It is a diagram. That is, FIG. 7 shows the configuration of at least one computer (information processing device) capable of realizing the state determination devices 10 and 30 shown in FIGS. Represents a hardware environment.
  • the information processing apparatus 900 shown in FIG. 7 includes the following components as components, but may not include some of the components below.
  • CPU Central_Processing_Unit
  • ROM Read_Only_Memory
  • RAM Random_Access_Memory
  • Hard disk storage device
  • a reader/writer 908 capable of reading and writing data stored in a recording medium 907 such as a CD-ROM (Compact_Disc_Read_Only_Memory); - An input/output interface 909 such as a monitor, a speaker, and a keyboard.
  • the information processing device 900 having the above components is a general computer in which these components are connected via a bus 906 .
  • the information processing apparatus 900 may include a plurality of CPUs 901 or may include CPUs 901 configured by multi-cores.
  • the information processing apparatus 900 may include a GPU (Graphical Processing Unit) (not shown) in addition to the CPU 901 .
  • the present invention which has been described with the above-described embodiment as an example, supplies a computer program capable of realizing the following functions to the information processing apparatus 900 shown in FIG.
  • the function is the above-described configuration in the block configuration diagrams (FIGS. 1 and 6) referred to in the description of the embodiment, or the function of the flowchart (FIG. 5).
  • the present invention is then achieved by reading the computer program to the CPU 901 of the hardware, interpreting it, and executing it.
  • the computer program supplied to the apparatus may be stored in a readable/writable volatile memory (RAM 903) or a nonvolatile storage device such as ROM 902 or hard disk 904.
  • the method of supplying the computer program to the hardware concerned can adopt a general procedure at present.
  • the procedure includes, for example, a method of installing in the device via various recording media 907 such as a CD-ROM, and a method of downloading from the outside via a communication line such as the Internet.
  • the present invention can be considered to be constituted by the code that constitutes the computer program or the recording medium 907 that stores the code.

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Abstract

状態判定装置３０は、衛星搭載合成開口レーダ（ＳＡＲ）による地表付近の観測情報３０１を解析することによって、当該地表付近の状態を表す状態測定値３１１を取得する取得部３１と、当該状態との間に所定の規則性３２１が存在しうる指標３２２の値と前状態測定値３１１との関係、あるいは指標３２２の値から推定される当該地表付近の状態推定値３２３と状態測定値３１１との関係が、所定の規則性３２１を満たすか否かを判定する判定部３２と、指標３２２の値と状態推定値３２３との関係、あるいは状態推定値３２３と状態測定値３１１との関係が、所定の規則性３２１を満たさない場合、当該状態が異常であることを表す判定結果情報３３１を出力する出力部３３と、を備えることによって、ＳＡＲによって観測した観測情報から地表付近の状態が異常であるか否かをより的確に判定することができる。

Description

状態判定装置、状態判定方法、及び、状態判定プログラムが格納された記録媒体
　本発明は、状態判定装置、状態判定方法、及び、状態判定プログラムが格納された記録媒体に関する。
　近年、人工衛星に搭載された観測機器（センサ）によって地球を観測する技術であるリモートセンシングを用いて、地球に関する様々なデータが収集されている。このリモートセンシングの一例として、人工衛星に搭載された合成開口レーダ（Synthetic Aperture Radar：以下ＳＡＲと称する）を用いて地表付近を観測した観測情報から地表付近の状態を解析することが行われている。そしてＳＡＲによる観測情報から地表付近の状態を的確に判定するための技術が期待されている。
　このような技術に関連する技術として、特許文献１には、ＳＡＲを用いて測定される地表面上の対象物の変位量を取得し、変位量と変状判定基準とを用いて対象物の変状度を判定する変状度判定システムが開示されている。
　また、特許文献２には、観測範囲を観測して得た取得時間が異なる複数のＳＡＲ画像データと、当該観測範囲の既知座標について観測するセンサ機器群のセンサ観測データとを保持するＳＡＲ画像解析システムが開示されている。このシステムは、複数のＳＡＲ画像データについて干渉解析を実施して干渉解析結果データを取得し、当該干渉解析結果データに含まれる各解析ポイントの変位量と当該センサ観測データに含まれる観測座標毎の各観測データとの相関関係を抽出する。そしてこのシステムは、当該干渉解析結果データに含まれる各解析ポイントの変位量の発生要因を、相関関係の有無や崩れ等に基づいて推定し、干渉解析結果データの解析ポイントの変位量が大きい地点又は当該解析ポイントを含む構造物又は地形に関して、少なくとも推定結果に関連した補修工事の種類を抽出する。
特開２０１７－２１５２４８号公報 特開２０２０－０２０７４０号公報
　ＳＡＲによって地表付近を観測した観測情報が表す地表の状態は、一般的に様々な指標（要因）との間になんらかの規則性が存在する場合がある。例えば、当該観測情報によってある場所の地盤の沈下が観測されたこととする。そして当該場所において以前から時間の経過に伴う地盤の継続的な沈下が観測されており、新たに観測された地盤の沈下量が以前から観測されている地盤の沈下量から想定される範囲内に収まっている（即ち規則性を満たしている）場合、当該地盤の状態は正常であると言える。これに対して、新たに観測された地盤の沈下量が以前から観測されている地盤の沈下量から想定される範囲から逸脱している（即ち規則性を満たしていない）場合、当該地盤に異常が発生していると推定される。この場合において、例えば観測対象の地盤において単に地盤沈下が発生していることをもって地盤に異常が発生していると判定することは誤りである。
　また、ＳＡＲによって地表面の上に存在する構造物（建物あるいは橋梁等）を観測した観測情報によって、当該構造物に含まれる観測点の位置の変位が観測されたこととする。当該構造物を構成する例えば金属等の物質は温度に依存して伸縮するので、観測点の変位量は気温との間において規則性が存在する。したがって、新たに観測された観測点の変位量が規則性を満たしている場合は当該構造物の状態は正常であり、新たに観測された観測点の変位量が規則性を満たしていない場合は当該構造物の状態は異常であると推定される。この場合において、例えば気温を考慮せずに単に観測点の変位量から当該構造物の状態が正常であるか否かを判定したのでは、判定に誤りが生じるおそれがある。
　即ち、ＳＡＲによって観測した観測情報から地表付近の状態が異常であるか否かを判定する際に、正常時における上述した規則性を考慮しないと的確な判定を行うことができなくなるという問題がある。特許文献１及び２は、このような問題について特に言及していない。
　本発明の主たる目的は、ＳＡＲによって観測した観測情報から地表付近の状態が異常であるか否かをより的確に判定することである。
　本発明の一態様に係る状態判定装置は、衛星搭載合成開口レーダによる地表付近の観測情報を解析することによって、前記地表付近の状態を表す状態測定値を取得する取得手段と、前記状態との間に所定の規則性が存在しうる指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記指標の値から推定される前記地表付近の状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たすか否かを判定する判定手段と、前記指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たさない場合、前記状態が異常であることを表す判定結果情報を出力する出力手段と、を備える。
　上記目的を達成する他の見地において、本発明の一態様に係る状態判定方法は、情報処理装置によって、衛星搭載合成開口レーダによる地表付近の観測情報を解析することによって、前記地表付近の状態を表す状態測定値を取得し、前記状態との間に所定の規則性が存在しうる指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記指標の値から推定される地表付近の状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たすか否かを判定し、前記指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たさない場合、前記状態が異常であることを表す判定結果情報を出力する。
　また、上記目的を達成する更なる見地において、本発明の一態様に係る状態判定プログラムは、衛星搭載合成開口レーダによる地表付近の観測情報を解析することによって、前記地表付近の状態を表す状態測定値を取得する取得処理と、前記状態との間に所定の規則性が存在しうる指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記指標の値から推定される地表付近の状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たすか否かを判定する判定処理と、前記指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たさない場合、前記状態が異常であることを表す判定結果情報を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させる。
　更に、本発明は、係る状態判定プログラム（コンピュータプログラム）が格納された、コンピュータ読み取り可能な、不揮発性の記録媒体によっても実現可能である。
　本発明によれば、ＳＡＲによって観測した観測情報から地表付近の状態が異常であるか否かをより的確に判定する状態判定装置等が得られる。
本発明の第１の実施形態に係る状態判定装置１０の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る状態判定装置１０が、状態測定値１５１が示す地表付近の状態が正常であるか否かを判定する第１の例を説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係る状態判定装置１０が、状態測定値１５１が示す地表付近の状態が正常であるか否かを判定する第２の例を説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係る算出基準１５２が、過去における指標と地表付近の状態との関係を学習した推定モデルである場合における、算出基準１５２への入力及び算出基準１５２からの出力を表す図である。 本発明の第１の実施形態に係る判定結果情報１５５が、管理端末装置２０の表示画面２００に表示される態様の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る状態判定装置１０の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る状態判定装置３０の構成を示すブロック図である。 本発明の各実施形態に係る状態判定装置を実現可能な情報処理装置９００の構成を示すブロック図である。
　以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
　＜第１の実施形態＞
　図１は、本発明の第１の実施の形態に係る状態判定装置１０の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る状態判定装置１０は、ＳＡＲによって地表付近を観測したＳＡＲ観測データ１０１（観測情報）から、当該地表付近の状態が異常であるか否かを判定する装置である。
　状態判定装置１０には、管理端末装置２０が通信可能に接続されている。管理端末装置２０は、状態判定装置１０を使用するユーザが、状態判定装置１０に対して情報を入力したり、状態判定装置１０から出力された情報を確認したりする際に使用する、例えばパーソナルコンピュータ、その他の情報処理装置である。管理端末装置２０は、状態判定装置１０から出力された情報を表示する表示画面２００を備えている。
　状態判定装置１０は、取得部１１、判定部１２、出力部１３、生成部１４、及び記憶部１５を備えている。取得部１１、判定部１２、出力部１３、生成部１４は、順に、取得手段、判定手段、出力手段、生成手段の一例である。
　記憶部１５は、例えば、図７を参照して後述するＲＡＭ（Random Access Memory）あるいはハードディスク９０４のような記憶デバイスである。記憶部１５は、状態測定値１５１、算出基準１５２、状態推定値１５３、判定基準１５４、及び、判定結果情報１５５を記憶している。記憶部１５に記憶されたこれらの情報の詳細については後述する。
　取得部１１は、ＳＡＲ観測データ１０１及び指標データ１０２を外部の装置から取得する。当該外部の装置は、例えば管理端末装置２０でもよいし、データベース機能を備えるサーバ等の情報処理装置などでもよい。
　ＳＡＲ観測データ１０１は、上述した通り、ＳＡＲによって地表付近を観測することによって得られたデータである。ＳＡＲ観測データ１０１は、例えば、所定の波長の電磁波により地表付近を撮像した画像を含む。当該画像は、観測対象である地表付近との距離を表す情報を含んでいる。ＳＡＲ観測データ１０１は、例えば、地表に含まれる水分量のデータを含んでもよい。当該水分量は、例えば、地表との距離の測定において観測する電磁波の後方散乱係数から観測可能である。観測対象である地表付近は、地表面あるいは当該地表面の上に存在する構造物を含む。当該構造物は、例えば、ビルなどの建物あるいは橋梁等を含む。
　取得部１１は、取得したＳＡＲ観測データ１０１を解析することによって、地表付近の状態を表す状態測定値１５１を取得する（求める）。状態測定値１５１は、例えば、地盤の隆起あるいは沈下等に伴う地表面あるいは当該地表面の上に存在する構造物の位置の変位量を表す。尚、ＳＡＲ観測データ１０１を解析することによって状態測定値１５１を求める方法は周知であるので、本実施形態ではその詳細な説明を省略する。
　取得部１１は、取得した状態測定値１５１を、ＳＡＲ観測データ１０１とともに記憶部１５に格納する。
　指標データ１０２は、例えば、状態測定値１５１が表す地表付近の状態に影響を及ぼす、自然要因及び人為要因の少なくともいずれか表すデータである。
　上述した自然要因は、具体的には例えば、観測対象である地表付近の気温、降水量、地下水量、地質などである。地表面の上に存在する構造物を構成する例えば金属等の物質は温度に依存して伸縮するので、当該構造物における観測点の位置の変位量は気温との間において規則性が存在する。したがって、気温は、状態測定値１５１が表す地表付近の状態に影響を及ぼす指標である。また、例えば、降水量、地下水量、地質などは、状態測定値１５１が表す地盤の沈下に影響を及ぼす指標である。取得部１１は、例えば、気象庁や研究機関等によって公開されているデータを、降水量、地下水量、地質等を表す指標データ１０２として取得可能である。
　上述した人為要因は、具体的には例えば、観測対象である地表付近の地盤に対する工事、及び、当該地表付近の交通量などである。例えば、観測対象である地盤の地下において行われたシールド工事に起因して地盤の沈下が発生することがあるので、当該地盤に対する工事の内容は、状態測定値１５１が表す地盤の沈下に影響を及ぼす指標である。また、観測対象である地表付近の交通量は、当該地表付近に存在する橋梁や道路等の状態に影響を及ぼす指標である。取得部１１は、例えば、官公庁や道路工事の事業者等によって公開されているデータを、観測対象である地表付近の地盤に対する工事、及び、当該地表付近の交通量等を表す指標データ１０２として取得可能である。
　指標データ１０２が表す情報は上述した情報に限定されない。指標データ１０２は、上述とは異なる自然要因及び人為要因を表す情報を含んでもよい。取得部１１は、取得した指標データ１０２を記憶部１５に格納する。
　判定部１２は、取得部１１によって取得された指標データ１０２から、算出基準１５２を用いて、観測対象の地表付近の状態推定値１５３を算出する。判定部１２は、算出した状態推定値１５３と、取得部１１によって上述の通りに取得された状態測定値１５１との間において、所定の規則性を満たす（正常である）か否かを、判定基準１５４を用いて判定する。尚、算出基準１５２及び判定基準１５４は、例えば、状態判定装置１０の管理者等によって事前に与えられていることとする。
　図２は、本実施形態に係る判定部１２が、状態測定値１５１が示す地表付近の状態が正常であるか否かを判定する第１の例を説明する図である。図２に示す例では、観測対象である地表付近の地盤において、時間の経過とともに地盤が一定の速度で沈下する自然現象が発生している。図２に示す例の場合、観測対象である地表付近の地盤の沈下に影響を及ぼす指標は、所定の時期からの経過時間となる。この場合、算出基準１５２は、所定の時期からの経過時間と地盤沈下量との間における線形関係を表す。判定部１２は、当該線形関係を表す算出基準１５２に基づいて、図２における点線として示される状態推定値１５３を算出する。
　自然現象として発生する地盤沈下の量は、ある程度のばらつきがあることが想定されるので、図２に示す例では、状態推定値１５３を中心とする網掛け表示された領域を、地盤沈下量に関する正常範囲（想定内の範囲）とする。即ちこの場合、判定基準１５４は、状態測定値１５１と状態推定値１５３との差分の絶対値が図２において正常範囲として示される閾値以下である場合、観測対象である地表付近の状態は正常であり、当該絶対値が当該閾値よりも大きい場合、観測対象である地表付近の状態は異常であることを表す。
　図３は、本実施形態に係る判定部１２が、状態測定値１５１が示す地表付近の状態が正常であるか否かを判定する第２の例を説明する図である。図３に示す例は、観測対象である地表付近に存在する構造物において、観測点の位置の変位量と気温との関係を表す。図３に示す例の場合、観測対象である地表付近に存在する構造物における観測点の位置の変位に影響を及ぼす指標は気温である。この場合、算出基準１５２は、気温と観測点の位置の変位量との間における線形関係を表す。判定部１２は、当該線形関係を表す算出基準１５２に基づいて、図３における点線として示される状態推定値１５３を算出する。
　温度に依存して構造物が伸縮することにより発生する観測点の位置の変位の量は、図２に示す例と同様にある程度のばらつきがあることが想定されるので、図３に示す例では、状態推定値１５３を中心とする網掛け表示された領域を、観測点の位置の変位量に関する正常範囲（想定内の範囲）とする。即ちこの場合、判定基準１５４は、状態測定値１５１と状態推定値１５３との差分の絶対値が図３において正常範囲として示される閾値以下である場合、観測対象である地表付近の状態は正常であり、当該絶対値が当該閾値よりも大きい場合、観測対象である地表付近の状態は異常であることを表す。
　尚、観測対象である地表付近の状態と指標との間に存在する所定の規則性は、図２及び図３に例示するような線形関係に限定されない。当該所定の規則性は、例えば相関関係であってもよいし、あるいは、指標に基づいて観測対象である地表付近の状態のシミュレーションが可能な関係であってもよい。
　また、判定基準１５４は、図２及び図３に例示するような閾値を用いた基準に限定されない。また、判定基準１５４は、一定の閾値ではなく、指標の値に応じて変化する閾値を用いた基準であってもよい。例えば、指標の値が大きくなるにつれて観測対象である地表付近の状態を表す値のばらつき度合いが大きくなるような場合、判定基準１５４は、指標の値が大きいほど大きな閾値を用いた基準であってもよい。
　また、判定部１２は、図２及び図３の例に示すような１つの指標に関してではなく、複数の指標に関して（複数の指標を組み合わせて）、観測対象である地表付近の状態が正常であるか否かを判定してもよい。また、判定部１２は、指標の値から求めた状態推定値１５３を用いる代わりに、指標の値自体と状態測定値１５１との間で所定の規則性を満たすか否かを判定してもよい。但し、この場合、指標の値自体と状態測定値１５１との間に存在する正常時における所定の規則性は、事前に求められていることとする。
　また、算出基準１５２は、過去における指標の値と地表付近の状態を表す値との関係を学習した推定モデルであってもよい。
　図４は、本実施形態に係る算出基準１５２が上述した推定モデルである場合における、算出基準１５２への入力及び算出基準１５２からの出力を表す図である。図４に例示する算出基準１５２は、指標データ１０２が表す指標１を説明変数ｘ１として入力し、指標２を説明変数ｘ２として入力し、指標ｎ（ｎは任意の自然数）を説明変数ｘｎとして入力する。そして算出基準１５２は、目的変数ｆ（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ）を状態推定値１５３として出力する。
　生成部１４は、過去における指標１乃至ｎの値と状態測定値１５１とを教師データとして、指標の値と地表付近の状態を表す値との関係を学習することによって、推定モデルである算出基準１５２を生成あるいは更新する。生成部１４は、例えば、異種混合学習等の技術を使用してもよい。
　出力部１３は、判定部１２による観測対象である地表付近の状態が正常であるかあるいは異常であるかの判定結果を表す判定結果情報１５５を、管理端末装置２０に送信する。
　管理端末装置２０は、出力部１３から受信した判定結果情報１５５を、表示画面２００に表示する。
　図５は、本実施形態に係る判定結果情報１５５が、管理端末装置２０の表示画面２００に表示される態様の一例を示す図である。図５に示す例において、判定結果情報１５５は、判定部１２による判定結果に加えて、ＳＡＲ観測データ１０１及び指標データ１０２が表す情報なども含むこととする。出力部１３は、出力した判定結果情報１５５を、図５に例示する通り表示画面２００に表示するように管理端末装置２０を制御する。
　図５において、表示画面２００の右上のウィンドウに表示された地図におけるピンは観測地点を表し、線は道路を表す。表示画面２００の左のウィンドウは、地表付近の状態に関する条件をユーザが選択するときに使用する画面である。図５に示す例では、「急激（異常）な変化」と「工事エリア」とがユーザにより指定されている。管理端末装置２０は、前述したユーザによる選択に応じて、地図において、例えば、地表付近の状態に異常な変化が認められる観測地点を表すピンの表示色を変更（例えば白から黒）し、工事エリアを表す網掛けされた楕円を表示する。管理端末装置２０は、また、地図に表示されたピン（観測地点）のいずれかがユーザによって選択された場合、その観測地点に関する詳細情報を表示する。図５に示す例では、管理端末装置２０は、観測地点の近辺の画像と、観測地点の地表の状態の変位量の関するグラフとを表示する。当該画像は、例えば、路面に発生したひび割れ等を表している。当該グラフは、気温や降水量に関するグラフであってもよい。尚、観測地点の近辺の画像は、観測地点の近辺に設置された監視カメラによって取得されていることとする。
　次に図５のフローチャートを参照して、本実施形態に係る状態判定装置１０の動作（処理）について詳細に説明する。
　取得部１１は、観測対象である地表付近に関するＳＡＲ観測データ１０１及び指標データ１０２を取得する（ステップＳ１０１）。取得部１１は、ＳＡＲ観測データ１０１を解析することによって状態測定値１５１を取得する（ステップＳ１０２）。
　判定部１２は、取得部１１によって取得された指標データ１０２と算出基準１５２とに基づいて、状態推定値１５３を算出する（ステップＳ１０３）。判定部１２は、算出した状態推定値１５３と状態測定値１５１との間の関係が、判定基準１５４が示す規則性を満たすか否かを確認する（ステップＳ１０４）。
　状態推定値１５３と状態測定値１５１との間の関係が、判定基準１５４が示す規則性を満たす場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、判定部１２は、地表付近の状態が正常であることを表す判定結果情報１５５を生成する（ステップＳ１０６）。状態推定値１５３と状態測定値１５１との間の関係が、判定基準１５４が示す規則性を満たさない場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、判定部１２は、地表付近の状態が異常であることを表す判定結果情報１５５を生成する（ステップＳ１０７）。
　出力部１３は、判定結果情報１５５を管理端末装置２０に送信し（ステップＳ１０８）、全体の処理は終了する。
　本実施形態に係る状態判定装置１０は、ＳＡＲによって観測した観測情報から地表付近の状態が異常であるか否かをより的確に判定することができる。その理由は、状態判定装置１０は、観測対象である地表付近の状態との間に所定の規則性が存在する指標から推定される状態推定値１５３と状態測定値１５１との間において、当該所定の規則性を満たすか否かを判定するからである。
　以下に、本実施形態に係る状態判定装置１０によって実現される効果について、詳細に説明する。
　ＳＡＲによって地表付近を観測した観測情報が表す地表の状態は、一般的に様々な指標（要因）との間になんらかの規則性が存在する場合がある。例えば、当該観測情報によってある場所の地盤の沈下が観測されたこととする。そして当該場所において以前から時間の経過に伴う地盤の継続的な沈下が観測されており、新たに観測された地盤の沈下量が以前から観測されている地盤の沈下量から想定される範囲内に収まっている（即ち規則性を満たしている）場合、当該地盤の状態は正常であると言える。これに対して、新たに観測された地盤の沈下量が以前から観測されている地盤の沈下量から想定される範囲から逸脱している（即ち規則性を満たしていない）場合、当該地盤に異常が発生していると推定される。このような場合において、ＳＡＲによって観測した観測情報から地表付近の状態が異常であるか否かを判定する際に、正常時における上述した規則性を考慮しないと的確な判定を行うことができなくなるという問題がある。
　このような問題に対して、本実施形態に係る状態判定装置１０は、取得部１１と、判定部１２と、出力部１３と、を備え、例えば、図１乃至図５を参照して上述した通り動作する。即ち、取得部１１は、ＳＡＲ観測データ１０１を解析することによって、地表付近の状態を表す状態測定値１５１を取得する。判定部１２は、当該状態との間に所定の規則性（正常時における規則性）が存在しうる指標データ１０２と状態測定値１５１との関係、あるいは指標データ１０２から推定される当該地表付近の状態推定値１５３と状態測定値１５１との関係が、当該所定の規則性を満たすか否かを判定する。そして出力部１３は、指標データ１０２と状態測定値１５１との関係、あるいは状態推定値１５３と状態測定値１５１との関係が、当該所定の規則性を満たさない場合、当該状態が異常であることを表す判定結果情報１５５を出力する。
　即ち、本実施形態に係る状態判定装置１０は、正常時における地表付近の状態と指標との間の規則性をふまえて、地表付近の状態が異常であるか否かを判定するので、地表付近の状態が異常であるか否かをより的確に判定することができる。
　また、状態判定装置１０は、例えば、平常時（正常時）における地表付近の状態と指標との間の相関案系を求めておき、状態測定値１５１と指標との間の相関関係が平常時の相関関係と等しくなるか否かを判定してもよい。状態判定装置１０は、状態測定値１５１と指標との間の相関関係が平常時の相関関係と等しい場合は地表付近の状態が正常であり、前述した２つの相関案系が異なる場合は地表付近の状態が異常であると判定する。
　また、本実施形態に係る状態判定装置１０は、過去における指標データ１０２と状態測定値１５１との関係を学習した推定モデルを表す算出基準１５２を生成あるいは更新する生成部１４をさらに備える。そして、状態判定装置１０は、生成部１４により生成あるいは更新された算出基準１５２を用いて状態推定値１５３を求め、求めた状態推定値１５３を用いて、地表付近の状態が異常であるか否かを判定する。したがって、状態判定装置１０は、機械学習を通して、地表付近の状態が異常であるか否かの判定の正確性を次第に向上させることができる。
　また、本実施形態に係る指標データ１０２は、地表付近の状態に影響を及ぼす、自然要因及び人為要因の少なくともいずれかを表す。そして、当該自然要因は、地表付近の気温、降水量、地下水量、地質の少なくともいずれかを表し、当該人為要因は、地表付近の地盤に対する工事、及び、地表付近の交通量の少なくともいずれかを表す。このように、状態判定装置１０は、地表付近の状態に影響を及ぼす様々な指標に関して、地表付近の状態が異常であるか否かの判定を行うので、地表付近の状態が異常であるか否かをより的確に判定することができる。
　＜第２の実施形態＞
　図６は、本発明の第２の実施形態に係る状態判定装置３０の構成を示すブロック図である。状態判定装置３０は、取得部３１、判定部３２、及び、出力部３３を備える。但し、取得部３１、判定部３２、及び、出力部３３は、順に、取得手段、判定手段、及び、出力手段の一例である。
　取得部３１は、衛星搭載合成開口レーダ（ＳＡＲ）による地表付近の観測情報３０１を解析することによって、当該地表付近の状態を表す状態測定値３１１を取得する。観測情報３０１は、例えば、第１の実施形態に係るＳＡＲ観測データ１０１と同様な情報である。状態測定値３１１は、例えば、第１の実施形態に係る状態測定値１５１と同様な情報である。取得部３１は、例えば、第１の実施形態に係る取得部１１と同様に動作する。
　判定部３２は、当該状態との間に所定の規則性３２１が存在しうる指標３２２の値と状態測定値３１１との関係、あるいは指標３２２の値から推定される当該地表付近の状態推定値３２３と状態測定値３１１との関係が、所定の規則性３２１を満たすか否かを判定する。指標３２２は、例えば第１の実施形態に係る指標データ１０２が示す指標である。所定の規則性３２１は、例えば、第１の実施形態に係る算出基準１５２によって示されるような規則性である。状態推定値３２３は、例えば、第１の実施形態に係る１５３と同様な情報である。判定部３２は、例えば、第１の実施形態に係る判定部１２と同様に動作する。
　出力部３３は、指標３２２の値と状態測定値３１１との関係、あるいは状態推定値３２３と状態測定値３１１との関係が、所定の規則性３２１を満たさない場合、当該状態が異常であることを表す判定結果情報３３１を出力する。判定結果情報３３１は、例えば、第１の実施形態に係る判定結果情報１５５と同様な情報である。出力部３３は、例えば、第１の実施形態に係る出力部１３と同様に動作する。
　本実施形態に係る状態判定装置３０は、ＳＡＲによって観測した観測情報から地表付近の状態が異常であるか否かをより的確に判定することができる。その理由は、状態判定装置３０は、観測対象である地表付近の状態との間に所定の規則性３２１が存在する指標３２２から推定される状態推定値３２３と状態測定値３１１との間において、所定の規則性３２１を満たすか否かを判定するからである。
　＜ハードウェア構成例＞
　上述した各実施形態において図１に示した状態判定装置１０、あるいは、図６に示した状態判定装置３０における各部は、専用のＨＷ（ＨａｒｄＷａｒｅ）（電子回路）によって実現することができる。また、図１及び図６において、少なくとも、下記構成は、ソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。
・取得部１１及び３１、
・判定部１２及び３２、
・出力部１３及び３３、
・生成部１４、
・記憶部１５における記憶制御機能。
　但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図７を参照して説明する。
　図７は、本発明の第１の実施形態に係る状態判定装置１０あるいは第２の実施形態に係る状態判定装置３０を実現可能な情報処理装置９００（コンピュータシステム）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図７は、図１及び図６に示した状態判定装置１０及び３０を実現可能な少なくとも１つのコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。
　図７に示した情報処理装置９００は、構成要素として下記を備えているが、下記のうちの一部の構成要素を備えない場合もある。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）９０１、
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０３、
・ハードディスク（記憶装置）９０４、
・外部装置との通信インタフェース９０５、
・バス９０６（通信線）、
・ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体９０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ９０８、
・モニターやスピーカ、キーボード等の入出力インタフェース９０９。
　即ち、上記構成要素を備える情報処理装置９００は、これらの構成がバス９０６を介して接続された一般的なコンピュータである。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１を複数備える場合もあれば、マルチコアにより構成されたＣＰＵ９０１を備える場合もある。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に加えてＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）（不図示）を備えてもよい。
　そして、上述した実施形態を例に説明した本発明は、図７に示した情報処理装置９００に対して、次の機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給する。その機能とは、その実施形態の説明において参照したブロック構成図（図１及び図６）における上述した構成、或いはフローチャート（図５）の機能である。本発明は、その後、そのコンピュータプログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ９０１に読み出して解釈し実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な揮発性のメモリ（ＲＡＭ９０３）、または、ＲＯＭ９０２やハードディスク９０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。
　また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータプログラムの供給方法は、現在では一般的な手順を採用することができる。その手順としては、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の各種記録媒体９０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等がある。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記録媒体９０７によって構成されると捉えることができる。
　以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
　１０　　状態判定装置
　１０１　　ＳＡＲ観測データ
　１０２　　指標データ
　１１　　取得部
　１２　　判定部
　１３　　出力部
　１４　　生成部
　１５　　記憶部
　１５１　　状態測定値
　１５２　　算出基準
　１５３　　状態推定値
　１５４　　判定基準
　１５５　　判定結果情報
　２０　　管理端末装置
　２００　　表示画面
　３０　　状態判定装置
　３０１　　観測情報
　３１　　取得部
　３１１　　状態測定値
　３２　　判定部
　３２１　　所定の規則性
　３２２　　指標
　３２３　　状態推定値
　３３　　出力部
　３３１　　判定結果情報
　９００　　情報処理装置
　９０１　　ＣＰＵ
　９０２　　ＲＯＭ
　９０３　　ＲＡＭ
　９０４　　ハードディスク（記憶装置）
　９０５　　通信インタフェース
　９０６　　バス
　９０７　　記録媒体
　９０８　　リーダライタ
　９０９　　入出力インタフェース

Claims (10)

  1. 　衛星搭載合成開口レーダによる地表付近の観測情報を解析することによって、前記地表付近の状態を表す状態測定値を取得する取得手段と、
    　前記状態との間に所定の規則性が存在しうる指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記指標の値から推定される前記地表付近の状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たすか否かを判定する判定手段と、
    　前記指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たさない場合、前記状態が異常であることを表す判定結果情報を出力する出力手段と、
    　を備える状態判定装置。
  2. 　前記所定の規則性は、前記指標と前記状態との間において、相関関係、線形関係、及び、前記指標に基づく前記状態のシミュレーションが可能な関係の少なくともいずれかが成立することを表す、
    　請求項１に記載の状態判定装置。
  3. 　前記判定手段は、前記所定の規則性を表す算出基準を用いて前記指標から前記状態推定値を算出し、前記状態測定値と前記状態推定値との差分の絶対値が閾値よりも大きいか否かを判定し、
    　前記出力手段は、前記絶対値が前記閾値よりも大きい場合、前記状態が異常であることを表す前記判定結果情報を出力する、
    　請求項１または請求項２に記載の状態判定装置。
  4. 　前記算出基準は、過去における前記指標と前記状態との関係を学習した推定モデルである、
    　請求項３に記載の状態判定装置。
  5. 　前記推定モデルを生成あるいは更新する生成手段をさらに備える、
    　請求項４に記載の状態判定装置。
  6. 　前記状態は、前記地表付近の地表面あるいは前記地表面の上に存在する構造物の位置の変位量、あるいは、前記地表付近の地表に含まれる水分量を表す、
    　請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の状態判定装置。
  7. 　前記指標は、所定の時期からの経過時間を表す、
    　請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の状態判定装置。
  8. 　前記指標は、前記状態に影響を及ぼす、自然要因及び人為要因の少なくともいずれかを表し、
    　前記自然要因は、前記地表付近の気温、降水量、地下水量、地質の少なくともいずれかを表し、
    　前記人為要因は、前記地表付近の地盤に対する工事、及び、前記地表付近の交通量の少なくともいずれかを表す、
    　請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の状態判定装置。
  9. 　情報処理装置によって、
    　　衛星搭載合成開口レーダによる地表付近の観測情報を解析することによって、前記地表付近の状態を表す状態測定値を取得し、
    　　前記状態との間に所定の規則性が存在しうる指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記指標の値から推定される前記地表付近の状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たすか否かを判定し、
    　　前記指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たさない場合、前記状態が異常であることを表す判定結果情報を出力する、
    　状態判定方法。
  10. 　衛星搭載合成開口レーダによる地表付近の観測情報を解析することによって、前記地表付近の状態を表す状態測定値を取得する取得処理と、
    　前記状態との間に所定の規則性が存在しうる指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記指標の値から推定される前記地表付近の状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たすか否かを判定する判定処理と、
    　前記指標の値と前記状態測定値との関係、あるいは前記状態推定値と前記状態測定値との関係が、前記所定の規則性を満たさない場合、前記状態が異常であることを表す判定結果情報を出力する出力処理と、
    　をコンピュータに実行させるための状態判定プログラムが格納された記録媒体。
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