(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから物理量を推定して、物理量画像データを生成する推定手段と、
撮像時間の異なる２つの前記物理量画像データ間の互いに対応する画素の差分値を求めて差分画像データを生成する生成手段と、
前記生成手段で生成した差分画像データに基づいて前記推定手段による物理量の推定精度の評価値を生成する評価手段と、
を備えることを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記推定手段は、日射量、風向、風速、気温、水蒸気量、雲識別情報、及び海面水温のうち少なくとも１つを、前記物理量として推定することを特徴とする請求項１記載の評価装置。
【請求項３】
前記推定手段は、少なくとも１つ以上の衛星から取得された画像データから前記物理量を推定することを特徴とする請求項１記載の評価装置。
【請求項４】
撮像時間の異なる２つの画像データの互いに対応する地点について、画像データから物理量を推定する推定手段により推定された物理量の差分値を生成する生成手段と、
前記生成手段で生成した差分値に基づいて前記推定手段により推定された物理量の推定精度の評価値を生成する評価手段と、
を備えることを特徴とする評価装置。
【請求項５】
前記評価手段で生成した評価値に応じて前記画像データを調整する調整手段と、
前記調整手段で調整して得られた画像データを出力する出力手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１又は２記載の評価装置。
【請求項６】
前記調整手段は、前記評価手段で生成した評価値に応じて前記画像データのコントラストまたは明るさを調整することを特徴とする請求項５記載の評価装置。
【請求項７】
コンピュータを、
撮像時間の異なる２つの画像データの互いに対応する地点について、該画像データから物理量を推定する推定手段により推定された物理量の差分値を生成する生成手段と、
前記生成手段で生成した差分値に基づいて前記推定手段による推定精度の評価値を生成する評価手段と、
として実行させる評価プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
コンピュータに、
撮像時間の異なる２つの画像データの互いに対応する地点について、該画像データから物理量を推定する推定手段により推定された物理量の差分値を生成する生成ステップと、
前記生成ステップで生成した差分値に基づいて前記推定手段により推定された物理量の推定精度の評価値を生成する評価ステップと、
を実行させることを特徴とする評価方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、気象予測、環境評価、気象関連分野でのアセスメント等において、画像データから推定される物理量の精度を評価する評価装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
今日、静止気象衛星（Ｇｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ，ＧＭＳ）等の人工衛星が撮影した地球の画像を利用して、日射量、風向、風速、雲識別情報、気温、水蒸気量、海面水温等の様々な物理量を推定することが試みられている。毎時観測される静止気象衛星の画像データからは、１時間平均値としての各種物理量を推定することができる。これらの物理量のデータは、気象の数値予報の初期値データとして利用したり、環境評価のための情報としての利用が可能である。
【０００３】
しかし、気象衛星の可視・赤外の画像データから推定される各種物理量の精度評価については、充分に実施されていないのが現状である。気象衛星の画像データに含まれるある地点の情報は瞬間的に撮像されたものであって、そのデータから１時間の平均値を推定することには本質的な無理があり、それが誤差の原因となっている。そこで、得られた物理量の精度評価を容易に実現できる方法が望まれる。
【０００４】
本発明の課題は、衛星等から得られた画像データから物理量を推定する際に、推定される物理量の精度を評価する評価装置およびその方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の評価装置の原理図である。図１の評価装置は、推定手段１、生成手段２、および評価手段３を備える。
【０００６】
推定手段１は、画像データから物理量を推定して、物理量画像データを生成する。生成手段２は、撮像時間の異なる２つの上記物理量画像データ間の互いに対応する画素の差分値を求めて差分画像データを生成する。そして、評価手段３は、生成手段２で生成した差分画像データに基づいて推定手段１による物理量の推定精度の評価値を生成する。
【０００７】
推定手段１は、例えば、衛星から取得された２つの画像データから物理量をそれぞれ推定して、物理量画像データを生成する。生成手段２は、推定手段１で得られた、撮像時間の異なる２つの物理量画像データ間の互いに対応する画素の差分値を求めて差分画像データを生成する。そして、評価手段３は、生成手段２で生成された差分画像データに基づい
て、推定手段１による物理量の推定精度を評価し、その評価結果を評価値として出力する。
【０００８】
２つの画像データの撮像時刻が異なる場合、これらの画像データからそれぞれ推定された２つの物理量の差分値は、２つの時刻の間における物理量の時間変化を表す。通常、物理量の変化が大きい時間帯ほど、推定された物理量には多くの誤差が含まれていると考えられるので、差分値が大きいほど、推定された物理量の精度は低いと判断できる。
【０００９】
そこで、評価手段３は、差分値が大きいほど精度が低いことを表し、差分値が小さいほど精度が高いことを表すような評価結果を出力する。この評価結果を領域毎に可視化して表示すれば、精度の高い領域と低い領域を容易に識別することができる。
【００１０】
例えば、図１の推定手段１、生成手段２、および評価手段３は、後述する図１４のＣＰＵ（中央処理装置）４１およびメモリ４２に対応する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
本実施形態においては、衛星画像データから物理量を推定して、推定物理量を表す物理量画像データを作成する。そして、時刻の異なる２つの物理量画像間の各画素の差分値を求めることにより、物理量の差分画像データを作成し、この差分画像データを物理量の推定精度の評価に利用する。
【００１３】
衛星画像データから物理量画像データを生成する方法としては、任意の方法を用いることができる。例えば、日射量推定法としては、可視センサにより観測された画像データに基づく回帰的手法または物理的手法が用いられる（Ｃ．  Ｇａｕｔｉｅｒ，  Ｇ．  Ｄｉａｋ  ａｎｄ  Ｓ．  Ｍａｓｓｅ，  “Ａ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌ  ｔｏ  Ｅｓｔｉｍａｔｅ  Ｉｎｃｉｄｅｎｔ  Ｓｏｌａｒ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  ａｔ  ｔｈｅ  Ｓｕｒｆａｃｅ  ｆｒｏｍ  ＧＯＥＳ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｄａｔａ”，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，  ｖｏｌ．  １９，  ｐｐ．  １００５−１０１２，  １９８０  ／  Ｃ．  Ｇａｕｔｉｅｒ，“Ｍｅｓｏｓｃａｌｅ  Ｉｎｓｏｌａｔｉｏｎ  Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ  Ｄｅｒｉｖｅｄ  ｆｒｏｍ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｄａｔａ”，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ＡｐｐｌｉｅｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，  ｖｏｌ．  ２１，  ｐｐ．  ５１−５８，  １９８２．  ）。
【００１４】
回帰的手法では、反射量と日射量が統計的な関係に基づいた回帰係数によって直接的に結びつけられ、物理的手法では、放射の物理過程を考慮したモデルを介在させて日射量が推定される。
【００１５】
また、海面水温推定法としては、赤外センサにより観測された画像データに基づくＳｐｌｉｔ  Ｗｉｎｄｏｗ法が用いられる（Ｄ．  Ａ．  Ｍａｙ，  Ｍ．  Ｍ．  Ｐａｒｍｅｔｅｒ，  Ｄ．  Ｓ．  Ｏｌｓｚｅｗｓｋｉ  ａｎｄ  Ｂ．  Ｄ．  Ｍｃｋｅｎｚｉｅ，“Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｏｆ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｅａ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌｓ  ａｔ  ｔｈｅ  Ｎａｖａｌ  Ｏｃｅａｎｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｏｆｆｉｃｅ”，  Ｂｕｌｌｅｔｉｎ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  ｖｏｌ．  ７９，  Ｎｏ．  ３，  ｐｐ．  ３９７−４０７，  １９９８．  ）。
【００１６】
そのほかにも、気温、水蒸気量、風向、風速、雲識別情報等の物理量について、衛星画像データから物理量画像データを生成することが可能である（Ｓ．  Ｑ．  Ｋｉｄｄｅｒ  ａｎｄ  Ｔ．  Ｈ．  Ｖｏｎｄｅｒ  Ｈａａｒ，  “Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ  ：  Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ”，  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｉｎｃ．，  ｐｐ．  ２１９−３１３，  １９９５．）。
【００１７】
図２は、日射量の物理量画像データから差分画像データを作成する方法を示している。評価装置は、まず、比較的高い時間分解能で撮像された衛星画像データから日射量画像データを生成する。ここでは、０３：３１ＵＴＣ、０３：４６ＵＴＣ、および０４：０１ＵＴＣの３つの協定世界時（ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｔｉｍｅ  ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ）において取得された衛星画像データから、それぞれ、Ａ画像、Ｂ画像、およびＣ画像の３つの日射量画像が生成されている。
【００１８】
次に、評価装置は、２つの日射量画像の各画素に対応する日射量の差分値を計算した後、その結果を再び画像化して、日射量差分画像を生成する。ここでは、Ａ画像とＢ画像からＢ−Ａ画像が差分画像として生成され、Ｂ画像とＣ画像からＣ−Ｂ画像が差分画像として生成される。これらの差分画像は、２つの時刻間における日射量の変化を表す。他の物理量についても、同様にして差分画像を生成することができる。
【００１９】
図３および図４は、東北地方の日射量差分画像の例を示している。これらの差分画像は、１９９７年８月１９日の０３：３１〜０４：１５ＵＴＣの４５分間に静止気象衛星から連続して受信した３つの衛星画像（台風臨時観測データ）を使用して作成され、図３、図４は、それぞれ、図２のＢ−Ａ画像、Ｃ−Ｂ画像に対応している。また、２つの矢印で示される位置は、秋田市に対応する。
【００２０】
ここでは、日射量の差分値を複数の階調レベルに分類し、それらの階調レベルを用いて差分画像を作成している。したがって、差分値の絶対値が大きいほど、その画素の色は濃くなっており、差分値の絶対値が小さいほど、その画素の色は薄くなっている。
【００２１】
気象庁の観測によると、この日の昼頃、秋田市付近では日射量の変化が大きかったことが分かっている。図３および図４の差分画像においても、２つの矢印で示される位置の周辺に黒っぽい画素が多く集まっており、まさにこの事実が実証されている。さらに、秋田市付近だけでなく、他の様々な地域で日射量の変化が大きかったことも分かる。実際には、標高の高い山地では日射量の変化が大きく、海上では日射量の変化が少なかったことが分かっている。
【００２２】
一般に、静止衛星は、ある時刻の衛星画像を撮像するとき、その一定時間前に撮像を開始し、南北方向に一定時間かけて地球全体を撮像する。したがって、緯度が異なる地点の間で、実際の撮像時刻にずれが生じる場合があり、撮像に要する時間内における物理量の変化が大きいほど、その衛星画像から推定された物理量に含まれる誤差が大きくなる。さらに、前述したように、瞬間的に撮像されたある地点の画像からその地点の物理量の１時間にわたる平均値を推定することには、本質的な無理がある。
【００２３】
図３および図４の差分画像の場合、日射量の変化が大きな地域が多数存在するため、１時間の平均日射量を衛星画像から推定した結果には誤差が多く含まれていると考えられる。
【００２４】
次に、評価装置は、このような差分画像データから各画素の階調レベルの時間変化量αを求める。この時間変化量αは、連続する一定数の物理量画像における画素の階調レベルの変化の累積値を表し、例えば、対応する１つ以上の差分画像データにおける画素の階調レベルの絶対値を累積加算することで求められる。
【００２５】
図５から図９までは、図２のＡ画像、Ｂ画像、およびＣ画像における時間変化のパターンの例を示している。これらの図において、横軸は、時間経過（Ａ画像、Ｂ画像、Ｃ画像）を表し、縦軸は画素の階調レベルを表す。
【００２６】
図５のパターンでは、Ａ画像からＣ画像までレベル値が単調に増加しており、時間変化量αは、Ｃ画像のレベル値からＡ画像のレベル値を減算した結果に対応する。図６のパターンでは、Ａ画像からＣ画像までレベル値が単調に減少しており、時間変化量αは、Ａ画像のレベル値からＣ画像のレベル値を減算した結果に対応する。図７のパターンでは、Ａ画像からＣ画像までレベル値はほとんど変化せず、差分値は一定値未満であるので、時間変化量αは０とみなされる。
【００２７】
また、図８のパターンでは、Ａ画像とＢ画像の間でレベル値が減少しており、、Ｂ画像とＣ画像の間でレベル値が増加している。この場合、時間変化量αは、Ａ画像のレベル値からＢ画像のレベル値を減算して得られる値α１と、Ｃ画像のレベル値からＢ画像のレベル値を減算して得られる値α２の和に対応する。
【００２８】
また、図９のパターンでは、Ａ画像とＢ画像の間でレベル値が増加しており、、Ｂ画像とＣ画像の間でレベル値が減少している。この場合、時間変化量αは、Ｂ画像のレベル値からＡ画像のレベル値を減算して得られる値α１と、Ｂ画像のレベル値からＣ画像のレベル値を減算して得られる値α２の和に対応する。
【００２９】
図５、６、８、９のパターンの場合、図２のＢ−Ａ画像のレベル値の絶対値とＣ−Ｂ画像のレベル値の絶対値を加算することで、時間変化量αが求められる。差分画像が３つ以上ある場合も同様である。
【００３０】
次に、評価装置は、差分画像の全階調レベルに対して時間変化量αが占める割合を求め、それを信頼性の評価値Ｒとして採用する。例えば、２５６階調の差分画像を用いた場合、Ｒは次式により与えられる。
Ｒ＝α／２５６                                                （１）
Ｒが小さいほど、物理量の時間変化が小さく、物理量の推定誤差が小さいことを表し、逆に、Ｒが大きいほど、物理量の時間変化が大きく、物理量の推定誤差が大きいことを表す。したがって、Ｒの値に基づいて、推定される物理量の精度を評価することができる。ただし、ここで示した時間変化量αおよび評価値Ｒの定義は一例に過ぎず、差分画像データを利用して任意の方法でこれらの値を定義することができる。
【００３１】
本実施形態では、この評価値Ｒを利用して、元の物理量を表すカラー画像のコントラストまたは明るさの強弱を調整することにより、Ｒを可視化して画面に表示する。コントラストと明るさを併用することも効果的である。これにより、ユーザは、物理量画像を一瞥しただけで、物理量の精度の高い領域と低い領域を見分けることができ、容易に精度を評価することができる。
【００３２】
そこで、評価装置は、カラー画像を表現するＲＧＢの色情報を一旦ＨＳＩ（ｈｕｅ−ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ−ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）空間に変換し、彩度Ｓ（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）と明度Ｉ（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  ）を評価値Ｒの大小により調整する。この場合、色相Ｈ（Ｈｕｅ  ）は変更しない。そして、ＨＩＳ逆変換を行って新しいＲＧＢの色情報を作成することにより、カラー画像のコントラストまたは明るさを変更する。ＨＳＩ変換および逆変換については、例えば、「画像解析ハンドブック」（高木幹雄、下田陽久監修，東京大学出版会，１９９１年．）の４８５〜４９１ページに記載されている。
【００３３】
このとき、１画素毎にコントラストや明るさを変えても目視では判別できないので、目視による判別を可能とする領域毎に評価値Ｒを平均した値を、元の物理量画像に反映させる。
【００３４】
例えば、１画素の分解能を１ｋｍ程度とすると、図１０に示すように、５０×５０画素（ピクセル）（５０ｋｍ×５０ｋｍ）程度の領域を１単位として、コントラストおよび明るさを調節することが望ましい。図１０では、時間変化の大きな領域１１、１２において、コントラストおよび明るさが弱く設定され、時間変化の小さな領域１３、１４において、コントラストおよび明るさが強く設定されている。
【００３５】
画像のコントラストおよび明るさの変更には、市販のソフトウェアを利用することもできる（川添聡志、大谷隆之、林裕子著，「Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ４．０Ｊテクニックバイブル」，７６ページ，ソフトバンク，１９９７年．）。
【００３６】
図１１は、従来の日射量画像の例を示しており、図１２は、評価値Ｒをコントラストの強弱に反映させた結果を示している。図１２において、明瞭に見える領域が評価値Ｒの小さな領域に対応し、日射量の信頼性が高いことを表している。
【００３７】
ここでは、画像の上半分が比較的不明瞭であり、下半分が比較的明瞭で見やすくなっている。このことは、上半分においてコントラストが弱く評価値Ｒが大きく、下半分においてコントラストが強く評価値Ｒが小さいことを表している。言い換えれば、上半分の領域では、日射量の変動が大きいため推定日射量の信頼性は低く、下半分の領域では、日射量の変動が小さいため推定日射量の信頼性は高いと言える。
【００３８】
ところで、東経１４０度の赤道上に静止している日本のＧＭＳは、通常、１時間毎に３０分かけて衛星画像を撮像し、その画像を地上に送信しているが、１９９９年夏に打ち上げ予定の多目的衛星では、３０分もしくは１５分毎に撮像された衛星画像データを取得することが可能になる。したがって、より高い時間分解能の衛星画像を用いて物理量画像を作成し、それを評価することが可能になる。また、より高い時間分解能の画像の取得方法として、複数の静止衛星が互いに時刻をずらして撮像した衛星画像を利用することもできる。
【００３９】
図１３は、このような評価装置により、衛星画像データから推定される物理量の信頼性を表現する評価処理のフローを示している。ここでは、一例として、衛星画像データが１５分毎に取得できる場合を想定している。
【００４０】
評価装置は、まず、時刻Ｔｎ−１５分における衛星画像データ２１を取得し、物理量を推定して、物理量画像２２を生成する（Ｐ１）。次に、時刻Ｔｎにおける衛星画像データ２３を取得し、物理量を推定して、物理量画像２４を生成する（Ｐ２）。そして、物理量画像２２と物理量画像２４から差分画像２５を生成する（Ｐ３）。このような処理を与えられた２つ以上の衛星画像について繰り返した後、得られた差分画像２５から各画素の評価値２６（評価値Ｒ）を算出する（Ｐ４）。
【００４１】
また、物理量画像２４とそのエリアのカラーマップデータ２７からＲＧＢの色情報２８を生成し（Ｐ５）、それをＨＳＩ空間に変換して（Ｐ６）、ＨＳＩ情報２９を生成する。
【００４２】
次に、ＨＳＩ情報２９に含まれる色相Ｈは変更せず、彩度Ｓと明度Ｉを評価値Ｒを用いて変更して（Ｐ７）、新たなＨＳＩ情報３０を生成する。そして、ＨＳＩ情報３０を逆変換して新たな色情報３１を生成し（Ｐ８）、それを画面に表示する（Ｐ９）。
【００４３】
以上の実施形態においては、主として日射量の精度評価について説明したが、他の物理量（気象要素）についても同様の評価が可能である。例えば、風向・風速については、現在、雲の移動ベクトルから算出した高度別の風ベクトルデータが６時間毎に気象庁等で求められている。しかし、１時間毎に取得された衛星画像データから差分画像データを作成することにより、風ベクトルデータの品質チェックが可能になる。
【００４４】
また、評価値Ｒを可視化する方法としては、画像のコントラストや明るさに反映させる方法だけでなく、他の任意の方法を用いることができる。例えば、画像の単位領域毎に評価値Ｒの平均値または積算値を表示してもよく、それを記号やテクスチャ等に置き換えて表示してもよい。
【００４５】
ところで、現在研究されている最新の気象予報技術においては、初期値データをわずかに変えて数値モデルを数値積分することにより様々な予測結果を求め、予測精度を判断するアンサンブル予報が主流となっている。しかし、このような予報技術では、数値モデルを作成・積分する必要があり、高度な計算技術が要求される。そこで、数値モデルを用いることなく、インターネット等で比較的容易に入手できる気象衛星の可視・赤外の画像データから各種物理量を推定し、気象の変化を効率よく判断することが望まれる。
【００４６】
また、従来は、気象予報官や気象予報士が複数の画像を見比べたり、動画にして見たりすることにより、気象の変化を直観的に分析していた。しかし、このような直観に頼る方法では、相当な熟練が要求される。そこで、どこでどの程度の気象変化が生じているかを客観的に表現できる方法が望まれる。
【００４７】
このような気象予報の分野において、現象の時間変化の大きさを把握するための表現方法として、上述したような評価処理を利用することができる。例えば、静止気象衛星の衛星画像データから１時間の平均値としての様々な物理量を推定し、物理量の差分値から時間変化を求める。そして、時間変化が大きい地域は、天候が変わり易いので、その付近の予測精度は悪くなると判断し、時間変化が小さい地域は、天候が変わりにくいので、その付近の予測精度は良くなると判断する。
【００４８】
このように、本発明の評価処理を、どこでどの程度の気象変化が生じているかを分析するための判断材料にすることができる。この場合、予測精度の評価のためだけに物理量画像を用いてもよく、気象の予測のために物理量画像を用いてもよい。
【００４９】
上述した評価装置は、図１４に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成することができる。図１４の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）４１、メモリ４２、入力装置４３、出力装置４４、外部記憶装置４５、媒体駆動装置４６、およびネットワーク接続装置４７を備え、それらはバス４８により互いに接続されている。
【００５０】
メモリ４２は、例えば、ＲＯＭ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。ＣＰＵ４１は、メモリ４２を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。
【００５１】
入力装置４３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置４４は、例えば、モニタディスプレイ、プリンタ等であり、ユーザへの問い合わせや処理結果の画像等の出力に用いられる。
【００５２】
外部記憶装置４５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）装置等である。この外部記憶装置４５に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ４２にロードして使用することもできる。また、外部記憶装置４５は、図１３の衛星画像データ２１、２３、物理量画像データ２２、２４、差分画像データ２５、評価値２６、カラーマップデータ２７、色情報２８、３１、ＨＳＩ情報２９、３０等を格納するデータベースとしても用いることができる。
【００５３】
媒体駆動装置４６は、可搬記録媒体４９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体４９としては、メモリカード、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ  ）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体４９に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ４２にロードして使用することもできる。
【００５４】
ネットワーク接続装置４７は、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等の任意のネットワーク（回線）を介して外部の装置と通信し、通信に伴うデータ変換を行う。また、必要に応じて、上述のプログラムとデータを外部の装置から受け取り、それらをメモリ４２にロードして使用することもできる。
【００５５】
図１５は、図１４の情報処理装置にプログラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み取り可能な記録媒体を示している。可搬記録媒体４９や外部のデータベース５０に保存されたプログラムとデータは、メモリ４２にロードされる。そして、ＣＰＵ４１は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要な処理を行う。
【００５６】
【発明の効果】
本発明によれば、画像データから物理量を推定する際に、物理量の時間変化を利用して、物理量の推定精度を容易に評価することができる。また、物理量の時間変化に基づき、気象予報の精度を評価することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の評価装置の原理図である。
【図２】差分画像作成方法を示す図である。
【図３】第１の日射量画像を示す図である。
【図４】第２の日射量画像を示す図である。
【図５】第１の変化パターンを示す図である。
【図６】第２の変化パターンを示す図である。
【図７】第３の変化パターンを示す図である。
【図８】第４の変化パターンを示す図である。
【図９】第５の変化パターンを示す図である。
【図１０】コントラストと明るさの調整を示す図である。
【図１１】第３の日射量画像を示す図である。
【図１２】第４の日射量画像を示す図である。
【図１３】評価処理を示す図である。
【図１４】情報処理装置の構成図である。
【図１５】記録媒体を示す図である。
【符号の説明】
１  推定手段
２  生成手段
３  評価手段
１１、１２、１３、１４  領域
２１、２３  衛星画像データ
２２、２４  物理量画像
２５  差分画像
２６  評価値
２７  カラーマップデータ
２８、３１  色情報
２９、３０  ＨＳＩ情報
４１  ＣＰＵ
４３  入力装置
４４  出力装置
４５  外部記憶装置
４６  媒体駆動装置
４７  ネットワーク接続装置
４８  バス
４９  可搬記録媒体
５０  データベース
【図１】
0003541927.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
0003541927.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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