(57)【要約】【課題】本発明は、極地海域における海氷領域の探知方法に関する。【解決手段】本発明によると、極地海域において海氷領域、海水領域、および陸地領域を正確に探知して区別することができる極地海域における海氷領域の探知方法、および、そのための探知システムが提供される。海氷領域の探知方法は、人工衛星から提供された複数の衛星信号に基づいて生成された極地地域に対する複数の画像に対して、衛星信号の情報および極地地域に対する気象情報を利用して海氷および海水の領域分類を学習させ、学習結果に基づいて複数の画像において海氷領域および海水領域を正確に探知することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
衛星から取得した信号情報、および、前記信号情報が含まれた複数の画像情報、を提供するステップと、
前記複数の画像情報からノイズを除去して複数の第１の画像を生成するステップと、前記複数の第１の画像の中から１つ以上を選択し、選択された画像の各ピクセルに分析情報を学習させるステップと、
前記分析情報の学習結果、および、すでに格納された極地地域の気象情報、に基づいて、前記複数の第１の画像のぞれぞれのピクセルについて、海氷領域および海水領域に属する領域を分析して探知するステップと、
探知結果に基づいて、前記海氷領域および前記海水領域が区分された極地海域の映像を生成するステップと、を含む極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項２】
前記複数の第１の画像を生成するステップは、
前記信号情報に基づいて前記複数の画像情報から信号ノイズを除去するステップと、
前記信号ノイズが除去された複数の画像情報をダウンスケーリングして映像ノイズを除去するステップと、を含む請求項１に記載の極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項３】
前記映像ノイズを除去するステップは、
前記信号ノイズが除去された複数の画像情報のそれぞれにおいて１０＊１０ピクセルの平均値を算出するステップと、
前記平均値に応じて前記複数の画像情報のそれぞれの全体ピクセルに対するダウンスケーリングを行うステップと、を含む請求項２に記載の極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項４】
前記複数の第１の画像を生成するステップは、前記複数の画像情報から前記極地地域の陸地領域を除去するステップをさらに含む請求項１に記載の極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項５】
前記分析情報を学習させるステップは、前記選択された第１の画像の各ピクセルに前記信号情報および前記気象情報のうち少なくとも１つを含む前記分析情報を学習させるステップである請求項１に記載の極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項６】
前記気象情報は、極地地域の海氷、海水、および陸地に対する気温特性値、風速特性値、および風向特性値を含む請求項１に記載の極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項７】
前記複数の画像情報は、時間帯別に極地地域の互いに異なる領域に対して生成されて提供される請求項１に記載の極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項８】
前記複数の画像情報の中で互いに隣接して一部が重なる画像の重畳領域に対して、後の時間帯に生成された画像情報により前記重畳領域の画像情報が更新される請求項７に記載の極地海域における海氷領域の探知方法。
【請求項９】
人工衛星から取得した複数の衛星信号に基づいて、信号情報、および、前記信号情報が含まれた極地地域に対する複数の画像情報、を生成する管制センタと、
前記管制センタから前記複数の画像情報および前記信号情報が提供され、前記極地地域を海氷領域、海水領域、および陸地領域に分類して極地海域の映像を生成する探知システムと、を含み、
前記探知システムは、
前記複数の画像情報から信号ノイズおよび映像ノイズを除去して複数の第１の画像を生成する前処理モジュールと、
前記極地地域に対する気象情報が格納されたデータベースと、
前記複数の第１の画像の中から１つ以上の第１の画像を選択し、選択された第１の画像の各ピクセルに前記信号情報および前記気象情報のうち少なくとも１つを含む分析情報を学習させる学習モジュールと、
前記分析情報の学習結果および前記気象情報に基づいて前記複数の第１の画像から海氷領域および海水領域を分析して探知し、探知結果に基づいて前記複数の第１の画像から前記極地海域の映像を生成する分析モジュールと、を含む極地海域における海氷領域の探知システム。
【請求項１０】
前記前処理モジュールは、前記信号情報に基づいて前記複数の画像情報から前記信号ノイズを除去し、前記信号ノイズが除去された複数の画像情報に基づいて算出された１０＊１０ピクセルの平均値に応じてダウンスケーリングを行って映像ノイズを除去する請求項９に記載の極地海域における海氷領域の探知システム。
【請求項１１】
前記前処理モジュールは、前記信号ノイズおよび前記映像ノイズが除去された複数の画像情報に基づいて前記極地海域の前記陸地領域を分析して探知する請求項１０に記載の極地海域における海氷領域の探知システム。
【請求項１２】
前記気象情報は、前記極地地域の海氷、海水、および陸地に対する気温特性値、風速特性値、および風向特性値を含む請求項９に記載の極地海域における海氷領域の探知システム。
【請求項１３】
前記管制センタは、時間帯別に前記極地地域の互いに異なる領域に対して前記複数の画像情報を生成し、前記複数の画像情報の中で互いに隣接して一部が重なる画像の重畳領域は、後の時間帯に生成された画像情報により前記重畳領域の画像情報を更新して生成する請求項９に記載の極地海域における海氷領域の探知システム。
【請求項１４】
前記信号情報は、前記人工衛星から送出される信号の偏波情報、入射角情報、ならびに前記極地地域の海氷、海水、および陸地から反射される反射波情報、を含む請求項９に記載の極地海域における海氷領域の探知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、極地海域における海氷領域の探知方法に関し、特に、極地海域において海氷（sea ice）が存在する領域を正確に探知することができる極地海域における海氷領域の探知方法およびそのための探知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
船舶の建造および航海技術の発達に伴い、新しい航路の開拓についての国際的な関心が高まっている。このうち極地海域の北極海航路（Northern Sea Route）は、マラッカ海峡およびスエズ運河を通過する既存の南方航路（Southern Sea Route）に比べて航路距離を最大４０％短縮し、運航日数も３０日から２０日に減らすことができる。このような経済的利点により、北極海航路の利用は次第に増加傾向にある。
【０００３】
近年、地球環境に大きな影響を及ぼしている地球温暖化により極地海域の海氷は急速に減少している。これにより、北極海航路を通過する船舶の安全運航を支援するために、極地海域における海氷領域を探知し、これを反映して最適航路を算出する方法が開発されている。
【０００４】
従来は、砕氷船などのように極地海域を航行することができる船舶に計測機器を設置し、これを用いて極地海域の海氷を探知することにより、北極海航路において海氷が存在する領域を考慮して最適な船舶の航路を算出していた。
【０００５】
しかしながら、このような方法は、特殊船舶の運用によって得られる情報に基づいているため、情報の量が限定され、これにより、極地海域において海氷が存在する領域を正確に探知することが難しかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、極地海域において海氷領域と海水領域とを分析および探知し、これにより、陸地、海氷、および海水が正確に区分された極地海域の映像を生成することができる極地海域における海氷領域の探知方法、および、そのための探知システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するための本発明の海氷領域の探知方法は、衛星から取得した信号情報、および、前記信号情報が含まれた複数の画像情報（imageinformation）、を提供するステップと、前記複数の画像情報からノイズを除去して複数の第１の画像を生成するステップと、前記複数の第１の画像の中から１つ以上を選択し、選択された画像の各ピクセルに分析情報を学習させるステップと、前記分析情報の学習結果、および、すでに格納された極地地域の気象情報、に基づいて、前記複数の第１の画像のそれぞれのピクセルについて、海氷領域および海水領域に属する領域を分析して探知するステップと、探知結果に基づいて、前記複数の第１の画像から前記海氷領域および前記海水領域が区分された極地海域の映像を生成するステップと、を含む。
【０００８】
前記目的を達成するための本発明は、人工衛星から取得した複数の衛星信号に基づいて、信号情報、および、前記信号情報が含まれた極地地域に対する複数の画像情報、を生成する管制センタと、前記管制センタから前記複数の画像情報および前記信号情報が提供され、前記極地地域を海氷領域、海水領域、および陸地領域に分類して極地海域の映像を生成する探知システムと、を含む。
【０００９】
前記探知システムは、前記複数の画像情報から信号ノイズおよび映像ノイズを除去して複数の第１の画像を生成する前処理モジュールと、極地地域の気象情報が格納されたデータベースと、前記複数の第１の画像の中から１つ以上の第１の画像を選択し、選択された第１の画像の各ピクセルに前記信号情報および前記気象情報のうち少なくとも１つを含む分析情報を学習させる学習モジュールと、前記分析情報の学習結果および前記気象情報に基づいて前記複数の第１の画像から海氷領域および海水領域を分析して探知し、探知結果に基づいて前記複数の第１の画像から前記極地海域の映像を生成する分析モジュールと、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る極地海域における海氷領域の探知方法によると、人工衛星の観測データを用いて生成される極地海域の画像に、衛星の信号特性に応じた信号情報、および、極地地域の気象情報、を反映して分析することにより、極地海域における海氷領域に対する探知精度を高めることができる。
【００１１】
これにより、本発明は、探知された海氷領域に沿って北極海航路を運航する多くの船舶に最適の航路を提供することができるのみならず、衛星の観測データを利用して海氷領域を探知するので、気候変動による海氷領域の変化をリアルタイムで探知して分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明に係る検知システムの構成を示す図
【図２】本発明の探知システムを用いた海氷領域の探知方法を示す図
【図３ａ】本発明の海氷領域の探知方法の例を示す図
【図３ｂ】本発明の海氷領域の探知方法の例を示す図
【図３ｃ】本発明の海氷領域の探知方法の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る実施例を添付の図面を参照して詳しく説明するが、本発明は、これらの実施例により限定されるものではない。なお、以下の説明において、同一の機能および構成を有する構成要素については、同一の符号を付す。
【００１４】
図１は、本発明に係る検知システムの構成を示す図であり、図２は、本発明の探知システムを用いた海氷領域の探知方法を示す図である。
【００１５】
本発明の探知システム１００は、管制センタ２００から提供される極地地域に対する複数の画像から極地海域の映像を生成して出力することができる。探知システム１００により生成された極地海域の映像は、たとえば、海氷領域が正確に探知されて表示された映像である。
【００１６】
管制センタ２００は、極地地域を観測する人工衛星３００から複数の衛星信号が提供されるものであり、これらの信号に基づいて極地地域に対する複数の情報、たとえば、複数の画像情報を生成することができる。
【００１７】
複数の画像情報は、極地地域の画像に対する複数のピクセルの情報を含むことができ、各ピクセルには、衛星の信号特性値に応じた信号情報が対応づけられている。つまり、管制センタ２００は、人工衛星３００の複数の衛星信号に基づいて、各ピクセルに信号情報が対応づけられた複数の画像情報を生成することができる。
【００１８】
衛星の信号特性値に応じた信号情報は、人工衛星３００から極地地域に送出される信号の偏波情報、入射角情報、ならびに、極地地域の海氷、海水および陸地から反射される信号の反射波情報、を含むことができる。
【００１９】
ここで、人工衛星３００から送出される信号は、ＨＨ偏波およびＨＶ偏波を含むことができ、ＨＶ偏波は、ＨＨ偏波に比べて海水および海氷から反射される反射波情報がはっきり表れる特性がある。
【００２０】
なお、信号の入射角情報は、たとえば、人工衛星３００から極地地域への垂直法線に対して送出される信号の送出角度を意味する。ここで、入射角の大きさが小さいほど反射波の大きさが大きくなる特性がある。
【００２１】
一方、本実施例は、管制センタ２００と探知システム１００とが分離されている構成を例として説明するが、これに限定されない。たとえば、探知システム１００は、人工衛星３００から複数の衛星信号が提供されて極地地域に対する画像を生成するものであってもよい。
【００２２】
人工衛星３００は、たとえば、地球の公転および自転によって時間帯別に極地地域の互いに異なる領域に複数の信号を送出する極軌道衛星であり、これによる複数の衛星信号を管制センタ２００に送信することができる。
【００２３】
探知システム１００は、管制センタ２００から提供された複数の画像情報から極地海域において海氷が存在する領域を分析して探知することができる。探知システム１００は、探知結果に応じて極地海域に対する映像情報を生成することができる。探知システム１００は、前処理モジュール１１０、学習モジュール１２０、分析モジュール１３０、およびデータベース１４０を含むことができる。
【００２４】
前処理モジュール１１０は、管制センタ２００から提供された複数の画像情報のノイズを除去することができる（Ｓ１０）。前処理モジュール１１０は、複数の画像情報に対して信号ノイズおよび映像ノイズをそれぞれ除去することができる。そのため、前処理モジュール１１０は、少なくとも２つのノイズ除去ユニットを含むことができる。
【００２５】
前処理モジュール１１０は、衛星の信号特性値に応じた信号情報から複数の画像情報に対する信号ノイズを除去することができる（Ｓ１１）。信号ノイズの除去により、前処理モジュール１１０は、複数の画像情報に対するレーダー反射面積（Radar Cross Section；ＲＣＳ）値を算出することができる。一方、信号情報にＨＶ偏波に対する反射波情報が含まれた場合、前処理モジュール１１０は入射角情報から追加の信号ノイズを除去することもできる。
【００２６】
前処理モジュール１１０は、信号ノイズが除去された複数の画像情報に対する映像ノイズを除去することができる（Ｓ１２）。映像ノイズの除去は、画像に対するダウンスケーリング（downscaling）により行うことができる。たとえば、前処理モジュール１１０は、複数のそれぞれの画像情報において所定個数のピクセルの平均値を算出し、算出された平均値に応じてすべてのピクセルに対するダウンスケーリングを行うことができる。
【００２７】
本実施例は、一例として、前処理モジュール１１０が各画像情報に対して１０＊１０ピクセルの平均値を算出し、これを用いて各画像情報のすべてのピクセルに対するダウンスケーリングを行うことができる。しかしながら、本発明はこれに限定されない。
【００２８】
前処理モジュール１１０は、複数の画像情報に対して信号ノイズおよび映像ノイズを除去して複数の第１の画像を生成することができる。前処理モジュール１１０は、映像ノイズを先に除去した後で信号ノイズを除去することもでき、２つのノイズ除去動作を同時に行うこともできる。
【００２９】
前処理モジュール１１０で生成される複数の第１の画像は、たとえば、極地地域の陸地領域が除去された画像である。つまり、前処理モジュール１１０は、信号ノイズおよび映像ノイズが削除された複数の画像情報において極地地域の陸地領域を探知して複数の第１の画像を生成することができる。
【００３０】
なお、前処理モジュール１１０は、外部から提供される極地地域の水深データから陸地領域を探知することができる。たとえば、前処理モジュール１１０は、ノイズが除去された複数の第１の画像の各ピクセルに対応する水深データの値が０ｍ以上であるピクセルを陸地領域として探知することができる。前処理モジュール１１０は、複数の第１の画像において探知された陸地領域のピクセルを除去することができる。したがって、前処理モジュール１１０で出力される複数の第１の画像は、たとえば、極地地域の海水領域および海氷領域に対する画像である。
【００３１】
学習モジュール１２０は、前処理モジュール１１０が生成した複数の第１の画像の中から１つ以上の画像を選択し、選択された画像に対して解析情報を学習させることができる（Ｓ２０）。
【００３２】
たとえば、学習モジュール１２０は、選択された第１の画像において海氷領域および海水領域を分類し、分類された各領域のピクセルに分析情報を学習させることができる。分析情報は、管制センタ２００から提供された信号情報を含むことができる。また、分析情報は、データベース１４０から提供された気象情報を含むことができる。気象情報は、極地地域の気温情報および風情報を含むことができる。
【００３３】
学習モジュール１２０は、複数の第１の画像の中から各領域を明確に区分することができる１つ以上の画像を選択することにより、選択された画像に対する分析情報学習の精度を高めることができる。
【００３４】
分析モジュール１３０は、学習モジュール１２０の学習結果に基づいて複数の第１の画像において海氷領域および海水領域をそれぞれ分析して探知することができる（Ｓ３０）。続いて、分析モジュール１３０は、探知結果に応じて複数の第１の画像から極地海域に対する映像を生成することができる（Ｓ４０）。
【００３５】
分析モジュール１３０は、学習モジュール１２０によって学習された分析情報に基づいて複数の第１の画像のそれぞれのピクセルが海氷領域および海水領域のうちどの領域に属するかを分析することができる。また、分析モジュール１３０は、分析結果に基づいて各第１の画像において海氷領域および海水領域を探知することができる。
【００３６】
続いて、分析モジュール１３０は、探知結果に基づいて複数の第１の画像から領域が区分された極地海域の映像を生成することができる。この際、分析モジュール１３０は、分析結果および探知結果に基づいて領域間の境界線を補正することもできる。
【００３７】
分析モジュール１３０は、管制センタ２００から提供された信号情報、および、データベース１４０に格納された気象情報、のうち少なくとも１つを用いて領域の分析および探知を行うことができる。分析モジュール１３０は、領域の分析および探知に対する精度を高めるために、信号情報および気象情報のすべての特性値を用いることもでき、信号情報および気象情報から所定個数の特性値を選択して用いることもできる。
【００３８】
分析モジュール１３０は、学習モジュール１２０の学習結果を正規化し、カーネル関数およびマージンパラメータに対する変数値を指定するか、あるいは確率的勾配降下法を用いることができる。分析モジュール１３０は、正規化された学習結果、変数値、信号情報、および気象情報の特性値を用いて複数の第１の画像のそれぞれのピクセルに対する情報を分析および探知することができる。
【００３９】
データベース１４０には、極地地域に対する気象情報を格納することができる。気象情報は、海氷、海水、および陸地の気温に対する特性値と、極地地域の風速および風向に対する特性値とを含むことができる。
【００４０】
このように、本実施例の探知システム１００は、人工衛星３００から提供された複数の衛星信号に基づいて生成された極地地域に対する複数の画像に対して、衛星信号の特性値に応じた信号情報、および、極地地域に対する気象情報、を用いて海氷領域および海水領域の領域分類を学習させ、学習結果によって複数の画像において海氷領域および海水領域を正確に探知して極地海域の映像を生成することができる。
【００４１】
したがって、本実施例の探知システム１００は、従来の特殊船舶を利用した極地地域の海氷探知よりも探知精度を高めることができ、また、リアルタイムで海氷領域を探知することができる。
【００４２】
図３ａ〜図３ｃは、本発明の海氷探知方法の例を示す図である。
【００４３】
図３ａに示すように、管制センタ２００は、極地地域の互いに異なる領域に対する複数の画像情報を生成することができる。この際、互いに一部分が重なる画像情報は、後の時間帯に生成された画像情報により更新される。
【００４４】
たとえば、管制センタ２００は、時間ｔ０で提供された衛星信号からａ１領域に対する画像情報を生成し、時間ｔ１で提供された衛星信号からａ２領域に対する画像情報を生成することができる。この際、ａ１領域の画像情報とａ２領域の画像情報とは所定の部分が重なることがある。この際、管制センタ２００は、２つの画像の重畳領域に対してａ２領域の画像情報を適用して生成することができる。
【００４５】
図３ｂに示すように、探知システム１００は、管制センタ２００から提供された複数の画像情報に対して信号ノイズおよび映像ノイズを除去して複数の第１の画像を生成し、これらの中で１つ以上の画像を選択して分析情報を学習させることができる。この際、探知システム１００は、学習の精度を高めるために、複数の第１の画像の中から海氷領域および海水領域の区分が明確な１つ以上の画像を選択することができる。
【００４６】
一方、複数の第１の画像は、探知システム１００によって極地地域における陸地領域がすでに探知されて削除された画像でありうる。この際、探知システム１００は、陸地領域に対する画像を所定の記憶領域に格納しておくことができる。
【００４７】
図３ｃに示すように、探知システム１００は、学習結果に基づいて複数の画像から海水領域（Ａ３）および海氷領域（Ａ２）を分析および探知して区分することができる。そして、探知システム１００は、探知して区分された海水領域（Ａ３）および海氷領域（Ａ２）と、すでに探知された陸地領域（Ａ１）とに基づいて、極地海域において陸地領域、海水領域、および海氷領域が区分された映像を生成することができる。また、探知システム１００は、各領域に対する分析および探知により各領域間の境界線が明確になるように補正することもできる。
【符号の説明】
【００４８】
１００：探知システム
１１０：前処理モジュール
１２０：学習モジュール
１３０：解析モジュール
１４０：データベース
２００：管制センタ
３００：人工衛星
【図１】
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【図２】
2019087244.tif 000004
【図３ａ】
2019087244.tif 000005
【図３ｂ】
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【図３ｃ】
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