(57)【要約】【課題】漁場予測の精度を向上させる漁場予測情報サービス方法及びサービスシステム。【解決手段】過去の海面温度分布図と対応する漁業情報から季節、漁業区画、魚種別に豊漁の温度分布パターンを抽出して蓄積する。次に、最新の海面温度分布図に対して時期、漁業区画の合った豊漁パターンをマッチング処理することにより、漁業現場情報と合せ、よりスピーディで正確な漁場を予想する。これにより、未知の漁場を抽出することも可能となる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の海面温度図と、対応する豊漁時の漁場情報とから季節、漁業区画、魚種別に豊漁パターン画像を抽出し、抽出した豊漁パターン画像を使用して、最新の海面温度図及び最新の漁場情報から漁場を予測し、漁業現場へ予測情報を配信することを特徴とする漁場予測情報サービス方法。
【請求項２】
前記漁場の予測は、前記豊漁パターン画像と前記最新の海面温度図とのパターンマッチングによりマッチングが得られた場所を予測漁場とすることを特徴とする請求項１記載の漁場予測情報サービス方法。
【請求項３】
撮影位置、撮影日時などの付属情報を含む海面温度図を入力する手段と、漁獲日時、魚種、漁獲量、漁獲位置、漁法、実測海面温度を含む漁業現場情報をデータ受信する手段と、中央処理装置に取り込んだ海面温度図、漁業現場情報等の履歴情報及び豊漁パターンを記憶する手段と、豊漁時の漁業現場情報と対応する海面温度図から豊漁漁場周辺画像と付属情報の豊漁パターン画像とを抽出する手段と、豊漁パターン画像を使用して、最新の海面温度図から魚種、漁業区画、漁法にあった漁場を予測する編集手段と、漁場予測情報を漁場現場へ配信する手段とを備えることを特徴とする漁場予測情報サービスシステム。
【請求項４】
前記編集手段は、前記豊漁パターン画像と前記最新の海面温度図とのパターンマッチングによりマッチングが得られた場所を漁場として予測することを特徴とする請求項３記載の漁場予測情報サービスシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、漁場予測情報サービス方法及びサービスシステムに係り、特に、地球観測衛星面像を使用した漁場予測情報サービス方法及びサービスシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、海面の水温分布を示す海面温度図は、漁場決定のために利用して有用なものである。この種の海面温度図作成に関する従来技術として、例えば、特許文献１に記載された技術が知られている。この従来技術は、人工衛星からの衛星画像を用い、雲域による雑音域画素を除去し、誤差の小さい海面の海面温度図を作成するというものである。また、人工衛星からの衛星画像を用い、複数の画像組み合わせによる雲域除去を可能とした海況図の作成に関する技術が、例えば、特許文献２に記載されて知られている。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−２８３１８９号公報
【０００４】
【特許文献２】
特開２０００−１１３１７５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前述した漁海況図作成システムを用いる従来技術は、衛星画像から作成した海面温度図と漁場現場から随時入手した漁業情報から専門家が経験を基に人手で漁業予測図を作成、配布していた。このため、前述の従来技術は、漁業予測情報が現場に届くまで時間が掛かり現実の漁業現場との間にアンマッチが生じ、最新の海面温度図を漁業予測に生かしきれていなかったという問題点を有している。
【０００６】
本発明の目的は、前述した従来技術の問題点を解決し、漁場予測の精度を向上させた漁場予測情報サービス方法及びサービスシステムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば前記目的は、過去の海面温度図と、対応する豊漁時の漁場情報とから季節、漁業区画、魚種別に豊漁パターン画像を抽出し、抽出した豊漁パターン画像を使用して、最新の海面温度図及び最新の漁場情報から漁場を予測し、漁業現場へ予測情報を配信することにより達成される。
【０００８】
また、前記目的は、撮影位置、撮影日時などの付属情報を含む海面温度図を入力する手段と、漁獲日時、魚種、漁獲量、漁獲位置、漁法、実測海面温度を含む漁業現場情報をデータ受信する手段と、中央処理装置に取り込んだ海面温度図、漁業現場情報等の履歴情報及び豊漁パターンを記憶する手段と、豊漁時の漁業現場情報と対応する海面温度図から豊漁漁場周辺画像と付属情報の豊漁パターン画像とを抽出する手段と、豊漁パターン画像を使用して、最新の海面温度図から魚種、漁業区画、漁法にあった漁場を予測する編集手段と、漁場予測情報を漁場現場へ配信する手段とを備えることにより達成される。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による漁場予測情報サービス方法及びサービスシステムの実施形態を図面により詳細に説明する。
【００１０】
図１は本発明の一実施形態による漁場予測情報サービスシステムの構成を示すブロック図である。図１において、１は中央処理装置、２は外部記憶装置、３は漁場現場、４は地球観測衛星、５は画像処理システム、１１は海面温度図入力機能部、１２は履歴情報管理機能部、１３はデータ受信機能部、１４は豊漁パターン抽出機能部、１５はデータ配信機能部、１６は漁場予測編集機能部、２１は履歴情報、２２は豊漁パターン情報、３１は漁船、３２は漁協、３３は調査船である。図１に示す本発明の実施形態は、魚が魚種、漁区、季節、温度により同一の行動パターンをとることを利用して、過去の海面温度図と対応する豊漁時の漁業現場情報とから豊漁パターン画像を抽出し、最新の温度分布図に対して同様の豊漁パターンを持つ個所を抽出して漁場予測を行うものである。
【００１１】
この漁場予測情報サービスシステムは、過去の海面温度図と対応する漁業現場情報から豊漁パターンを抽出し、かつ最新の海面温度図から豊漁パターンを使用して漁場予測情報を作成し、漁船３１、漁協３２、調査船３３といった漁場現場３へ予報データを配信する中央処理装置１と、過去の海面温度図及び漁獲日時、魚種、漁獲量、漁獲位置、漁法、実測海面温度などの漁業現場情報といった履歴情報２１と履歴情報から抽出した豊漁パターン情報２２を記憶する外部記憶装置２と、現実の漁業情報を報告する漁船３１、漁協３２、調査船３３等などの漁場現場（漁業環境）３と、地球表面の温度を測定するセンサを備えた地球観測衛星４と、地球観測衛星から送られた観測画像を地図補正し海面温度図を作成する画像処理システム５（別システム）とから構成される。
【００１２】
中央処理装置１は、地図補正した海面温度図をシステム内に取り込む海面温度図入力機能１１及び、漁船３１、漁協３２、調査船３３等の漁業現場情報を受信するデータ受信機能１３、海面温度図と漁業環場情報を保存する履歴情報管理機能１２、履歴情報から豊漁パターン画像を抽出する豊漁パターン抽出機能１４、抽出した豊漁パターン情報２２を使用して最新の海面温度図から豊漁位置を抽出し、最新の対応する漁業現場情報と合わせて漁業予測情報を編集する漁業予測編集機能１６、漁場予測情報を前述の漁業現場３へ配信するデータ配信機能１５を備える。
【００１３】
外部記憶装置２は、海面温度図とその撮影位置、受信日時などの付随情報、及び、漁獲日時、魚種、漁獲量、漁獲位置（緯度経度）、漁法、実測水温といった漁場現場情報を蓄積する履歴情報２１、豊漁時の海域周辺の豊漁パターン画像とその漁獲日時、魚種、漁獲量、漁獲位置、漁法、実測水温といった付属情報を含む豊漁パターン情報２２を備える。
【００１４】
漁場現場３は、実際の漁場現場にいる漁船３１と、漁船３１からの情報を中継する漁協３２、政府等の研究機関から派遣された漁獲量等の調査船３３等を備える。
【００１５】
地球観測衛星４は、地球表面の温度を測定するセンサーと撮影した画像を地球へ配信する機能とを備える。
【００１６】
画像処理システム５（別システム）は、前述の地球観測衛星４からの地球表面温度画像を受信して必要な地図情報に補正すると共に、海面温度図を作成する機能を備える。
【００１７】
図２は豊漁パターン抽出による漁場予測情報サービスの処理動作を説明するフローチャートであり、次に、これについて説明する。
【００１８】
（１）中央処理装置１は、事前処理として、履歴情報となる海面温度図と漁業現場情報とを逐次システムに入力する（ステップＳｌ〜Ｓ２）。
【００１９】
（２）中央処理装置１は、入力した海面温度図と漁業現場情報とを履歴情報として逐次外部記憶装置２へ格納する（ステップＳ３〜Ｓ４）。
【００２０】
（３）次に、中央処理装置１は、前述の履歴情報から豊漁であった情報を選び出し、それに対応する日時、場所の海面温度図から豊漁漁場周辺の豊漁パターン画像を抽出する。そして、抽出した豊漁パターン画像を漁獲日時、魚種、漁獲量、漁獲位置、漁法等の付属情報により分類して保存する（ステップＳ５、Ｓ６）。
【００２１】
（４）次に、漁場予測処理として、中央処理装置１は、海面温度図が入力された時点で前述の豊漁パターンを使用して漁場のパターンマッチング処理を実施し豊漁漁場を抽出する。また、関連情報として、撮影時刻とマッチした漁場情報（魚種、漁法等）を海面温度図に貼り付けて漁場予測情報を編集する（ステップＳ７）。
【００２２】
（５）ステップＳ７の処理で作成した漁業予測情報は、予め設定しておいた漁船、漁協、調査船等の漁業現場３へ配信する（ステップＳ８）。
【００２３】
図３は豊漁パターン抽出の概念を説明する図、図４は豊漁パターンの抽出の処理を説明するフローチャートであり、次に、図３に示す概念図、図４に示すフローを参照しながら豊漁パターンの抽出方法について説明する。
【００２４】
（１）履歴情報として蓄積していた漁業現場情報２１１より対象魚種の漁獲量の多いレコードを抽出する。漁業現場情報２１１は、図３に示すように、漁獲日時（季節情報を含む）、魚種、漁獲量、漁獲位置、漁法及び水温を１つの組とした複数のレコードから構成され、ここでの処理では、この中から対象魚種の漁獲量の多いレコードを抽出する（ステップＳ５１）。
【００２５】
（２）ステップＳ５１で抽出した漁業現場情報の漁獲日時に撮影時刻が最も近い海面温度図２１２を履歴情報から抽出する。海面温度図２１２は、図３に示すように、漁場を含む広い海域の温度分布を色の変化により表現した図であり、多数の海面温度図には、それぞれの撮影日時が記されている（ステップＳ５２）。
【００２６】
（３）ステップＳ５２で抽出した海面温度図２１２に、ステップ５１で抽出した漁業現場情報をプロットして、図３に示すような魚種別の漁業現場情報プロット画像１４１を作成する。このプロット画像は、抽出した海面温度図２１２上に、魚種を示すマークを漁獲位置にプロットしたものとなる（ステップＳ５３）。
【００２７】
（４）次に、漁業現場情報プロット画像１４１より魚種別に漁場の集中している海域画像を切り出し、図３に示すような魚種別豊漁パターン原画像１４２として対象現場情報と共に豊漁パターン原画像データベース２２１へ蓄積する（ステップＳ５４、Ｓ５５）。
【００２８】
（５）豊漁パターン原画像データベース２２１へ蓄積した同一魚種の豊漁パターン原画像１４２から共通情報を抽出して魚種別豊漁パターン画像２２２として登録する。この魚種別豊漁パターン画像２２２は、豊漁が期待できる魚種毎の海面温度分布のパターンとなる（ステップＳ５６）。
【００２９】
魚種別豊漁パターンを抽出するに当たっては気を付けるポイントが２つある。１つ目のポイントは、いかに精度の高い漁業現場情報、海面温度図を抽出するかという点にある。漁業現場情報としてもっとも信憑性が高いのは、調査船の情報であるが、この情報は、情報数が極端に少ない。また、漁協からの情報は、漁業現場としては二次情報であるので、精度が落ちることが考えられる。結局、現場の漁船の情報を最もよく使用するが、精度は漁船（報告者）により大きく異なることを考慮しなければならない。正確な報告者を早く抽出することが大切なポイントである。衛星画像に基づいた海面温度図は、衛星画像共通の問題である雲域、霧域下についての情報を得られておらず、また、正確な情報が得られないことが挙げられる。従って、本発明においては、漁業現場情報のプロット後にそのポイントが雲域であった場合、どんなに豊漁のポイントであっても、そのポイントを除去することとする。
【００３０】
２つ目のポイントは、漁業現場情報プロット画像から切り出す豊漁パターン原画像の領域をどの程度の範囲に設定するかという点にある。領域が広すぎては、抽出パターンの種類が多すぎて豊漁時のパターンを特定できないし、逆に領域が狭すぎてはどんな場所でも豊漁域と認識してしまう可能性がある。従って、本発明においては、海洋における魚の行動特性と衝星画像の解像度とを鑑みて調整していくことが肝要である。
【００３１】
そして、本発明の実施形態は、魚が魚種、漁区、季節、温度により同一の行動パターンをとることを利用して、中央処理装置１が、過去の豊漁情報から抽出した豊漁パターン画像を使用して、最新の海面温度図内の豊漁パターンに合致する場所を見つけ出すことにより豊漁漁場を抽出し、最新の漁業現場情報と合せて、より精度の高い漁場予測を行うことができ、漁業関係者へより精度の高い漁業予測情報を配信すると共に、全く新しい漁場を開拓する可能性を与える。
【００３２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、漁場予測の精度を向上させことができ、漁業関係者へより精度の高い漁業予測情報を配信することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による漁場予測情報サービスシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】豊漁パターン抽出による漁場予測情報サービスの処理動作を説明するフローチャートである。
【図３】豊漁パターン抽出の概念を説明する図である。
【図４】豊漁パターンの抽出の処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  中央処理装置
２  外部記憶装置
３  漁場現場
４  地球観測衛星
５  画像処理システム
１１  海面温度図入力機能部
１２  履歴情報管理機能部
１３  データ受信機能部
１４  豊漁パターン抽出機能部
１５  データ配信機能部
１６  漁場予測編集機能部
２１  履歴情報
２２  豊漁パターン情報
３１  漁船
３２  漁協
３３  調査船
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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