時間的・空間的にまばらな観測による小領域全体の推定
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部
准教授 羽倉 淳
M1
清水拓海
2023年2月16日

2023/2/16

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本研究の概要
人間は，よく知っている場所であれば，一箇所の観測から多くの情報を推測可能！

同様のことをコンピュータで実現
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説明内容• 類似技術との比較• 推定のための準備• 隣接区画間の推定量間の関係の学習• 観測による領域内推定• 予測による領域内推定• 推定実験
• 予測実験
• 今後の課題など
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類似技術との比較

提案手法

空間内挿法（クリギング）
物理モデル
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対象

センシング

計算方式・
コスト

微小規
模から大規模学習時：多推定時は１点から数点から中規模

大規模

多数

学習

空間の性質

隣接関係のセンシン
学習
グ点数に学習時：高依存
推定時：低必要（詳細多量のデータ）

断続的
and/or
連続的測定点から センシンの内挿
グ点数にセンシング
依存
点数に依存

不要
（空間に関する事前知識が必要）

連続的

物理モデルによる計算
かなり高不要（物理モデルが必要）

連続的精度

高精度

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準備
1. 推定対象となる値・領域を決定
2. 領域を区画に分割（現在手作業）
3. 区画間の隣接関係を定義（現在手作業）

4. 全区画のデータ収集
5. 隣接区間間の関係の学習

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領域の区画化と隣接区画の定義• 推定対象に影響を与える属性が同じになるよう分割• 区画内は同じ測定値を持つと仮定• 区画の大きさ・形状は任意

近傍関係• 各区画について隣接区画を定義（離散地でも可）• 現在は均等に分割
国土地理院ウェブサイト

2023/2/16 (https://maps.gsi.go.jp/#17/39.569730/141.083851/&base=ort&ls=ort&disp=1&vs=c1g1j0h0k0l0u0t0z0r0s0m0f1&d=m)6のデータに加筆して作成

全区画のデータ収集
全ての区画にセン サー設置
データ 収集• 区画の隣接関係を学習するために必要• 領域内の全ての区画にセンサ設置• 十分にデータを収集後はセンサーを撤収可能

データ ベース

国土地理院ウェブサイト

• 将来的には，データ収集を不要に！

2023/2/16 (https://maps.gsi.go.jp/#17/39.569730/141.083851/&base=ort&ls=ort&disp=1&vs=c1g1j0h0k0l0u0t0z0r0s0m0f1&d=m)7のデータに加筆して作成

隣接区画間関係の学習

全ての区画にセン サー設置
データ 収集• 収集したデータをもとに，隣接区画間の関係を学習• 各区画には，推定器が割り当てられ，隣接する区画の推定器の出力を入力として推定値を出力

データ ベース

h ttp s://m ap s.g si.g o.jp /#17/39.569730/141.083851/&b ase= o rt&ls= o rt&d isp = 1&vs= c1g 1j0h 0k0l0u 0t0z0r0s0m 0f0

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1 / 2ページ8推定器の一例
区画A

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Aに隣接した区画

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観測による領域の状態値推定• 学習後は，領域内の最低一区画の観測値が得られると，領域全体の値を推定可能• 観測は，領域内の任意の点で単発的，非同期単発・多発的に実施可能（推定精度に影響あり）

観測値入力
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推定結果
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予測による領域の状態値推定• 定常的に状態量を観測する地点がある場合，領域内の定点の値を予測• 予測値を観測値として利用することで，領域内の全ての区画の値を推定

予測値出力
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推定結果
11状態値予測器の例• LSTM,GRUなどの再起型ニューラルネットワークを利用• 学習フェーズ
•x日後の目的変数を予測•

y日間のデータから予測•

目的変数と遂になる説明変数の数ヶ月分の時系列データ• 予測フェーズ
•2023/2/16

Y日分の説明変数群の時系列データを入力とし，x日後の目的変数の時系列を予測

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推定に関する実験設定• 左図の10Km四方の領域の気温を推定

10Km
1km

• 農研機構提供の１kmメッ
シュ農業気象データを利用

1km
岩手県立大学10Km• 実験条件1.

学習後の測定点数

2.

学習時期

3.

推定順序

農研機構メッシュ農業気象データ（https://amu.rd.naro.go.jp/wiki_open/lib/exe/fetch.php?media=wiki:about:mapl_ver2.1.htmlz）に一部加筆
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実験１：入力測定点数による推定結果への影響
左図：2018-01-01 02:00から2018-02-01 02:00までの1ヶ月の1時間おきのデータで学習後，2018-01-08 02:00から2018-02-15 02:00までの1週間についての区画のみ
測定． 右図：2018-01-01 02:00から2018-01-03 02:00の3日間の1時間おきのデータで学習． 2018-01-04 02:00から2018-01-05 02:00の１日を推定．区画ごとのRMSEをヒートマップとして表示
１区画で気温毎時測定

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２区画で気温毎時測定

14実験１- 補足：１日の推定結果（worst区画とBest区画）
Worst 区画Best 区画

Fig.7 10×10の領域の推定結果
2023/2/16 (a)は累積誤差が最大のセル， (b)は同最小のセルの推定結果および実測値

15実験２：学習データの時期による推定結果への影響
2018-01-01 02:00から2018-02-01 02:00までの1ヶ月の1時間おきのデータで学習後，2018-01-08 02:00から2018-02-15 02:00までの1週間と推定期間が翌年の2019-01-01 02:00から2019-02-08 02:00までの1週間についての区画のみ測定．区画ごとのRMSEをヒートマップとして表示

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同年別時期

翌年同時期16

実験３：時間経過に準じた推定とランダム推定の比較
2018-01-01 02:00から2018-02-01 02:00までの1ヶ月の1時間おきのデータで学習
後，2018-01-08 02:00から2018-02-15 02:00までの1週間連続して推定した場合と，日数を同じくしてランダムに入力した場合の違い

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実験３-補足：誤差範囲

時系列を考慮した順序で測定値入力2023/2/16

ランダムな順序で測定値入力18

予測に関する実験設定
奥中⼭

岩手松尾

雫⽯湯⽥

盛岡

北上区界

入力データ
学習時
入力データ
（7+x-1日前からx日前までの）入力データ（7+x-1日前からx日前までの）・降雪量合計（7+x-1日前からx日前までの）・降雪量合計・平均気温
・降雪量合計・平均気温
・最高気温
・平均気温・最高気温• 左図の７箇所の観測点の降雪量，平・最低気温
・最高気温
・最低気温
・日照時間
出力:・最低気温
均・最高・最低気温，日照時間，平・日照時間・平均⾵速
各地の最深積雪・日照時間
・平均⾵速
・（平均蒸気圧）
均⾵量を７日分，１時間ごとの時系
・平均⾵速・（平均蒸気圧）・（平均現地気圧）・（平均蒸気圧）・（平均現地気圧）・（平均海⾯気圧）
列データを入力
・（平均現地気圧）・（平均海⾯気圧）（）内は盛岡のみ
・（平均海⾯気圧）（）内は盛岡のみ（）内は盛岡のみ• ７日後の盛岡，雫⽯の日最深積雪をy年分予測

LSTM• 気象庁提供の気象データを利用
入力データ（６日前から当日までの）・降雪量合計
・平均気温
・最高気温
・最低気温
・日照時間
・平均⾵速
・（平均蒸気圧）・（平均現地気圧）・（平均海⾯気圧）（）内は盛岡のみ

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X日後の最深積
予測時
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（）内は盛岡のみ

y年分
湯⽥

北上

LSTM
入力データ
（６日前から当日までの）・降雪量合計・平均気温
・最高気温
・最低気温・日照時間
・平均⾵速・（平均蒸気圧）・（平均現地気圧）・（平均海⾯気圧）

X日後の最深積雪予測に関する実験結果

予測時（）内は盛岡のみ

7日後の予測（盛岡）
直近3年分のデータで学習

直近1年分のデータで学習積
雪量

直近５年分のデータで学
習
積
雪量

積
雪量

cmcmcm

日

11月7日

日

11月7日

! " # $%-&. /() ! " # $*&' /,! " # $%%&' %() ! " # $*&+%,! " # $%*&0'() ! " # $*&1-,日

11月7日

7日後の予測（雫石）

積
雪量

積
雪量

積
雪量

cmcmcm日

11月7日

2023/2/16

直近５年分のデータで学習直近3年分のデータで学習

直近1年分のデータで学習! " # $+. &+2() ! " # $1&/*,

日

11月7日

! " # $**&-() ! " # $2&1' ,

日

11月7日

! " # $-. &*1() ! " # $2&+-,20想定される利用法• 想定される利用例• 気温，湿度推定，日射量などの気象推定・予測• 事業所内，ハウス内，畜舎などの室内環境推定• スキー場内の詳細な積雪深推定・予測• 道路の渋滞推定，凍結推定など• 地域ごとの児童数推定，人流推定• 一般的には• 領域内の特徴量の推定・予測（詳細な区画の推定・予測，常時計測が困難な場所など）• 上記情報の提供サービス
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実用化に向けた課題• 現在は，最も簡単な状況で今回示した程度の精度での推定が可能なところまで確認• より多くの地点における検証• 現実的な状況への適用可能性の検証• 推定精度向上のための教師データ条件（数，時期等）の検討• 測定地から遠方での推定精度悪化防止策の検討• 予測と推定を組み合わせた場合の予測精度の検証• 実測に基づく推定実験
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今後の研究開発の展望• 「準備」の工程の自動化• 領域を区画に分割（現在手作業）• 区画間の隣接関係を定義（現在手作業）• 学習データの収集，学習なしの推定器実現• ３次元空間への拡張• 室内・屋内環境• 大気中の物質推定などへの応用
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企業への期待• 実際の事業所等内での実地における検証場所の提供• センシング・通信の技術を持つ企業様との共同研究を希望• その他，どんなことでもご相談ください

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本技術に関する知的財産権• 発明の名称：

推定システム、モデル学習システム、推定方法、モデル学習方法、プログ ラム• 出願番号• 出願人• 発明者：特願2022-190084：公立大学法人岩手県立大学：羽倉 淳、清水拓海

お問い合わせ先
公立大学法人岩手県立大学
研究・地域連携本部 研究・地域連携室
ＴＥＬ 019-694-3330
ＦＡＸ 019-694-3331
e-mail re-coop@ml.iwate-pu.ac.jp