一番星へ行こう!

日本の金星探査機の挑戦 その11 ～科学データ地上処理系～／山田，小郷原，神山，はしもと，高木，山崎，山本，今村

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一番星へ行こう！
日本の金星探査機の挑戦 その11～科学データ地上処理系～
山田 学 ，小郷原 一智 ，神山 徹 ，はしもと じょーじ ,2
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高木 征弘 ，山崎 敦 ，山本 幸生 ，今村 剛
11

2

3

（要旨）金星探査機「あかつき」（Planet-C）によって取得されたデータは, データ取得後1年を目処に公開される予定である. 本稿では, 地上へ伝送されたデータの処理の流れと, アーカイブ方法, そして公開されるデー
タの内容について紹介する.

1. はじめにであるように，「あかつき」の得るデータが人類の資産であることを念頭に，世界初の惑星気象データセッ

金星探査機「あかつき」は，2010 年 5 月 21 日 6 時 58

トを，いかに利用しやすい形でアーカイブし後世に残分 23 秒に種子島宇宙センターより H2A ロケットによすかについて検討してきた．以下では，サイエンスデり打ち上げられ，金星への旅路の真っ最中である．

ータ処理の流れ，公開データの内容やフォーマットにこの探査機は開発段階から Venus Climate Orbiter

ついて紹介する．の愛称で知られてきたように気象衛星である．紫外から赤外にわたる多波長で連続的に撮像観測を行うこと

2. 地上処理系のデータのながれで，スーパーローテーションに代表される金星大気の特異な力学メカニズムを解明することを主目的として「あかつき」は，2 時間ごとに複数の波長を用いいる．「あかつき」は搭載している 5 つのカメラによて金星の全球撮像を行う．機上で得られた観測デーって，金星大気の様々な高度で様々な対象を測定し，タは，観測機器の制御と画像処理を司る DE（Digital

金星大気の運動を 3 次元で可視化する [1]．

Electronics）という計算機によって下処理が行われて複数の観測機器によって観測された異なる高度のデから地上へと下ろされる．この下処理には，32 K bps

ータを有機的に結合して解析することが，大気運動を－ 2Kbps（探査機と地球の距離に依存）という細い回線3 次元で観測する「あかつき」のデータ解析の肝とな

幅の制約の下，データを効率的に転送するという目的っている．そのようなデータ解析を行うためには，観がある．下処理の内容はカメラによって異なるが，例

測機器の違いを意識すること無くデータを扱うこと

えば，機上でダーク処理を行うことによって，地上へができるようなアーカイブ設計が必要とされる．また，下ろす画像の枚数を減らす（ダーク画像は下ろさない

従来より行われている地球の気象学研究において培わで済ませる）といったことをする．下処理された画像

れてきた解析技術をそのまま応用することが可能であ

データは回線幅の状態によって，可逆あるいは非可逆るようなデータセットを整備することによって，金星圧縮されてから，地上に転送される．機上処理によっ気象データを効率よく解析できるようになることを目て地上へ下ろす画像の枚数は大きく減らすことができ指した．

るが，それでも一周回（30 時間）毎に各カメラ合わせ

我々データ処理班は，過去の惑星探査データがそう
1. 宇宙航空研究開発機構
2. 東京大学大学院理学系研究科
3. 岡山大学大学院自然科学研究科
yamada.manabu@jaxa.jpて 100 枚程度の数になる．地上では，下りてきた全ての画像を半自動的に処理してアーカイブする（図 1）．
地球に送られたデータは，臼田宇宙空間観測所の64m アンテナ局（UDSC64）で受信された後，宇宙科学158

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図1：
「あかつき」データフロー概略図．研究者は, 初期処理を終え各種情報をヘッダに含んだFITS 画像（Level 2）データ，SPICE カーネル，NetCDF 風速ベクトル格子（Level 3）データにアクセス可能である.

Level 1b データが生成される．
Level 2 では，Level 1b データにジオメトリ情報などが追加される．具体的には，観測時刻における「あかつき」の姿勢情報や，探査機・金星・太陽の位置関係 , 視野中心の緯度経度といったジオメトリ情報の代表値などが補助情報として Level 1b の FITS ファイルに付加される．また，Level 1b の各画像について，各ピクセルの緯度，経度，地方時，散乱位相角などを値として持つマルチフレームの FITS ファイルも Level2 データとして生成される（図 2）．
図2： Venus Express/VMC のデータを用いて作成した「あかつき」Level 2 データのサンプル．上段一番左が撮像データ．
ヘッダ内に, 観測器の撮像時の状態や軌道情報, 画像中心のジオメトリ情報といった情報が含まれる．残りの画像は，SPICE カーネルを用いて作成した，緯度，経度，散乱位相角などの情報が含まれたマルチフレーム FITS 画像.

Level 2 データは，PDS（Planetary Data System）に準拠した形で保存され，宇宙研の科学衛星データ公開システム DARTS の Web サーバを介して公開される．PDS は NASA が開発したデータアーカイブの形式で，惑星探査ミッションのデータアーカイブにおいてはデファクトスタンダードとなっているものである．

研究所の科学衛星観測データベースである "SIRIUS"

Level 2 データの生成において使用した「あかつき」に格納される．この時点での各カメラの画像データはの軌道・姿勢情報および観測機器のスペック・衛星へ圧縮・断片化されていて，まだ 1 枚の画像として見のとりつけ位置といった情報（補助情報）も，DARTSることができない．

にて公開する．データの形式は NASA/JPL の SPICE

Level 1a データは "SIRIUS" からデータを得て，圧システムで使われている各種のカーネルと呼ばれるデ縮されたデータを解凍し，断片化したデータをつなぎータ形式を用いる．SPICE はジオメトリ情報を計算合わせて 1 枚の画像としたものである．データフォーするための各種ライブラリが公開されており，それらマットは，FITS（Flexible Image Transport System）を利用して一般ユーザも各自でジオメトリ情報を計算形式を採用した．この時点での画像値はカウント値ですることができる．

あり，ヘッダ情報には画像付帯情報をもとにした衛星

Level 3 データは，緯度経度格子を用いてデータを時刻や観測器の温度情報などが記載されている．また， 記述する．Level 2 データの観測物理量を内挿し，規機上での下処理に使用した画像の付帯情報も同様に記則正しい緯度経度格子上のデータに変換したものが載される．つづいて，1a データの画像値を，地上でLevel 3a で，Level 3a データを処理して得られるよりの試験結果などを用い較正し物理値に変換することで， 高次のデータは Level 3b となる．
「あかつき」のデー

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タ解析チームは，Level 3b として水平風を導出して公にみられる雲が，時刻 t +Δ t にどれだけ移動したか開する予定である．Level 3 データは気象学的な解析を求めれば，その移動距離を Δ t で割ることで風速がでの利用を想定しているため，気象業界で標準的な求められる．この手法は，雷・大気光カメラ（LAC）データ形式である NetCDF（Network Common Dataを除くすべてのカメラ・すべてのフィルタに適用可能Form）形式で公開する．

である．しかし，画像上の金星ディスクは，時間とともに位置と大きさが変化してしまうため，特定の雲を3. 電波掩蔽データ追跡し，その移動距離を求めることは容易ではない．
また，大気波動の検出といった気象学的な解析も困難

地上局（臼田宇宙空間観測所）から見て「あかつき」である．

が金星の背後に隠れようとする時と背後から出てくる

そこで，Level 3 データ処理の第一段階では，Level

時，「あかつき」から送信されて地上局に届く電波が2 データとして提供される観測物理量（雲画像）を金星金星大気をかすめる．このとき金星大気の影響で受信地形に固定された緯度経度座標に変換する．

電波の周波数や強度が変化するが，これを地上局で記緯度経度座標への変換には，画像上の金星の位置を録して解析することにより，大気の鉛直構造の情報を正確に決定することが重要である．一般に，画像上の得る．このように電波掩蔽のデータは探査機上でのデ金星ディスクは円ではなく楕円になるので，金星のリータ収集を経ずに地上局での計測から得られるので，ムに対して楕円フィッティングを施し，楕円の中心位

その処理は 5 カメラとは別扱いとなる．

置や長半径，短半径といったパラメータをサブピクセ

電波掩蔽からは以下の 4 種を Level 2 データとして公開する予定である．

ル精度で求めることを検討している [2]．これらのパラメータと，軌道情報やジオメトリ情報を用いるこ

1． 気温・気圧の高度分布とにより，精度よく座標変換した観測物理量データ

2． 電離層の電子密度の高度分布（Level 3a データ）を提供する予定である．

3． 電波の吸収量の高度分布
4． 電波強度の時系列

次に，Level 3a データの時系列に対して，雲追跡による風速分布の導出を行う．雲追跡の手法には，過去

このうち気温・気圧・電子密度は受信周波数の時系列の研究でも実績のある相互相関法を採用する [3]．さから求められる．吸収量は電波強度の時系列から求めらに，誤ベクトルの除去といった手法を取り入れる

られ，硫酸雲の下に漂う硫酸蒸気の情報を含む．電波ことによって，風速ベクトル導出の高精度化を図る [4，強度の時系列を公開するのは，ここから大気中の乱流5]．雲追跡によって求められた速度ベクトルは，原理の強度を推定することが可能で，これをユーザに委ね的には雲のみかけの移動速度にすぎないが，これまでるためである．の研究結果から，およそ周囲の風速と一致していると電波経路に沿って積分された情報から，大気の球対みなして差し支えない．導出された風速データは，適称を仮定して鉛直構造が求められるが，実際には電波当な長さの時系列データとして格納される（Level 3b

経路が金星に最も近づく地点が観測データに最大の寄データ）．Level 3 データ処理では，以上の処理をすべ与をしていると考えられる．そこで公開データのヘッてのカメラ・すべてのフィルタに対して実行する．各ダ部には，この地点の緯度経度や太陽天頂角，地方時フィルタは異なる観測高度に対応すると考えられるなどの幾何情報を収め，上述の 5 カメラのデータととので，結果的に 3 次元的な水平風速分布が得られるもに気象学データとして供する．

ことになる（表 1）．中間赤外カメラ（LIR）や 2カメラ（IR2）の画像を用いれば，夜面での雲追跡も可能であ

4. 雲追跡による水平風分布の導出

る．Level 3 データを用いることにより，全球的な大気スーパーローテーションの分布や，大気波動の時空あかつきによる観測のもっとも大きな目標の 1 つは， 間構造とそれに伴う運動量輸送といった，金星気象学撮像された金星の雲を追跡することによって，3 次元の謎に迫る解析が可能になるものと期待される．特に，的な風速分布を導出することである．時刻 t に画像上LIR では昼夜ともに同じ高度の雲画像が得られるため，

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これまでまったくわかっていなかった平均子午面循環行うに当たっての利便性が高くなるように設計されての有無や強度を明らかにできるかもしれない．

いる．格子データでの Level 3 データ公開は，惑星探

前述のように，Level 3 データは規則正しい緯度経査データとしては，おそらく初めての試みである．こ度格子上で定義され，気象学分野で一般的な NetCDF  れまで惑星探査データに触れたことのない人々が，「あ形式で公開される．あかつきプロジェクトの成功には，かつき」データの公開によって惑星気象研究に参入し機器横断的に観測データを活用した気象学的解析が必てくれれば幸いである．

要不可欠である．これまで惑星探査データになじみのなかった気象研究者の積極的な参加を期待したい．ま参考文献

た，風速の導出に用いるプログラムも公開される予定であり，緯度経度座標に変換された金星画像を用いて，[1] 今村剛他, 2007, 遊・星・人 16, 226.

ユーザ自身の工夫による雲追跡を行うことも可能であ[2] 山田純平他, 2006, 情報処理学会研究報告, 2006-る．

CVIM-154-36, 339.

表1: 雲追跡を行う画像を撮像する波長，昼夜の別，対応する高度の一覧． 高度はおよその値であり，雲モデルに依存する．

カメラ
IR1IR2
UVI
LIR

フィルター
0.90μm
2.02μm
2.26μm283 nm
365 nm
10μm

昼面
○
○－○○○

夜面－－○
－－○

高度[km]～ 65～ 65～ 50～ 70～ 70～ 65

5. まとめ「あかつき」プロジェクトは，取得される科学データを研究者が利用しやすい形で公開することを目指している．その意味は，現在地球の気象研究で使用しているツールをそのまま適用可能であるということである．そのため，データフォーマットは業界においてスタンダードに使われている形式を採用した．またクイックルック的な解析を思い立った時に直ぐ出来るように，最低限必要になるであろう補助情報は可能な限り画像データ自身に組み込んである．このことによって，機器や探査機の詳細を知らずとも解析を始められるデータセットとなっているはずである．一方で，一歩踏み込んだ研究を行いたい研究者向けには SPICE カーネルなども公開される．とことんやりたい人は，他人が計算したジオメトリ情報などを利用することなく，自分でジオメトリ情報を計算して解析を行うことができるようになっている．
惑星気象衛星データのスタンダードを「あかつき」が決めることになるであろうという思いから，「あかつき」のデータアーカイブは特に気象学分野の研究を[3] Rossow et al., 1990, J. Geophys. Res. 47, 2053.
[4] Evans, A. N., 2000, IEEE T. Geosci. Remote. 38, 1064.
[5] Wu, Q. X., 1995, IEEE T. Pattern Anal. 17, 843.