東京大学木曽シュミット望遠鏡
赤外線全天雲モニタの運用
東京大学 津々木 里咲
酒向 重行, 瀧田 怜, 紅山 仁, 高橋 英則, 近藤 荘平, 森 由貴 (東京大学),
大澤 亮, 冨永 望 (国立天文台), 田中 雅臣 (東北大学), 諸隈 智貴 (千葉工業大学),
池田 思朗 (統計数理研究所), João Pedro Pedroso (ポルト大学)

2023/09/12-13

せいめいUM2023

＠京都大学理学部セミナーハウス

全天の雲分布のリアルタイム把握
可視光全天カメラでみた夜の空

・現状：観測領域が現在曇っているかどうかは— 外に見に行く… 非効率, リモート観測の場合不可能— 可視光全天カメラで確認… 月光や街明かりなどの散乱により把握が困難 [Wm−2sr−1μm−1]65放4
射3強度 21・雲を見るには中間赤外線(Nバンド)が最適— 大気透過率がよい, 散乱光よりも雲自身の熱放射が優勢

・レンズ材の制限から中間赤外線用の全天魚眼レンズは製作が困難0270Kの黒体放射0102030 40
波長(μm)

5060

・先行研究：大型で高コスト
天頂の遮蔽が大きい (凸面鏡)
時間安定性の不足 (酸化バナジウム型マイクロボロメータ)

小型、低コスト、遮蔽なし、時間安定の赤外線全天雲モニタを開発
2RASICAM (DES/CTIOで運用中)[Peter M. Lewis, Howard Rogers, R. H. S., 2010]

概念設計《タムロン LW10F42-ET》

4.6cm

4.6cm・市販の屋外用小型ボロメータカメラを採用＜仕様＞非冷却マイクロボロメータ (シリコン型, 8 - 12 μm に感度)

6.0cm

シャッターレス

結像イメージ

直径3.4mmのGeレンズ
φ3.4mm

視野42°×42°, 出力80×80 pix

センサ

・遮蔽を極力減らした光学系を開発
新たに拡大光学鏡を考案 (特許出願済, 酒向・津々木, 2022)

画像処理

シンプルな鏡形状を採用 (円断面回転対称形)
直径10cm
ミラー断面図・外側が天頂方向、中心が水平方向の空を見る画像を取得→ 画像処理で非反転の全天画像を作成し、雲分布を把握【Tsutsuki R. et al., 2022, SPIE 12184, 121848F】
3

Z

光学設計

ミラー断面図とパラメータb(a,R)



・カメラに対する出射角θと見込む空の天頂角Θの関係式を導出

80 pix

・境界条件を設定し形状パラメータを決定(xr, zr)

zenithmirrorXO

horizon— 鏡径100mm, センサ上で全天がドーナツ型に結像

80 pixピクセルマップ

Θ・各画素中心からのビームを追跡し性能を評価

[pix]
0 8

— 空間分解能は高度方向 10-15°, 方位角方向 1-20°

37 40— Tomo-e Gozenのサーベイ(視直径9°, 高度限界30°)に十分な性能※ミラーの直径を大きくすることでより高分解能にすることが可能

各画素が見込む
空の範囲の例ξ4

カメラモジュールの制御と較正90008500

・カメラモジュールを制御するソフトウエアを作成

8000

・線形性とオフセットのセンサ温度依存性を測定しモデル化

温16000較正 12000
後出 8000
力カウ 4000ン
ト01020Count − b(TS)
10000
10000
Count′ =⋅ FI =⋅
FI(300K )FI(300K )a(TS)スタイキャストで黒塗りした冷凍機
センサ温度によらない(≧-115℃)
0510203040304050

入射放射強度[Wm−2str−1])

TS：センサ温度・モデルを用いて線形性とオフセットを較正￼0(

FI：入射放射強度

サ5500

ン

— 晴れた空を直接みたときのカウントをオフセットとして使用

セ— 環境温度を変えて (室内,屋外,冷蔵庫内,冷凍庫内) 同様に実験

6000

b(TS) = − 0.57 TS2 − 300 TS − 31000

度6500— 様々な温度の対象物 (水,冷凍機) を撮影

a(TS) = 0.007 TS2 − 3.7 TS + 500

高出 7500
力カウ 7000
ン
ト— UDP通信, FITSファイル作成(Linux, Python)

Count = aFI + bサン
セ低度
温50

入射放射強度[Wm−2str−1]6060装置の製作

 = 0°
 = 90°・ミラー：SUS高精度切削加工, 保護膜なし(Al + フッ素コート,SUS + SiO2保護膜 と耐久性を比較)

chamfering

ミラー断面図画像の中心合わせのため中心と外側を平面に

x0 4.0 8.0

支柱の影に水抜き穴

42.0 48.5 50.0 52.0 [mm]・筐体：遮蔽を最小限に抑えるようフレームを設計
トレランス解析の結果 ~1mm,~0.5°の精度を要求
・フラット画像は直径1mの半球型の発泡スチロールで覆って予め取得
・結露防止のためヒーターをミラー裏面に貼付
・木曽観測所本館の屋上に、支柱が北になるよう設置↑フラット画像取得用発泡スチロール

6画像処理

座標変換前

座標変換後

1

・生画像は反転した全天画像になるため非反転に戻す

0.25 0.25
0.75 0.75

・各画素中心が見込むビームパタンをあらかじめ計算しておき観測される画素カウントに比例して重み付けしマッピング

0.5 0.52
重み付けマッピングのイメージ・座標変換後、フラット処理と支柱による遮蔽領域の画素補間を行う

取得画像

座標変換

フラットで割り算

フラット画像7画素補間

オフセット処理
・出力値はミラー表面からの放射によるオフセット成分を含む
スタイキャスト— 気温に応じてオフセットが変動

・ミラー中心の平面にスタイキャストを塗って黒体とする— 反射防止のため表面を荒削り北西(太陽が入らない)の直径30°領域内に— (オフセット) ＝ (スタイキャスト部分からの放射) × (放射率)— 放射率は晴れ間のカウント値が0になるよう経験的に調整→ 放射率 ~0.4

…一般的なSUSの放射率に矛盾しないおける平均カウント値の時系列変化
補正前

1.0

オフセット0.8

補正後カウ 0.6ン
ト 0.4値・オフセットを画像全体から引き算したものを最終的な全天画像とする

0.20.09815213915(JST)

2139

観測画像
・１分に１枚全天画像を取得(~1GB/日)・可視光画像に比べて昼夜問わず雲の分布を把握することができた

可視
赤光
外
全線
天
全画
天像
画と像のと比較・昼間に可視光画像と比較して経験的に晴れ/曇りの閾値を設定
・Tomo-e Gozenサーベイの観測点(RA,Decで定義)ごとに直径10°領域内の平均放射量を求め晴れ曇り判定マップを作成
晴れ曇り判定マップと同時刻に取得した可視光全天画像

9TOMO-E GOZEN自動サーベイ観測への組み込みシステムモニター・Tomo-e Gozen自動広域サーベイシステム(2022年度- 改良)… 観測しながら最適化アルゴリズムに実行中の観測

従って観測点を５個ずつ指定
・次の５個を決める際に晴れ曇り判定マップを参照しに行き、晴れ判定の中から選択

順番待ちの観測(RA1,Dec1)

・雲情報を参照してから観測が実行されるまで(RA2,Dec2)

5-10分かかる→その間に雲が動いてしまって避けきれない
ことも(RA3,Dec3)
サーベイ中の望遠鏡の動き(~80倍速)(RA4,Dec4)

赤：観測した場所
灰色：曇り判定(RA5,Dec5)

10

深層学習を用いた雲分布予測
・深層学習モデル(Convolutional GRU)を用いて入力

過去10分の全天画像から未来10分の全天画像を予測

予測・深層学習を用いなかった場合に比べて5-10分後の雲の検出率が2.6%向上 (2023/9/1-7)

答え— 深層学習なし＝現在の雲分布が今後10分間続くと想定— 5-10分後のmax画像, Elvation ≧30°で判定マップを比較(P=曇り,N=晴れ)

答え

深層学習なし 深層学習あり

Accuracy = (TP+TN)/ALL0.928

0.934

Recall = TP/(TP+FN)

0.792

0.818

Precision = TP/(TP+FP)

0.896

0.908

・予測結果のmax画像から晴れ曇り判定マップを作成し、“5-10分後の間に雲が通りそうな所を避けたサーベイ”を実装
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予測

木曽観測所での利用
Tomo-e GozenのHP上から現在の情報を閲覧可能

追加情報— Cloud distribution : 動きのある雲の分布(最新の画像) ー (最新1時間の最小値画像)— Cloud coverage : 現在と予測の差分＝ 今曇っているがこれから晴れそう＝ 今晴れているがこれから曇りそう本装置の汎用性
複製が容易な上、計算機さえあればネットワークケーブル1本(＋ヒーター用電源)で設置可能

ネットワーク計算機

・耐環境性に優れメンテナンスの必要性が低い
・観測者の気象状況の判断材料
・絶対値を時系列的に監視・自動観測に雲情報を組み込む
13まとめ・低コスト,小型,時間安定,遮蔽なしの全天赤外線雲モニタを開発・遮蔽を極力減らした円断面回転対象形ミラーの光学系(特許審査中)・全天がドーナツ型に結像するミラーの製作(分解能10-15°)
・カメラモジュールを制御し温度依存性を較正するソフトウェアを開発
・各画素のビームパターンをもとに座標変換のアルゴリズムを開発
・スタイキャストを塗布したミラー中心部を使ってミラーからの放射成分を測定しオフセット処理
・経験的に設定した閾値をもとに晴れ曇り判定マップを作成し、Tomo-e Gozenサーベイシステムに組み込み
・深層学習を用いて未来10分の雲分布を予測したところ
深層学習を用いない場合に比べて雲の検出率が2.6%高くなった・本雲モニタシステムは汎用性が高く、比較的容易に各天文台へ導入が可能
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