無線通信を用いて直接通報している無線FAXであり、受信には短波受信機とファクシミリが必要。船舶からの気象通報データ・気象衛星ひまわりの画像等、様々な資料を利用して作成された天気図に、主な地点の天気と風向・風力をあわせて表示したもの。http://tenki.or.jp/。実況天気図はいかにもコンピュータで描いてありそうなので、そのソースに関する情報を調べる必要がある。デジタル情報として何があるかそこで、以下のような代替案について考えていく。数値予報データを入手し、これを天気図の代替データとして用いることで、衛星画像と天気図とを組み合わせた検索を実現する。台風に関しては特別に位置情報が精細に記録されているので、このデータを用いることによって台風周辺の雲だけを切り出し、台風画像データベースを実現する。(*6)を公開している。products、つまりスーパコンピュータが計算した、毎日の気圧・風・温度等の予想値のデータである。その種類には以下のようなものがある。deg)またデータの内容を表1や表2に示す。両者を比較すると、表1の方が内容が豊富で、しかも大気の層を細かく分割して計算している。「天気図」という意味では気圧情報が使えそうだが、その他にも気温や風などの情報にもおもしろい用途が考えられそうである。ここで問題になるのが解像度である。degとは、日本付近ではおよそ100kmに相当する値である。南半球の数値予報は250kmグリッドに相当することになる。これに対して、NOAA衛星画像の地上解像度は1km程度であり、両者の間には解像度にして100倍以上の差がある。そこでこのデータを活用するためには以下のような問題点について考える必要がある。地上気圧の情報を用いれば、地上天気図を描くことはできるが、その中心位置の誤差は衛星画像上では100画素程度と考えなければならなくなる。この程度の誤差が生じてもよいアプリケーションはどんなものか。台風のスケールは100km〜1000km程度なので、サブグリッドスケールの小さな台風や低気圧がデータから漏れてしまう可能性がある。一般に温帯低気圧のスケールは台風よりも大きいが、やはり小さな低気圧や局地的な気象現象は埋もれてしまうだろう。台風という気象現象は非常に重要なので、別のデータソースが見付かる可能性がある。数値予報データは純粋に気圧分布を示しているので、前線などに関する情報はない。低気圧か台風かの判断は等圧線の形で別途判断するしかないが、これは簡単な場合もあれば難しい場合もある。過去のデータがアーカイブされていない(?)のも困り物である。これだと現在以降の衛星画像に関してしか、対応できない。いくつかのソフトウェアをダウンロードし、天気図描画に使えるソフトをインストールした。地図の上に数値予報データを重ね描きできる。図をうまく描けるには至っていない。本当はもっと細かいグリッド(50km以下?)で数値予報をしているはずだが、なぜかこのようなグリッドスケールになっている。まとめられているページがある(*8)。この情報ソースが何なのかはよくわからないので、そのうちページの管理者に聞いてみようかと思っているが、とにかくこのデータを使えば台風の中心位置のトラッキングが可能である。そこでその位置を中心として、適当な大きさの画像を切り出せば、それで台風画像データベースができる。データの例を表1に示す。このように時刻ごとの中心位置がわかっているので、その付近の衛星画像を切り出すことによって、台風の形などが特に良く見えるような画像のコレクションを作成できるだろう。どのような大きさで切り出すかというのは、一つのテーマになりうるが、これについては雲の空間的分布などの特徴量を用いて切り出す方法が一つ考えられる。してこのコレクションに対して、雲の形をキーにした画像検索をかければ、似たような形をもつ雲を検索するなどの実験が可能となる。それで何がわかるのか、まだ私自身も不明確ではあるが。1991年台風19号の一生。すればおもしろい展開となるのか画像データベースの内容検索の基本的な機能とは、検索キーに対して重要そうな(似ている)画像データを検索するという機能である。それはそれで良いのだが、衛星画像データベースの場合、それだけでは話がおもしろく発展しないのかもしれない、という気がしてきた。「検索できました」と言うだけでは、どうも結果がうまくないのだ。画像データベースを使うことによって新しい知見が得られた、となれば、これは議論がわかりやすい。残念ながら、リモートセンシングの研究者は、そのような機能はあまり期待していないように見える。彼らにとって、研究対象は普通は明確に決まっているものである。「アマゾンの熱帯雨林の変化を調べる」、「沖縄の珊瑚礁と海の汚れの関係を調べる」、「大都市近郊の土地利用の変化を調べる」、「黒潮の流れの変動を調べる」などなど。調べたい対象は、このように個別研究として既に決まっているので、後はそれをどのように調べ、どれくらいの精度で検証するか、などが問題になるのである。いう彼らにとっては、画像データベースによってネットワーク経由で基礎データの入手が容易になれば、それはそれで確かにうれしいことだ。その後の本当の解析は自分達でやるため、あまり妙な前処理はやらないでくれ、というのが本音であろう。こんな状況では、画像データベースが提供すべき機能は非常に限定されてしまう。データベースにおける知識発見となるとまず考えられるのは、データマイニング的な要素の導入である。画像データを検索した後にそこから何か興味深いパターンを見つけ出す、または興味深いパターンを見つけ出すことを支援できればおもしろい。呼ばれ、「データから、以前には知られていない、そして潜在的には有用な知識を引き出す方法であって、自明ではない方法」と定義される。それゆえ、獲得された知識は新しいものでなければならず、自明なものであってはならず、使うことができるものでなければならない。衛星画像を対象にしてこんなことが実現できれば大変うれしい。現実は厳しそうである。個別研究を競争相手にしてしまうと苦しい。個別研究では人間自身が手間暇をかけてデータの処理を行なっているので、データマイニングのような大雑把な方法で勝てる見込みは非常に薄い。すると、「沖縄の珊瑚礁」などのように個別研究で取り上げられる地域以外に着目し、画像検索+データマイニング手法の組合せによって、何か興味深いパターンを発見できるだろうか、というところに関心が向く。このように、自明でなく新しい知識が発見できるのかどうか。1年で結論が出る見込みは薄いように思える。一般の人々向けに、もっとリモートセンシングデータを使ってもらおうというのが趣旨で、これならば精度などあまりうるさいことは言われないし、もう少し「夢のある」ことができるかもしれない。これには2つの要素が考えられる。第一に、衛星画像データの公開方法、つまり衛星画像の見せ方を問題とする。美しく可視化された衛星画像を見せることによって、地球環境問題に関する意識を高める、または意図的に色づけした画像によって注意を喚起する、などが目的となる。うまい用途が見付かれば、これはCGを使うことによってそれなりに実現可能だと考えられる。第二に、画像の公開によってユーザからのフィードバックを収集するという目的が考えられる。いまどのような画像に関心があるのか、どのような画像が役立っているのか、などの問題点に関する情報を収集する。これは、いいデータをデータベースとして提供できて始めて実現する計画である。アプリケーションを一つ考えてみると、やはり天気図や台風位置情報を用いた、台風や低気圧のトラッキングが考えられる。トラッキングといっても、必ずしも位置情報に関心があるわけではなく、むしろ位置情報と関連付けた画像情報に関心がある。大きめの温帯低気圧まで含めれば、かなりの数の画像が1年間でも切り出せるはずである。おわりに今年の7月に、プロジェクトの中間発表をしなければいけないが、ほとんど時間がない。7月までに何ができるか、詰めていかないといけないのだが、相変わらず焦点がまだ定まらない。何かできそうなことから始めていきたいと思っている。連絡先|このサイトについて|。