気象ビッグデータからの機械学習による災害前兆現象自動抽出システムの構築

利用气象大数据机器学习构建灾害前兆现象自动提取系统

• 批准号: 17K00158
• 负责人: 本田 理恵
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Ehime University (2021-2022)Kochi University (2017-2020)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00158/
• 关键词: 時空間データマイニング; オブジェクト抽出; CNN; 深層学習; フェーズドアレイ; 漏斗雲; オブジェクト追跡; 混合分布; 時空間データマイニング; ビッグデータ; データマイニング; 時空間; 機械学習; 災害前兆

本研究課題の目的は、気象に関する時空間のビッグデータから機械学習の手法を用いて時空間変動パターンを抽出し、これを基にした知識発見支援システムを構築することである。本年度は、フェーズドアレイデータからの降水コア検出に対して検討していた、Greedy EMによるモデリング手法において、グリッドデータの点群近似によって不自然な分裂が起こっていた問題に対する改良方法として、グリッドデータからの点群の再リサンプリングを利用する手法を考案し、これによって、不安定な挙動が改善されたことを確認した。この内容については、6月に開催予定の人工知能学会でポスター発表の予定である。また土佐湾沿岸の竜巻については、従来検討してきた監視カメラ画像にくわえて、対象をレーダ画像に広げ、竜巻親雲の早期発見を目指して、反射強度画像に現れるフック型の信号を深層学習のSSDを用いて検出することを検討した。その結果、竜巻親雲に注目した画像ではフックエコーを正確に検出でき、表示画像が広範囲になり、相対的に対流雲が小規模になる場合でも信頼度の閾値を調整することでフックエコーの検出ができることがわかった。この内容はJPGU2022で発表された。研究期間の全体を通しては、気象に関する時空間データをターゲットとして、　(1)強度データからのオブジェクト抽出技術手法の頑健化、(2)竜巻前兆現象としての漏斗雲の検出などに対する深層学習による抽出と追跡手法の開発、（３）アラーティングのためのプロトタイプシステムの開発、(４)並列分散化の検討が進められた。本来はこれらを融合したシステムの開発を目的としていたがそこまでは至らなかった。これについては現在実施中の後継の基盤Cの課題として引き続き検討したい。

本研究项目的目的是利用机器学习技术从与天气相关的时空大数据中提取时空波动模式，并基于此构建知识发现支持系统。今年，我们开发了一种方法来改善使用 Greedy EM 的建模方法中网格数据的点云近似引起的不自然分裂问题，该方法正在考虑用于相控阵数据的降水核心检测，我们设计了一种使用重采样的方法。点云，并证实该方法改善了不稳定行为。关于这一主题的海报展示将在定于六月举行的人工智能协会会议上进行。此外，对于土佐湾沿岸的龙卷风，除了传统的监控摄像机图像之外，我们还扩大了雷达图像的范围，并利用深度学习来分析反射强度图像中出现的钩状信号，目的是我们考虑使用 SSD 进行检测。因此，可以在聚焦于龙卷风母云的图像中准确地检测到钩形回波，并且即使当显示的图像范围较广且对流云相对较小时，也可以通过调整可靠性阈值来检测钩形回波。表明它可以被检测到。该内容在 JPGU2022 上公布。在整个研究期间，我们专注于与天气相关的时空数据，并重点关注（1）强度数据中对象提取技术的鲁棒性，以及（2）使用深度学习进行提取以检测龙卷风前兆现象的漏斗云。在开发跟踪方法时，（3）开发警报原型系统，以及（4）检查并行去中心化。最初的目标是开发一个将这些结合起来的系统，但并没有走那么远。我们希望继续考虑这个问题，作为目前正在实施的后续平台 C 的一部分。

项目成果

Super-Resolution of Asteroid Images using GAN

使用 GAN 超分辨率小行星图像

• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2022.0_4yin229
• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of the Annual Conference of JSAI
• 作者: 岸 倫太朗;橋本 廉;棚瀬 旺和;本田 理恵;はやぶさ２ ONCチーム
• 通讯作者: はやぶさ２ ONCチーム

定点カメラを用いた雲画像による気流計測と竜巻自動検出の試み

尝试使用定点相机使用云图像进行气流测量和自动龙卷风检测

• 发表时间: 2017
• 作者: 佐々浩司;本田理恵;檜垣啓汰;藤井祐貴;中山慎也
• 通讯作者: 中山慎也

HpFP プロトコルによるWINDS 衛星の回線品質検査

使用 HpFP 协议进行 WINDS 卫星线路质量检查

• 发表时间: 2018
• 期刊: NICT季報／研究報告
• 作者: 村田健史;山本和憲;Pavarangkoon Praphan;鈴木健治;浅井敏男;菅智茂;村永和哉;水原隆道;影林佑哉;柿澤康範;矢羽田將友
• 通讯作者: 矢羽田將友

NICTサイエンスクラウド ひまわり衛星プロジェクト

NICT科学云向日葵卫星项目

3次元オブジェクトの混合正規分布によるモデリングと追跡 - グリッド・点群データのハイブリッド利用 -（2023年6月予定)

使用混合正态分布对 3D 对象进行建模和跟踪 - 网格和点云数据的混合使用 -（计划于 2023 年 6 月）

• 发表时间: 2023
• 作者: 辻本 将之;本田 理恵;石川 勲
• 通讯作者: 石川 勲