JP2023170711A - データ取得装置、データ取得方法、および、データ取得プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】データ取得装置、データ取得方法及びデータ取得プログラムを提供する。
【解決手段】データベース１０ａ、１０ｂと、データ取得装置１００とが、ネットワーク２０で相互に接続するリモートセンシングシステム１において、データ取得装置１００は、対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得部と、第１画像データを用いて、対象エリアにおける植生指標を算出する算出部と、植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定する判定部と、植生指標が前記評価基準を満たさない場合に、対象エリアを第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得する第２画像データ取得部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、データ取得装置、データ取得方法、および、データ取得プログラムに関する。

特許文献１には、「期待する生育ステージ到達時期にある圃場が多い時期に撮影を行うことが望ましい」と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０２１－００６０１７
［特許文献２］ 特開２０００－１９４８３３
［特許文献３］ 特表２０１９－５３２３８０

本発明の第１の態様においては、データ取得装置を提供する。前記データ取得装置は、対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得部と、前記第１画像データを用いて、前記対象エリアにおける植生指標を算出する算出部と、前記植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定する判定部と、前記植生指標が前記評価基準を満たさない場合に、前記対象エリアを前記第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得する第２画像データ取得部と、を備える。

前記データ取得装置において、前記第１画像データ取得部は、複数の時点において前記対象エリアを撮影した複数の第１画像を示す複数の第１画像データを取得し、前記算出部は、前記複数の第１画像データを用いて、前記複数の時点における前記植生指標をそれぞれ算出し、前記判定部は、前記複数の時点における前記植生指標の統計量が前記評価基準を満たすか否か判定してもよい。

前記データ取得装置のいずれかにおいて、前記植生指標の統計量は、前記複数の時点における前記植生指標の最大値であってもよい。

前記データ取得装置のいずれかは、前記第２画像データを出力するデータ出力部を更に備えてもよい。

前記データ取得装置のいずれかは、前記第２画像データを解析するデータ解析部と、前記解析した結果を出力する解析結果出力部と、を更に備えてもよい。

前記データ取得装置のいずれかは、前記植生指標の実績に基づいて、前記評価基準を設定する基準設定部を更に備えてもよい。

前記データ取得装置のいずれかは、前記第１画像を撮影した撮影環境を示す環境データを取得する環境データ取得部を更に備え、前記基準設定部は、前記環境データを用いて前記評価基準を設定してもよい。

前記データ取得装置のいずれかにおいて、前記基準設定部は、前記環境データを入力したことに応じて前記評価基準を出力するように機械学習された学習モデルを用いて、前記評価基準を設定してもよい。

前記データ取得装置のいずれかは、前記植生指標に応じて前記第２画像の解像度を指定する指定部を更に備えてもよい。

前記データ取得装置のいずれかにおいて、前記指定部は、前記植生指標と前記評価基準との差分に基づいて前記第２画像の解像度を指定してもよい。

本発明の第２の態様においては、データ取得方法を提供する。前記データ取得方法は、コンピュータにより実行され、前記コンピュータが、対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得することと、前記第１画像データを用いて、前記対象エリアにおける植生指標を算出することと、前記植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定することと、前記植生指標が前記評価基準を満たさない場合に、前記対象エリアを前記第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得することと、を備える。

本発明の第３の態様においては、データ取得プログラムを提供する。前記データ取得プログラムは、コンピュータにより実行され、前記コンピュータを、対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得部と、前記第１画像データを用いて、前記対象エリアにおける植生指標を算出する算出部と、前記植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定する判定部と、前記植生指標が前記評価基準を満たさない場合に、前記対象エリアを前記第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得する第２画像データ取得部と、して機能させる。

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

第１の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。 第１の実施形態に係るデータ取得装置１００によるデータ取得方法のフロー図の一例を示す。 第２の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。 第３の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。 第４の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ９９００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、第１の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。なお、これらブロックは、それぞれ機能的に分離された機能ブロックであって、実際の装置構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、１つのブロックとして示されているからといって、それが必ずしも１つの装置により構成されていなくてもよい。また、本図において、別々のブロックとして示されているからといって、それらが必ずしも別々の装置により構成されていなくてもよい。これより先のブロック図についても同様である。

リモートセンシングにおいて、対象とするエリアを撮影した画像データを用いて、当該エリアにおける植生をモニタリングすることが試みられている。この場合、植生を詳細にモニタリングするには、解像度の高い画像データを用いることが好ましい。しかしながら、解像度を高くすることは、画像データの購入費用や通信費用の上昇を招き得る。また、解像度を高くするに応じて１画像当たりの撮影範囲が狭くなり、広範なエリアをモニタリングするには、複数の画像データを取得して合成する必要が生じる等、処理が煩雑となり得る。したがって、高解像度の画像データを頻繁に取得することは現実的ではない場合があり得る。そこで、データ取得装置１００は、リモートセンシングシステム１において、比較的低解像度の画像データを用いて比較的高解像度の画像データの取得をトリガする。リモートセンシングシステム１には、データベース１０と、ネットワーク２０と、データ取得装置１００とが含まれている。

データベース１０は、様々なエリアを様々なタイミングで撮影した画像を示す様々な画像データを保存する。また、データベース１０は、画像データに加えて、画像データの取得に有用な他の様々なデータを保存してもよい。本図においては、データベース１０が、第１のデータベース１０ａおよび第２のデータベース１０ｂ（「データベース１０」と総称する。）を含む場合を一例として示している。

第１のデータベース１０ａは、衛星から撮影した衛星画像を示す衛星画像データを保存する。このような衛星は、電波、赤外線、および、可視光を用いて地球を観測する人工衛星であってよく、地球観測衛星やリモートセンシング衛星とも呼ばれる。例えば、衛星は、衛星画像の撮影を指令するコマンドを受信すると、当該コマンドに応じて衛星画像を撮影してよい。次に、地上局は、撮影された衛星画像を示す衛星画像データを衛星から受信し、これを処理局へ供給してよい。そして、処理局は、衛星画像データに対して種々の処理（切り出し処理、ラジオメトリック補正、および、幾何補正等）を施してよい。第１のデータベース１０ａは、例えばこのように処理が施された衛星画像データを、撮影された日時や処理内容等のメタデータと対応付けて保存してよい。ここで、衛星画像には、他の衛星画像と少なくとも部分的に重複するエリアを、当該他の衛星画像よりも高解像度で撮影した画像が含まれていてもよい。

これより先、第１のデータベース１０ａが、可視・反射赤外リモートセンシングデータを保存する場合を一例として説明する。したがって、第１のデータベース１０ａが保存する衛星画像データは、マルチスペクトル画像のデータであってよい。

一般に、地表を構成する様々な物体（水、土壌、および、植物等）は、種類によってスペクトル毎の反射率の特性がそれぞれ異なる。例えば、「水」は、可視域（０．４～０．７μｍ）を主な反射領域とする。「土壌」は、波長が長くなるにつれて反射が強くなる傾向があり、短波長赤外域（１．３～３μｍ）を主な反射領域とする。「植物」は、光合成色素の働きで可視域を効率的に吸収するとともに、近赤外域（０．７～１．３μｍ）を反射する特性を持つ。異なるスペクトルの電磁波を記録するマルチスペクトル画像のデータは、このような地表を構成する様々な物体のスペクトル反射特性を把握するために重要なデータといえる。

しかしながら、これに限定されるものではない。第１のデータベース１０ａは、熱赤外リモートセンシングデータやマイクロ波リモートセンシングデータ等、他のリモートセンシングデータを保存することもできる。

第２のデータベース１０ｂは、航空機やドローン等から撮影した空撮画像を示す空撮画像データを保存する。このような空撮画像データに対しても種々の処理が施されてよい。第２のデータベース１０ｂは、例えばこのように処理が施された空撮画像データを、撮影された日時や処理内容等のメタデータと対応付けて保存してよい。ここで、空撮画像は、衛星画像と少なくとも部分的に重複するエリアを、当該衛星画像よりも高解像度で撮影した画像であってよい。

第２のデータベース１０ｂが保存する空撮画像データについても、マルチスペクトル画像のデータであってよい。しかしながら、これに限定されるものではない。第２のデータベース１０ｂは、第１のデータベース１０ａと同様、他のリモートセンシングデータを保存することもできる。また、第１のデータベース１０ａが保存する衛星画像データと、第２のデータベース１０ｂが保存する空撮画像データとは、画像種別が必ずしも同じである必要はなく、画像種別がそれぞれ異なっていてもよい。

ユーザは、第１のデータベース１０ａに保存されている衛星画像データや、第２のデータベース１０ｂに保存されている空撮画像データを、例えば、衛星運用機関や代理店などを通じて、取得または購入することができる。

ネットワーク２０は、複数のコンピュータを接続するネットワークである。例えば、ネットワーク２０は、複数のコンピュータネットワークを相互接続したグローバルなネットワークであってよく、一例として、ネットワーク２０は、インターネット・プロトコルを使用したインターネットであってよい。これに代えて、ネットワーク２０は、専用回線により実現されていてもよい。ネットワーク２０は、リモートセンシングシステム１における様々な装置、本図においては、データベース１０と、データ取得装置１００とを相互に接続する。

データ取得装置１００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、データ取得装置１００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、データ取得装置１００は、データの取得用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、インターネットに接続可能な場合、データ取得装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

データ取得装置１００は、比較的低解像度の画像データを用いて対象エリアにおける植生をモニタリングし、植生指標が評価基準を満たさないことをトリガとして比較的高解像度の画像データを取得する。データ取得装置１００は、第１画像データ取得部１１０と、算出部１２０と、判定部１３０と、第２画像データ取得部１４０と、データ出力部１５０とを備える。

第１画像データ取得部１１０は、対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得する。ここで、対象エリアとは、ユーザが植生をモニタリングしたいと望む関心領域（ＡＯＩ：Ａｒｅａ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）である。第１画像データ取得部１１０は、取得した第１画像データを算出部１２０へ供給する。

算出部１２０は、第１画像データを用いて、対象エリアにおける植生指標を算出する。ここで、植生指標とは、植物の量や活性度の高さを示す指標である。算出部１２０は、算出した植生指標を判定部１３０へ供給する。

判定部１３０は、植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定する。判定部１３０は、判定した結果を第２画像データ取得部１４０へ供給する。

第２画像データ取得部１４０は、植生指標が評価基準を満たさない場合に、対象エリアを第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得する。第２画像データ取得部１４０は、取得した第２画像データをデータ出力部１５０へ供給する。

データ出力部１５０は、第２画像データを出力する。このような機能部を有するデータ取得装置１００による高画像データの取得方法を、フローを用いて詳細に説明する。

図２は、第１の実施形態に係るデータ取得装置１００によるデータ取得方法のフロー図の一例を示す。

ステップＳ２１０において、データ取得装置１００は、第１画像データを取得する。例えば、第１画像データ取得部１１０は、対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得してよい。一例として、第１画像データ取得部１１０は、第１画像の指定を受け付ける。これに応じて、例えば、ユーザが、対象エリアを、住所、地名、目標物、郵便番号等の各種情報により指定、または、当該各種情報に対してジオコーディングによって付与された地理座標（例えば、緯度・経度）により指定したとする。また、ユーザが、撮影タイミングを、撮影日時により指定したとする。この場合、第１画像データ取得部１１０は、指定された対象エリア、および、撮影タイミングを検索キーとして、第１のデータベース１０ａを検索してよい。そして、第１画像データ取得部１１０は、第１のデータベース１０ａから検索された衛星画像データを第１画像データとして、ネットワーク２０を介して取得してよい。

しかしながら、これに限定されるものではない。第１画像データ取得部１１０は、各種メモリデバイスやユーザ入力を介して第１画像データを取得してもよいし、第１のデータベース１０ａとは異なる他の装置から第１画像データを取得してもよい。また、指定された画像がアーカイブされていない場合には、第１画像データ取得部１１０は、地上局を介して衛星へ撮影を指令するコマンドを送信し、当該コマンドに応じて撮影された衛星画像のデータを第１画像データとして取得してもよい。

ここで、第１画像は、異なる複数の時点において対象エリアを衛星から撮影した複数の画像であると好ましい。したがって、第１画像データ取得部１１０は、複数の時点において対象エリアを撮影した複数の第１画像を示す複数の第１画像データを取得してもよい。一例として、第１画像データ取得部１１０は、予め定められた期間（例えば、１週間）に亘り定期的に（例えば、１日毎に）対象エリアを撮影した複数の第１画像を示す複数の第１画像データを取得してもよい。第１画像データ取得部１１０は、例えばこのように取得した第１画像データを算出部１２０へ供給する。

ステップＳ２２０において、データ取得装置１００は、植生指標を算出する。例えば、算出部１２０は、ステップＳ２１０において取得された第１画像データを用いて、対象エリアにおける植生指標を算出してよい。一例として、算出部１２０は、マルチスペクトル画像である第１画像が持つ異なる波長帯の情報をバンド間演算することにより、植生指標を算出してよい。

ここで、リモートセンシングによる植生モニタリングにおいては、植物の分光反射特性を利用した正規化植生指数（ＮＤＶＩ：Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）という指標が広く用いられている。

ＮＤＶＩは、数式「ＮＤＶＩ＝（ＮＩＲ－ＲＥＤ）／（ＮＩＲ＋ＲＥＤ）」により算出される。ここで、ＮＩＲは近赤外域の反射率、ＲＥＤは可視域赤の反射率を示している。すなわち、ＮＤＶＩは、植物によって反射される近赤外バンドと赤色バンドの反射率の差を和で除したものである。ＮＤＶＩは、－１から１の値に正規化された数値で示され、植生が濃いほど値が大きくなる。算出部１２０は、例えばこのようなＮＤＶＩを用いて対象エリアにおける植生指標を算出してよい。

なお、上述の説明では、植生指標としてＮＤＶＩを用いる場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。算出部１２０は、ＮＤＶＩに代えて、または、加えて、拡張植生指数（ＥＶＩ：Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）や葉面積指数（ＬＡＩ：Ｌｅａｆ Ａｒｅａ Ｉｎｄｅｘ）等の他の指標を用いて対象エリアにおける植生指標を算出してもよい。

ここで、ステップＳ２１０において複数の第１画像データが取得された場合、算出部１２０は、複数の第１画像データを用いて、複数の時点における植生指標をそれぞれ算出してよい。一例として、算出部１２０は、１週間に亘り１日毎のＮＤＶＩをそれぞれ算出してよい。算出部１２０は、算出した植生指標を判定部１３０へ供給する。

ステップＳ２３０において、データ取得装置１００は、植生指標が評価基準を満たすかどうか判定する。例えば、判定部１３０は、ステップＳ２３０において算出された植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定してよい。一例として、判定部１３０は、算出されたＮＤＶＩが予め定められた閾値以上であるか否か判定してよい。そして、ＮＤＶＩが閾値以上である場合に、判定部１３０は、植生指標が評価基準を満たすと判定してよい。また、ＮＤＶＩが閾値未満である場合に、判定部１３０は、植生指標が評価基準を満たさないと判定してよい。なお、この際に用いられる評価基準（閾値等）は、予めユーザにより指定された固定の値であってもよいし、様々な撮影環境に応じて変動する可変の値であってもよい。これについては後述する。

ここで、ステップＳ２２０において複数の時点における植生指標が算出された場合、判定部１３０は、複数の時点における植生指標の統計量が評価基準を満たすか否か判定してよい。一般に、ＮＤＶＩは、地表面が雲に覆われている場合に、雲に覆われていない場合と比べて低い値をとる。そのため、植物の量や活性度が一定とみなせる期間において最大のＮＤＶＩ値を、当該期間の代表値とすれば、雲による影響を最小化することができる。したがって、植生指標の統計量は、複数の時点における植生指標の最大値であると好ましい。

しかしながら、これに限定されるものではない。統計量として、最大値に代えて、または、加えて、平均値や中央値等の他の統計値が用いられてもよい。判定部１３０は、判定した結果を第２画像データ取得部１４０へ供給する。

判定の結果、植生指標が評価基準を満たす場合（Ｙｅｓの場合）、データ取得装置１００は、処理をステップＳ２６０へ進める。すなわち、データ取得装置１００は、ステップＳ２４０およびステップＳ２５０を省略する。一方で、植生指標が評価基準を満たさない場合（Ｎｏの場合）、データ取得装置１００は、処理をステップＳ２４０へ進める。

ステップＳ２４０において、データ取得装置１００は、第２画像データを取得する。例えば、第２画像データ取得部１４０は、植生指標が評価基準を満たさない場合に、対象エリアを第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得してよい。一例として、第２画像データ取得部１４０は、第１画像の撮影タイミングから最も近いタイミングを第２画像の撮影タイミングとして指定してよい。なお、第１画像が複数の時点において撮影した複数の画像である場合、第２画像データ取得部１４０は、最も新しい第１画像の撮影タイミングから最も近いタイミングを第２画像の撮影タイミングとして指定してもよい。次に、第２画像データ取得部１４０は、指定された対象エリア、および、撮影タイミングを検索キーとして、第２のデータベース１０ｂを検索してよい。そして、第２画像データ取得部１４０は、第２のデータベース１０ｂから検索された空撮画像データを第２画像データとして、ネットワーク２０を介して取得してよい。

しかしながら、これに限定されるものではない。第２画像データ取得部１４０は、各種メモリデバイスやユーザ入力を介して第２画像データを取得してもよいし、第２のデータベース１０ｂとは異なる他の装置から第２画像データを取得してもよい。特に、第２画像データ取得部１４０は、第１のデータベース１０ａから第２画像データを取得することもできる。この場合、第２画像データ取得部１４０は、第１画像の解像度よりも高解像度の衛星画像のみを対象として第１のデータベース１０ａを検索すればよい。また、指定された画像がアーカイブされていない場合には、第２画像データ取得部１４０は、航空機やドローン等、または、衛星へ撮影を指令するコマンドを送信し、当該コマンドに応じて撮影された空撮画像または衛星画像のデータを第２画像データとして取得してもよい。第２画像データ取得部１４０は、取得した第２画像データをデータ出力部１５０へ供給する。

ステップＳ２５０において、データ取得装置１００は、第２画像データを出力する。例えば、データ出力部１５０は、ステップＳ２４０において取得された第２画像データをモニタに表示することにより出力してよい。しかしながら、これに限定されるものではない。データ出力部１５０は、第２画像データを、プリントアウトすることにより出力してもよいし、他の装置へ送信することにより出力してもよい。

ステップＳ２６０において、データ取得装置１００は、モニタリングを終了するかどうか判断する。そして、判断の結果、モニタリングを終了しない場合（Ｎｏの場合）、データ取得装置１００は、処理をステップＳ２１０へ戻して、フローを継続する。一方で、判断の結果、モニタリングを終了する場合（Ｙｅｓの場合）、データ取得装置１００は、フローを終了する。なお、この際、データ取得装置１００は、予め定められたルール（タイムトリガやイベントトリガ等）に従いモニタリングを終了するかどうかを判断してもよいし、ユーザからの指示に応じてモニタリングを終了するかどうかを判断してもよい。

リモートセンシングにおいて、植生を詳細にモニタリングするには解像度の高い画像データを用いることが好ましいが、解像度を高くすることは、費用の上昇や処理の煩雑化を招き得る。従来、気象データに基づいて農作物の生育状況を予測し、農作物が特定の生育ステージに到達する時期をリモートセンシング画像の撮影適期として決定していた。しかしながら、この場合、気候変動に伴う植生の悪化や人為的な森林破壊等が起こったとしても、これらの原因を分析することが困難であった。

これに対して、データ取得装置１００は、比較的低解像度の画像データを用いて対象エリアにおける植生をモニタリングし、植生指標が評価基準を満たさないことをトリガとして比較的高解像度の画像データを取得する。これにより、データ取得装置１００によれば、低解像度の画像データを用いて植生をモニタリングしつつ、植生の悪化や森林破壊等が起こった場合にのみ高解像度の画像データを取得することができる。したがって、データ取得装置１００によれば、通常は高解像度の画像データの取得頻度を抑えつつも、植生に何らかの異常が生じた場合には、原因を分析するために十分な解像度の画像データを取得することができる。

また、データ取得装置１００は、このようにして取得した高解像度の画像データを出力する機能を更に備えてよい。これにより、データ取得装置１００は、植生における異常の原因を分析するための情報をユーザに提供することができ、早期の原因解明に資することができる。

図３は、第２の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。図３においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。上述の実施形態においては、データ取得装置１００が、取得した第２画像データをそのまま出力する場合を一例として説明した。しかしながら、第２の実施形態においては、データ取得装置１００は、取得した第２画像データを解析し、その結果を出力する。第２の実施形態に係るデータ取得装置１００は、データ出力部１５０に代えて、または、加えて、データ解析部３１０と、解析結果出力部３２０とを更に備える。また、第２の実施形態に係るデータ取得装置１００においては、第２画像データ取得部１４０は、取得した第２画像データをデータ解析部３１０へ供給する。

データ解析部３１０は、第２画像データ取得部１４０が取得した第２画像データを解析する。例えば、データ解析部３１０は、第２画像データを解析し、ＮＤＶＩ画像を生成してよい。また、過去に第２画像データを解析した履歴を有する場合、データ解析部３１０は、今回のＮＤＶＩ画像および過去のＮＤＶＩ画像の差分に基づいて、対象エリアにおける植生の変化を検出してよい。データ解析部３１０は、例えばこのように解析した結果を解析結果出力部３２０へ供給する。

解析結果出力部３２０は、データ解析部３１０が解析した結果を出力する。例えば、解析結果出力部３２０は、ＮＤＶＩ画像をモニタに表示することにより出力してよい。しかしながら、これに限定されるものではない。解析結果出力部３２０は、解析結果を、プリントアウトすることにより出力してもよいし、他の装置へ送信することにより出力してもよい。また、解析結果出力部３２０は、植生の変化が予め定められた基準を超える場合に、その旨のアラートを発生してもよい。

このように、第２の実施形態に係るデータ取得装置１００は、第２画像データを取得する機能に加えて、第２画像データを解析する機能を更に備えてよい。これにより、第２の実施形態に係るデータ取得装置１００によれば、高解像度の画像データを取得する機能と、当該高解像度の画像データを解析する機能とを、１つの装置により実現することができる。

また、第２の実施形態に係るデータ取得装置１００は、解析した結果を出力する機能を更に備えてよい。これにより、第２の実施形態に係るデータ取得装置１００によれば、高解像度の画像データを用いた高精度な解析結果をユーザに提供することができる。

図４は、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。図４においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。上述の実施形態においては、データ取得装置１００が、植生指標を判定する評価基準として予め定められた固定の値を用いる場合を一例として説明した。しかしながら、第３の実施形態においては、データ取得装置１００は、評価基準として様々な撮影環境に応じて変動する可変の値を用いる。第３の実施形態においては、データベース１０は、第３のデータベース１０ｃを更に含む。また、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００は、環境データ取得部４１０と、基準設定部４２０とを更に備える。また、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００においては、算出部１２０は、算出した植生指標を判定部１３０に加えて基準設定部４２０へ供給する。

第３のデータベース１０ｃは、様々なエリアにおける様々な撮影環境を示す環境データを保存する。このような環境データは、例えば、気象庁、民間気象業務支援センター、および、気象事業者等（「気象庁等」と呼ぶ。）が発表する気象データを含んでいてよい。しかしながら、これに限定されるものではない。環境データは、植生の分布（一例として、落葉樹林の分布や常緑樹林の分布）を示すデータ等、衛星画像の撮影に影響を及ぼし得る様々なデータを含んでいてよい。

環境データ取得部４１０は、第１画像を撮影した撮影環境を示す環境データを取得する。例えば、環境データ取得部４１０は、第１画像の対象エリア、撮影タイミング、および、環境データの種別を検索キーとして、第３のデータベース１０ｃを検索してよい。ここで、環境データの種別としては、例えば、天気、被雲、および、植生の分布等が挙げられる。そして、環境データ取得部４１０は、検索されたデータを、例えば、ＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）ファイルとして、ネットワーク２０を介してダウンロードしてよい。環境データ取得部４１０は、例えばこのようにして環境データを取得してよい。環境データ取得部４１０は、取得した環境データを基準設定部４２０へ供給する。

基準設定部４２０は、植生指標の実績に基づいて、評価基準を設定する。例えば、基準設定部４２０は、過去に算出部１２０が算出した植生指標を統計処理し、統計結果に応じて評価基準を設定してよい。この際、基準設定部４２０は、環境データ取得部４１０が取得した環境データを用いて評価基準を設定してもよい。すなわち、基準設定部４２０は、様々な撮影環境に応じて変動する可変の値を評価基準として設定してよい。一例として、植生指標の実績から、環境データの各種別と、推奨すべき評価基準との関係が予め既知である場合には、基準設定部４２０は、予め定義された関数に環境データを入力したことに応じて演算される結果を、評価基準として設定してよい。

一方で、環境データの各種別と、推奨すべき評価基準との関係が未知である場合には、基準設定部４２０は、機械学習モデルを用いるとよい。例えば、基準設定部４２０は、Ｅを環境データ、Ｗを重み、Ｏをモデル出力として、モデルをｆ（Ｅ，Ｗ）＝Ｏと定義してよい。そして、基準設定部４２０は、学習期間において、当該モデルに環境データＥを入力したことに応じて出力されるモデル出力Ｏが、植生指標の実績値に近づくように、重みＷを更新してよい。そして、基準設定部４２０は、運用期間において、このように環境データを入力したことに応じて評価基準を出力するように機械学習された学習モデルを用いて、評価基準を設定してよい。

基準設定部４２０は、例えばこのようにして設定した評価基準を判定部１３０へ供給する。これに応じて、判定部１３０は、算出部１２０が算出した植生指標が、当該基準設定部４２０が設定した評価基準を満たすか否か判定してよい。

このように、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００は、植生指標の実績に基づいて、評価基準を設定してよい。これにより、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００によれば、植生指標を判定する評価基準として、予め定められた固定の値を用いるのではなく、植生指標の実績を考慮した可変の値を用いることができる。

また、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００は、第１画像を撮影した撮影環境を示す環境データを取得し、当該環境データを用いて評価基準を設定してよい。ＮＤＶＩ等の植生指標は、上述のとおり、地表面が雲に覆われている場合に、雲に覆われていない場合と比べて低い値をとる。また、ＮＤＶＩ等の植生指標は、落葉樹林が多く分布するエリアにおいては、冬季に落葉により値が低下し、夏季に値が上昇するといった季節変化が生じる一方で、常緑樹林が多く分布するエリアにおいては、季節変化は小さい。そこで、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００は、このような撮影環境に応じて変動する可変の値を評価基準として設定してよい。これにより、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００によれば、様々な撮影環境を考慮した最適な評価基準を用いて植生指標を判定することができる。

また、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００は、機械学習モデルを用いて評価基準を設定することもできる。これにより、第３の実施形態に係るデータ取得装置１００によれば、環境データの各種別と、推奨すべき評価基準との関係が未知であっても、最適な評価基準を設定することができる。

図５は、第４の実施形態に係るデータ取得装置１００が含まれてよいリモートセンシングシステム１のブロック図の一例を示す。図５においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。上述の実施形態においては、第２画像の解像度は第１画像の解像度よりも高いいかなる解像度であってもよい場合を一例として説明した。しかしながら、第４の実施形態においては、データ取得装置１００は、第２画像の解像度を指定する。第４の実施形態に係るデータ取得装置１００は、指定部５１０を更に備える。また、第４の実施形態に係るデータ取得装置１００においては、算出部１２０は、算出した植生指標を判定部１３０に加えて、指定部５１０へ供給する。また、第４の実施形態に係るデータ取得装置１００においては、判定部１３０は、判定した結果を第２画像データ取得部１４０に代えて、指定部５１０へ供給する。

指定部５１０は、植生指標に応じて第２画像の解像度を指定する。例えば、指定部５１０は、判定部１３０において算出部１２０が算出した植生指標が評価基準を満たさないと判定された場合に、当該植生指標に応じて第２画像の解像度を指定してよい。ここで、植生指標と評価基準の差分が大きい場合、植生における異常度が高い可能性があり、高精度な解析が要求されることが考えられる。したがって、指定部５１０は、植生指標と評価基準の差分が大きいほど解像度が高くなるように、第２画像の解像度を指定してよい。指定部５１０は、例えばこのようにして、植生指標と評価基準との差分に基づいて第２画像の解像度を指定することができる。

なお、この際、指定部５１０は、第２画像の解像度をそのまま指定してもよいし、第２画像の解像度の許容範囲（例えば、下限値等）を指定してもよい。指定部５１０は、指定した解像度を第２画像データ取得部１４０へ通知する。これに応じて、第２画像データ取得部１４０は、指定された解像度で第２画像を検索し、第２画像データを取得してよい。

このように、第４の実施形態に係るデータ取得装置１００は、植生指標に応じて第２画像の解像度を指定してよい。これにより、第４の実施形態に係るデータ取得装置１００によれば、植生指標を考慮した最適な解像度で第２画像データを取得することができる。

また、第４の実施形態に係るデータ取得装置１００は、植生指標と評価基準との差分に基づいて第２画像の解像度を指定してよい。これにより、第４の実施形態に係るデータ取得装置１００によれば、植生における異常度が高い等の理由により、植生指標と評価基準との隔たりが大きい場合に、より高解像度となるように第２画像データを取得することができる。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図６は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ９９００の例を示す。コンピュータ９９００にインストールされたプログラムは、コンピュータ９９００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ９９００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ９９００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ９９１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ９９００は、ＣＰＵ９９１２、ＲＡＭ９９１４、グラフィックコントローラ９９１６、およびディスプレイデバイス９９１８を含み、それらはホストコントローラ９９１０によって相互に接続されている。コンピュータ９９００はまた、通信インターフェイス９９２２、ハードディスクドライブ９９２４、ＤＶＤドライブ９９２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ９９２０を介してホストコントローラ９９１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ９９３０およびキーボード９９４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ９９４０を介して入／出力コントローラ９９２０に接続されている。

ＣＰＵ９９１２は、ＲＯＭ９９３０およびＲＡＭ９９１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ９９１６は、ＲＡＭ９９１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ９９１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス９９１８上に表示されるようにする。

通信インターフェイス９９２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ９９２４は、コンピュータ９９００内のＣＰＵ９９１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤドライブ９９２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１から読み取り、ハードディスクドライブ９９２４にＲＡＭ９９１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ９９３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ９９００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ９９００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ９９４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ９９２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ９９２４、ＲＡＭ９９１４、またはＲＯＭ９９３０にインストールされ、ＣＰＵ９９１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ９９００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ９９００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ９９００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ９９１２は、ＲＡＭ９９１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス９９２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス９９２２は、ＣＰＵ９９１２の制御下、ＲＡＭ９９１４、ハードディスクドライブ９９２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ９９１２は、ハードディスクドライブ９９２４、ＤＶＤドライブ９９２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ９９０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ９９１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ９９１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ９９１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ９９１２は、ＲＡＭ９９１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ９９１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ９９１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ９９１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ９９００上またはコンピュータ９９００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ９９００に提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１ リモートセンシングシステム
１０ データベース
１０ａ 第１のデータベース
１０ｂ 第２のデータベース
１０ｃ 第３のデータベース
１００ データ取得装置
１１０ 第１画像データ取得部
１２０ 算出部
１３０ 判定部
１４０ 第２画像データ取得部
１５０ データ出力部
３１０ データ解析部
３２０ 解析結果出力部
４１０ 環境データ取得部
４２０ 基準設定部
５１０ 指定部
９９００ コンピュータ
９９０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
９９１０ ホストコントローラ
９９１２ ＣＰＵ
９９１４ ＲＡＭ
９９１６ グラフィックコントローラ
９９１８ ディスプレイデバイス
９９２０ 入／出力コントローラ
９９２２ 通信インターフェイス
９９２４ ハードディスクドライブ
９９２６ ＤＶＤドライブ
９９３０ ＲＯＭ
９９４０ 入／出力チップ
９９４２ キーボード

Claims (12)

1. 対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得部と、
   前記第１画像データを用いて、前記対象エリアにおける植生指標を算出する算出部と、
   前記植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定する判定部と、
   前記植生指標が前記評価基準を満たさない場合に、前記対象エリアを前記第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得する第２画像データ取得部と、
   を備える、データ取得装置。
2. 前記第１画像データ取得部は、複数の時点において前記対象エリアを撮影した複数の第１画像を示す複数の第１画像データを取得し、
   前記算出部は、前記複数の第１画像データを用いて、前記複数の時点における前記植生指標をそれぞれ算出し、
   前記判定部は、前記複数の時点における前記植生指標の統計量が前記評価基準を満たすか否か判定する、請求項１に記載のデータ取得装置。
3. 前記植生指標の統計量は、前記複数の時点における前記植生指標の最大値である、請求項２に記載のデータ取得装置。
4. 前記第２画像データを出力するデータ出力部を更に備える、請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ取得装置。
5. 前記第２画像データを解析するデータ解析部と、
   前記解析した結果を出力する解析結果出力部と、を更に備える、請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ取得装置。
6. 前記植生指標の実績に基づいて、前記評価基準を設定する基準設定部を更に備える、請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ取得装置。
7. 前記第１画像を撮影した撮影環境を示す環境データを取得する環境データ取得部を更に備え、
   前記基準設定部は、前記環境データを用いて前記評価基準を設定する、請求項６に記載のデータ取得装置。
8. 前記基準設定部は、前記環境データを入力したことに応じて前記評価基準を出力するように機械学習された学習モデルを用いて、前記評価基準を設定する、請求項７に記載のデータ取得装置。
9. 前記植生指標に応じて前記第２画像の解像度を指定する指定部を更に備える、請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ取得装置。
10. 前記指定部は、前記植生指標と前記評価基準との差分に基づいて前記第２画像の解像度を指定する、請求項９に記載のデータ取得装置。
11. コンピュータにより実行され、前記コンピュータが、
    対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得することと、
    前記第１画像データを用いて、前記対象エリアにおける植生指標を算出することと、
    前記植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定することと、
    前記植生指標が前記評価基準を満たさない場合に、前記対象エリアを前記第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得することと、
    を備える、データ取得方法。
12. コンピュータにより実行され、前記コンピュータを、
    対象エリアを衛星から撮影した第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得部と、
    前記第１画像データを用いて、前記対象エリアにおける植生指標を算出する算出部と、
    前記植生指標が予め定められた評価基準を満たすか否か判定する判定部と、
    前記植生指標が前記評価基準を満たさない場合に、前記対象エリアを前記第１画像よりも高解像度で撮影した第２画像を示す第２画像データを取得する第２画像データ取得部と、
    して機能させる、データ取得プログラム。