漁業リモートセンシング画像処理システムの開発

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漁業リモートセンシング画像処理システムの開発

Deve10PmentOflmage

Processing

SYStemfor

Fishery

RemoteSensing

気象衛星NOAAからの海洋赤外画像データを受信して,漁群探索用の海面温度分 布図を作成し,漁船にファクシミリ伝送する漁業情報システムの計画が,水産庁を 中心に進められている｡従来,船舶測定データに基づいて作成していた漁業者向け

温度分布図には,(1)点測定による不正確さ,(2)必要データ量を収集するまでの時間

遅れの問題があったが,衛星利用によりこれらの問題を解決できるもグ)と期待され ている｡ 本システムでは,海面を覆う雲の影響の除去,画像処理の高速化が大きな課題で あった｡本報で述べる画像処理技術はこれらの課題を解決するものである｡ここで は,複数日データの重ね合せ,雲領域空間補間方式などによって,雲而桔を平均30 %以上減少させることができた｡更に,複合計算機システムの利用とパイプライン 処理化によって130分/画像の高速画像処理惟能を達成した｡ 山

緒

言 人工衛星による海洋リモ】トセンシング(遠隔探査)は,広 い海洋を同時かつ均一に観測し,実時間で水温･水色･波浪 などの情報を得るものであり,海洋の分野で重要な技術とな ってきている｡海洋リモートセンシングに利用できる人工衛 星には,米国SEASAT,NOAAなどがあり,昭和61年には国

産衛星MOS-1(Marine Observation _{Satellite-1)の打上げ} も予定されている｡ 一方,従来から水産庁,社団法人漁業情報サービスセンタ ーは,漁船や調査船などからの海水温度測定値をもとに海面 温度分布図を作成し,漁群探索情報として漁船にファクシミ リ伝送を行ない,漁船の操業効率を高める役割を果たしてき た｡しかし,海水温度測定値がポイントごとのものであるた め,温度分布図の精度に限界があった｡また,十分な密度の データ点数を得るためには日数を要し,情報の時間遅れの原 因となっていた｡そこで,水産庁,社団法人漁業情報サービ 人工衛星

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データ収集 アンテナ 受 信 漁船･調査船 図l 漁業情報システムの構成 受 信 記 録 本間弘一* 山県系振武* 依田晴夫** 久保 裕***

深畑晋作****

g∂gcんg 〃0仇椚α Sんgmム〟 yd仇α卯gα 〃αγ址O y()血 ylJ∼αんα方び占o Sんg柁ぶαん･以F祉んαんα∼α スセンターはこれらの問題を解決するため海洋リモートセン シングの利用を考え,気象庁気象衛星.センターの協力を得て, 人工衛生利用の漁業情報システムの計画を開始した｡日立製 作所は,社団法人漁業情報サービスセンターの委託によって 本システムに必要な画像処理基本技術の開発を行なった｡ NOAA-7号の即時データを実験用画像処理システムで処理し 衛星漁海況情報として漁船向けにファクシミリ伝送する実験 が,昭和57年9月から12月初旬まで行なわれ,漁業者から好 評を得た｡ 本稿では,NOAA衛星利用漁業情報システム画像処理基本 技術の開発について述べる｡ 囚

_{漁業情報システムの概要}

計画中の漁裳情報システムの概要を図1に示す｡漁業情報 システムは,衛星から送信されてくる海洋観測功ミ外画像デー 画像処理システム 補正処理 人工衛星から送られてくる海洋の赤外画 像データを受信記録Lた後,画像処理システムにより補正L,船舶測定温度データ を合わせ用いて海面温度分布図を作成する｡温度分布図は漁港に直送されるととも に,ファクシミリで洋上の漁船に送られる｡ 出力作成 等温線国 文は画像 ファックス ファックス その他の情報 データベース 沿岸漁船用 画像情報 システム (各漁港) ファクシミリ 送 信 機 ハードコピー

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中央漁業無線局(+FA) *日立製作所システム開発研究所 _{**日立製作所中央研究所 ***日立製作所大みか工場 榊**日立製作所システム事業部}

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=4 45 15＼ら正 16 1ら吐 AZ 140E 180< 17 タ,及び漁船･調査船からの海水才息データを利用して,海面 温度分布図を作り漁船にファクシミリ伝送するものである｡ 漁業情報システムで利用できる赤外センサは,遠赤外10.5∼ 12.5/∠m程度の波長帯をもつ放射計である｡NOAA-7号の高

分解能放射計(AVHRR:Advanced Very High Resolution

Radiometer)のチャネル4,5,及び開発中の国産衛星MOS-1の可視熱赤外放射計(VTIR:Visible and ThermalInfrared Radiometer)のチャネル3,4が本条件を‡荷たす｡両センサ とも解像度は1∼3km程度であるが,1日当たりの周回数に 比べ観測幅が大きく,毎日の観測が可能である｡なお,静+L 衛星｢ひまわり+の赤外センサ1)は解イ象度が5kmと低く,漁業 向けには十分とはいえない｡ ここで述べる担j像処理システムは,現在観測画イ象を送り続 けているNOAA-7号のAVHRRを対象とする｡AVHRRの解 像度(ま1.1km,観測幅は約2,000km,温度分解能は約0.10cであ る｡衛星は,地球観測に適した太陽同期軌道を航行し毎日午 前･午後1時∼4時に日本付近を通過する｡図2にNOAA-7 号の軌道の例を示す｡ アンテナで受信され記録2)された画像データは,図1の画像 処理システムによって以下の処理が施される｡

(1)画像のひずみ補正処理及び強調処理

(2)雲の影響の低減化処理

(3)等温線図及び漁海況図の作成

上吉武1)の出力写真はフォトプリンタによって,(3)の線図は

静電プロッタあるいは手書きによって出力される｡出力図は 各漁港に送付されるとともに,漁舟削ニファクシミリ伝送される｡ NOAA衛星は,1日昼夜合わせて4回程度日本付近を通過 し,1軌道当たり約2,000×3,000画素の赤外画像データを送信 する｡したがって,受信画像データ6×106画素を2時間程度 で仝処理完了することが,システムに対する処理速度要求と なる｡以下まず衛星画像補正処理方式に触れ,次に雲の影響 の低減化方式を中心とした開発画像処理技術について述べる｡ 図2 NOAA衛星の軌道 NOAA-7号は毎日午前(下降軌道)と午後(上昇軌 道)l時∼4時に日本付近を通過する｡軌 道間隔に比べて観測幅(2,000km)が大きい ため,すべての三毎域をl日に1回以上観 測できる｡上図は午前の軌道の例を示す｡ 自

_{画像ひずみ補正方式}

NOAA衛星AVHRRセンサの′受信画像デ【タは,図3に示 すようにひずんでいる｡ひずみの原因は,衛生軌道,地球の 回転,衛星姿勢角などによるものであるが,特に軌道高度900 kmに対し観測幅か2,000kmと大きいことが,7こ右両辺のひずみ を大きいものにしている〔,これらの′受信睡j條データのひずみ は,画像ごとに変化する｡画像のひずみを正確に補正するこ とは,海水温情報の絶対位置精度を上げるために重要である｡ また,海水i昌之の時間変化を正確に見るために,画像の相対的 ひずみ補正精度を高くすることも重要である｡ 三犠 ∨虚㌢ ▲才く ▲ダ〟 才 洩ず 事､〆 着

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_ゝ二 ヽ晦 モナヨ 区13 _{NOAA-7号衛星受信赤外画像} 受信画像は海面温度情報を含ん でいるが,幾何学的に大きくひずんでいる｡

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図4 _{ひずみ補正処‡里漬画像} 衛星･地球モデル及び地上標準点を用い てひずみ形状を求め,地図座標系に合わせて行なった補正処理を示す｡ 衛星の画像のひずみは,一般に衛星･センサ及び地球の間 の時々刻々の真馴叶芋的関係を明らかにし,モデルを正確に形 成することによって補正できる3)I4)〔-街牡の姿勢角をβ=(βroll, βpitch,βyaw),街与iとの位置をズ=(∬,封,Z),センサの視 角をβとすると､これらの値は街娼からの送†言データ,軌道情 報,打上げ前り也_L測定デMタかご〕時間変数として知ることが できる｡他に地球グ)形状などい琵知である｡したがって,セ ンサか観測している地表の瞳標Gは,任意の時刻王で計算でき ることになる｡ G(g)=G(βい),Xい),β(∼け‥･

_‥…(1)

また,画像データには梶像暗部+情報も付加きれているため, それぞれの向イ象データと地表の唾標との対応がつく ことにな る｡更に,GCPり也上標準点)と呼ぶ,あらかじめ地球上での 真の座標が分かっている画像ヒの特徴的な点を用い,ひずみ の算出をより精度良く行なうこともできる｡ NOAA衛牡画像に対しても本補正方式を適用し,16個の GCPを用い,平均4km以内の補正精度を達成Lている5)｡図4 に,図3の受信画像のひずみを補正した結果を示す｡ 【】

雲の影響の低減イヒ方式

i毎水面からの放射′ホ外線チMタから得られるi海面温度情報 は,雪が存在するとその海域について欠栴することになる｡ 衛星の観測画像巾の雲の面枯は年間で平#J50%以上となり, 漁業情報システムにとって大きな課超であった｡ ここでは,雲は時間とともに移動するが,それに比較して海 水の温度変化はわずかであることを利用し,連続する複数日の 観測画像を重ね合わせる時間的雲補間方式を開発した｡また, それによっても残る雲を空間的に補間する方式も開発した｡ 4.1雲データ自動識別6) 雲の影響を低∼成させるための雲補間方式では,まず雲デー タを海面データから識別することが不可欠である｡一般に雲 は海水よりも温度が低く,画像データの値が′トさい傾向をも つ｡Lかし,例外もあるため睡i條データ1点1点をその値だ けで判定する方式では,雲識別精度がイ氏下する｡本システム では,雲の識別精度を向上させるため,10×10画素の微小領 域の担i條孝則斐分布形二伏をパターン分類する方式を開発した｡ 漁業リモートセンシング画像処理システムの開発 297 本パターン分類は,図5に示す特徴空間の分割に従って行な う｡海水面の画像データ値のづ頼度分布が,狭い範囲に集中す る事実を利用し,平均値のほかに標準偏差を特徴空間の変数 にi塞んでいる｡ 4.2 _{画像重ね合せによる雲領‡或補間} 画像データ中の雲を識別した後,複数日の観測画像を重ね 合わせる｡すなわち,各一郎二ついて海面デ】タだけを集め, レベル平均に関する闇値 標 準 偏 差 →･･ ･･l`.● I ●●● ●･一.･･ン･ ●■●● ●● ●■● =●●-■ .g一

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つ㌧ 標 関 値を利用 する領域 準偏差に する閻値 T一人 _{画像レベル平均} 図5 雲識別のためのパターン分類 小領域(10×10画素)が雲か海か を,画素値の平均と標準偏差により判別する｡ただL,雲と海面が混在する小 領域では,更に最頻値との関係で判別を行なう｡ 注:スケール (a)地点別年間雲量統計(3日間の重ね合せ)

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】0 08 0_6 0_4 0.2 100% 80% 60% 40% 20% 1 2 3 4 5 _6(叫 (b)年間雲量統計(八旧聞の重ね合せ) 図6 複数日衛星画像データ重ね合せの評価 連続3日間の衛星画 像で,l日でも聾のない日がある確率を地点ごとの棒グラフで示すと(a)となる｡ 重ね合わせる日数に応じた全地点の平均快晴率を(b)に示す｡

雲領域をf成らした画像を生成する｡全画像が雲である点だけ 雲として残る｡2日以上海面デ】タが存在する点については, 温度がやや低めとなる薄雲の影響を避けるため, 面温度データを使用する｡

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図7 雲識別重ね合せ処王里画像 図3に比べ雲の領土或が減少Lた｡ 最も高い海

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3日間のデータの重ね合せによって 注:●は船舶データ位置を示す｡(16の船舶を仮定) 貢ぎ しJ｢て _{･しJ斤｢}

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r(り)=見黒αpq･才pゾト‥･……‥‥……‥‥…(2)

ここに _{r:海面温度,f:画素数,ノ:ライン数,} Ⅳ:内挿次数, 雲領域の補間結果を図8に等温線図で示す｡使用データは NOAA-7号の実際の赤外画像データである｡同図(b),(d)の補 間結果は真の海面温度分布(a),(C)の傾向を正しく表わしている｡ 同

_{画像処理実験システムの構成とファクシミリ伝送実験6)}

以上述べた漁業情報システム用に開発した画像処理ソフト ウェア構成と,実験システムのハードウェア構成を図9,川 に示す｡ソフトウェアは,次のものから成る｡ =::与 ハ d｢ i＼ 1 し _】 i _0 r > †5.0 ノ) 刊 (⊃ ) l 】50 ＼J ＼ 1 l】 n 1 1 l ノ仁 )D j /JたD J 14,0 ＼ ＼ し人 †3_0ノ ヽ 18_0 1 汚,d + r 伯_0ノ ＼ノ′ /｢ ₁ ノ U 7 (つ -0 く⊃ ▲+ 刷 く Pノ ヒ〕 と_ ､口 く L l ノノ ₀₉ 1430 】435 1440 144_5 (b) 1 ｢￣￣† T†￣十

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rl l l l 320 1325 †330 1ユ35 1340 rd) 図8 雲補間方式の評価 実際のi毎面温度パターン上に 模擬的な長方形の雲j或と;毎水 温測定用船舶を仮定し,其の ラ毎面温度パターン(a),(C)と補 間結果(b),(d)を比重交する｡

漁業リモートセンシング画像処理システムの開発 299 入 力 磁 気 テープ 2,400ft 一 ＼ 一 注:略語説明 GCP(地上標準点) チャネル切出し プ ロ グ _ラ ム ひ ずみ 補正 プロ グ ラ ム ディスク格納 プロ グ ラ ム

⊂コ

GCPオペレーション ---1■ _{赤 外 画 像} 軌 道 計 算 プロ グラ ム 300Mバイト イト･●■■

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ひずみ補正計算 プロ _グラ ム

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ディスク格納 70ロ グ ラ ム 重 ね 合 せ プロ グラ ム 写 真 出 力 プロ グラ ム -■■ _{赤 外 画 像}

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雲識別除去 プロ グラ ム

)磁気

テープ 200ライン× 300ピクセル フイルム

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磁気テー70装置

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ディスク格納 70ロ グ ラ ム 画 像 強 調 プロ グ ラ ム 緯経線挿入 プロ グラ ム 軌 道 テレックス GCPデータ GCP表示 画像ティス70レイ J■-→ 陸 データ 2,000ライン× 3.000ピクセル 海面温度 画像表示 画像ディスプレイ 制御用 コンピュータ 川DIC80 コンソール ディスプレイ l 静電プリ ン タ l フォトプリンタ

l

l l シ ス 丁 ム バ ス

l

システムディスク志(篭イ￡孟,芳アレエ71三三ツサ

カード読取機 ライン70リンク 300Mバイト (1)画像ひずみ呈計算

NOAA衛星の軌道データを-米匡1NOAA(Nationa10ceano-grapbic and Atmospheric Administration)からテレックスで

受け,軌道を計算する｡衛星･センサ･地球の幾何モデルによ って画像ひずみ量を求める｡更に,画像上のGCP(地上標準 煮)から画條ひずみ呈の誤差を帽正する｡

(2)ひずみ補正画條処理

画像ひずみ量にのっとr),画像データ1点ごとに,入力画 像データの再サンプル処理を行ない補正画イ象を求める｡

(3)雲識別重ね合せ及び画像出力

雲識別アルゴリズムによって,雲データをラベル付けし画 イ象を出力蓄積するとともに,処理済みの観測画條と重ね合わ せ,雲領域の補間を行なう｡最後に,事前に用意した関係式 によって画像値を水温値に変換し,画像又は等温線図を出力 する｡ 画素ごとの処理のため演算量が非常に多いひずみ補正処理 と雲識別処理は,図川に示すアレイ70ロセッサ上で実行し高 速化している｡ひずみ補正処理に関しては,再サンプル位置 計算と画像データ内挿計算をパイプライン化し,雲識別処理 図9 漁業情報システム画 像処理ソフトウェア 受信 記重責された衛星画像から;毎面温 度分布図を出力するまでの処玉里 ソフトウェアを示す｡ 図10 画イ象処理実験システ ムハードウェア 画像処‡里 システムのハードウェア構成を 示す｡アレイプロセッサで高速 な画像処王里を行なう｡ に関しては,微小令酌或の平ガJ値計算と分散値計算をパイプラ イン化している｡その結果,仝画像処羊里を目標以上の130分程 度で実行することができた｡ 本画像処理システムを使用して作成され,実際に漁船にファ クシミリ伝送された人工衛星利用海面温度分布図の例を図11 に示す｡本岡は,三陸沖の漁場を対象に作成したものである｡ 対応するひずみ補正･強調画像を図T2に示す｡図Ilの等i息線 図水温値は船舶測定データによって較正されている｡同図中 のサンマ,カツオなどのi魚場は,衛星データ受信と同時期の 漁船漁獲報告をもとに記入したものである｡サンマ漁場か冷

水と暖水の潮境に形成され,カツオ漁場が沖合暖水渦の中に

形成されている｡ 本図を例とする海面i且度分布図は,実験期間中10日に1回,

中央漁業無線局(JFA)の松戸から半径約3,000kmの海域にある

漁船に向けて,周波数帯4,274kHz及び12,656kH∠の短波によ

ってファクシミリ伝送された｡実験対象漁業者からは,人｢二 衛星による海面温度情報は,従来の船舶i則定データに基づく 子息度分布図に比べて,詳細かつ正確であるため,黒潮の方向, 冷水の入り込み方,親潮の南下具合,潮目などが一目でわか

16】 45ロ ヰ4J 43G ヰ2凸 41つ 400 390 38□ 37D 36□ 350 340 33勺 1

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を低減する機能をもつ｡画像処理システムをアレイプロセ､ソ

サとミニコンピュータの複合計算機システム上で実現し,1 画像当たり130分の処理速度を達成した｡ なお,本画イ象処理実験システムを使用したNOAA-7号衛星 利用の漁業情報システム実験が,社団法人漁業情報サービス センターによって昭和57年9月から12月まで行なわれた｡ 本画像処】翌システムの入力画像データは,国産衛星MOS-1の赤外画像あるいはマイクロ波センサ画像へと拡張するこ とが可能である｡ 8 4 47凸N 凡 例 46D _{ク≧孝≧考サンマ漁場} 45D仰アカイカ鯛 カツオ漁場 44□ 430 42q 4】凸 39 38 37 細 部 34 33 5 ⊂ニコマイワシ漁場 図l】衛星利用i毎面温度分布図出力例 漁船 向けファクシミリ伝送実至挨￣で,漁)毎況専門家によって作 成され伝送された海面温度分布図である. 獲報告も記入Lてある｡ 158D _1520E ∴ちや首ヤ漱､ 42￠N 4lO 408 390 380 漁船からの〉魚 注:三陸沿岸沖合=982年10月14日受信) 終わりに､本開発に当たり御指導をいただいた水産庁及び 社団法人漁業情報サービスセンターの関係各位に対し,厚く お札を申L卜げる｡ 参考文献 1)阿部:静止気象衛星いひまわり''による海面水7且の測定,海と 空,第55巻,1号(1979) 2)高木,外:気象衛星データ収集システムの自動化,57年度電 子通イ￣.言学会絵合全回大会(1982)

3)H.Ihara,etal.:HigllPrecision Modelling _of LANDSAT

Imagery Distortion,IGU _{Symposium(Aug.1980)}

4) 本間,外:衛星画像歪補正における地上標準点選定の影響, 第3回SICEリモートセンシングシンポジウム(1977) 5)昭和55年倭人工衛星利用調査検討事業報告書,社団法人漁業 情報サービスセンター(昭56-3) 6)武田,外:適応_耳竺しきい他処理による雲令貞城の識別,電子通 信学会論文誌(D),J64-D,1(昭56-1) 7)昭和56年度人工衛星利用調査検討事業報告書,社団法人漁業 情報サービスセンター(昭57-4)