気象衛星画像を用いた台風の形態解析および台風画像データベースの構策

2001 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 12780300
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 北本 朝展 国立情報学研究所, 実証研究センター, 助手 (00300707)
• Keywords: 画像データベース / データマイニング / 台風 / 気象学 / パターン認識 / 統計学的手法 / 画像内容検索 / 形態解析

Research Abstract

本研究の特徴は、情報学の視点から台風という気象現象を眺めることで、大規模な気象学的データに潜む統計的性質を明らかにするというテーマに挑戦するところにある。特に「ひまわり」気象衛星画像に出現する台風雲パターンに対して、パターン認識、画像解析、機会学習等の情報学的手法を適用し、従来気象学では知られていなかった知識の発見を目標とする。このような目標を実現するために必要な技術として、本研究では以下のテーマについて研究し、それぞれ以下の研究成果を得た。
1.大規模台風画像データコレクションの構築および公開:本研究では北半球および南半球の台風画像を網羅的に蓄積した34,000件規模の画像データベースを構築した。このデータベースは世界的にもユニークな画像データベースであり、さらにアメダス気象データなどを統合することで有用なデータベースに発展する可能性もある。そして上記の画像データベースはhttp://www.digital-typhoon.org/においてWWWを用いて一般に公開しており、本研究の研究成果を広く伝えることにも努めている。
2.台風データマイニング:大量の台風雲パターンデータコレクションに潜む統計的性質を明らかにするために、多様なパターン認識手法をこのデータコレクションに適用し、その有効性を検討した。例えば主成分分析、クラスタリング、自己組織化マップ、カオス時系列解析、等の手法を実際に適用し、特に台風の統計的性質を可視化するという点で、気象学とは異なる従来にない新たな視点を提供することができた。
3.台風に関する予兆の発見:台風の進路等を単に予測するだけではなく、台風にこれから重大な変化が起きようとしているときにその前兆を発見する、という挑戦的課題にも取り組んだ。まずはこの課題に関連して解決すべき問題をまとめ、それらの問題に対する接近法を検討した。また例えば、サポートベクトルマシンなどの手法を実際に適用し、重大な変化が起こりそうなケースとそうでないケースとの識別を試みた。

Research Products

• [Publications] Asanobu KITAMOTO: "IMET : Image Mining Environment for Typhoon Analysis and Prediction"Multimedia Data Mining (Book Chapter). (印刷中). (2002)
• [Publications] Asanobu KITAMOTO: "Spatio-temporal Data Mining for Typhoon Image Collection"Journal of Intelligent Information Systems. Vol.19, No.1(印刷中). (2002)
• [Publications] 北本 朝展: "台風画像コレクションからの予兆発見"人工知能学会研究会資料. SIG-FAI-A103. 19-26 (2002)
• [Publications] Asanobu KITAMOTO: "Analysis and Prediction of the Typhoon from an Informatics Perspective"Proceedings of the 8th International Workshop on Academic Information Networks and Systems (WAINS). 43-52 (2001)
• [Publications] Asanobu KITAMOTO: "FCA : The Fractional Component Analysis"第4回情報論的学習理論ワークショップ. 297-302 (2001)
• [Publications] Asanobu KITAMOTO: "Data Mining for Typhoon Image Collection"Proceedings of the 2nd International Workshop on Multimedia Data Mining. 68-77 (2001)