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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023102041
(43)【公開日】2023-07-24
(54)【発明の名称】水位推定システム、水位推定方法および情報処理装置
(51)【国際特許分類】
G01C 13/00 20060101AFI20230714BHJP
G01F 23/64 20060101ALI20230714BHJP
G01F 23/284 20060101ALI20230714BHJP
【ＦＩ】
G01C13/00 D
G01F23/64 Z
G01F23/284
【審査請求】有
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022002366
(22)【出願日】2022-01-11
(71)【出願人】
【識別番号】501440684
【氏名又は名称】ソフトバンク株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 樹
(72)【発明者】
【氏名】川西 庸平
(72)【発明者】
【氏名】アグラワール ヴィナムラ
【テーマコード（参考）】
2F013
2F014
【Ｆターム（参考）】
2F013AA02
2F013BF00
2F013CB10
2F014FC10
2F014GA01
(57)【要約】
【課題】高精度に水位を測定すること。
【解決手段】本願に係る水位推定システムは、水位測定対象の水面上に設置された第１の受信機と、所定の場所に設置された第２の受信機と、情報処理装置とを含む。また、情報処理装置は、取得部と、算出部と、推定部とを有する。取得部は、第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する。算出部は、受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する。推定部は、補正係数を用いて第１の高度データおよび第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、水位測定対象の水位を推定する。
【選択図】図５
【解決手段】本願に係る水位推定システムは、水位測定対象の水面上に設置された第１の受信機と、所定の場所に設置された第２の受信機と、情報処理装置とを含む。また、情報処理装置は、取得部と、算出部と、推定部とを有する。取得部は、第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する。算出部は、受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する。推定部は、補正係数を用いて第１の高度データおよび第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、水位測定対象の水位を推定する。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
水位測定対象の水面上に設置された第１の受信機と、所定の場所に設置された第２の受信機と、情報処理装置とを含む水位推定システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する取得部と、
前記受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する算出部と、
前記補正係数を用いて前記第１の高度データおよび前記第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する推定部と
を有する
ことを特徴とする水位推定システム。
前記情報処理装置は、
前記第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する取得部と、
前記受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する算出部と、
前記補正係数を用いて前記第１の高度データおよび前記第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する推定部と
を有する
ことを特徴とする水位推定システム。
【請求項2】
前記算出部は、所定の受信機から取得された高度データに応じて決定される正解の係数と前記所定の受信機が設置された状況に応じた特徴情報との関係性を学習したモデルと、前記所定の情報とに基づいて、前記補正係数を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の水位推定システム。
ことを特徴とする請求項１に記載の水位推定システム。
【請求項3】
前記情報処理装置は、
前記モデルとして、前記所定の情報が特徴情報として入力された場合に、前記補正係数の算出に用いられる情報を出力する予測モデルを生成する生成部をさらに有する
ことを特徴とする請求項２に記載の水位推定システム。
前記モデルとして、前記所定の情報が特徴情報として入力された場合に、前記補正係数の算出に用いられる情報を出力する予測モデルを生成する生成部をさらに有する
ことを特徴とする請求項２に記載の水位推定システム。
【請求項4】
前記生成部は、前記所定の受信機として、前記第１の受信機および前記第２の受信機の組に対応する複数の受信機それぞれから得られた高度データの組、および、前記複数の受信機が設置された設置環境での水位に基づき決定される正解の係数と、前記複数の受信機の少なくともいずれか一方が設置された状況に応じた特徴情報との組を教師データとして、前記モデルに学習させることにより、前記予測モデルを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の水位推定システム。
ことを特徴とする請求項３に記載の水位推定システム。
【請求項5】
前記算出部は、前記第１の受信機が設置された状況に応じた所定の情報、または、前記第２の受信機が設置された状況に応じた所定の情報のうちの少なくともいずれか一方を特徴情報として、前記モデルに入力することで、出力された情報に基づいて、前記補正係数を算出する
ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１つに記載の水位推定システム。
ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１つに記載の水位推定システム。
【請求項6】
前記特徴情報は、前記受信機が高度データを観測した日時、前記受信機が設置された位置を示す位置情報、前記衛星信号の発信元となる人工衛星と前記受信機との位置関係に応じた情報、前記受信機が有するセンサによって検知されたセンサ情報、または、前記受信機に対応する通信回線の品質状況のいずれかである
ことを特徴とする請求項２～５のいずれか１つに記載の水位推定システム。
ことを特徴とする請求項２～５のいずれか１つに記載の水位推定システム。
【請求項7】
前記第２の受信機のいずれか１つは前記第１の受信機との距離関係が所定条件を満たすエリア内の陸地に設置され、
前記取得部は、前記第２の高度データとして、陸地に設置される前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データを取得する
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１つに記載の水位推定システム。
前記取得部は、前記第２の高度データとして、陸地に設置される前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データを取得する
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１つに記載の水位推定システム。
【請求項8】
前記第２の受信機のいずれか１つは前記水位測定対象の水面上であって、前記第１の受信機との距離関係が所定条件を満たすエリア内の水面上に設置され、
前記取得部は、前記第２の高度データとして、水面上に設置される前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データを取得する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の水位推定システム。
前記取得部は、前記第２の高度データとして、水面上に設置される前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データを取得する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１つに記載の水位推定システム。
【請求項9】
前記情報処理装置は、
陸地に設置される前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データを、高度データの不均一を補正するための補正データとして取得し、取得した補正データを用いて、前記第１の高度データおよび前記第２の高度データを調整する調整部をさらに有する
ことを特徴とする請求項７または８に記載の水位推定システム。
陸地に設置される前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データを、高度データの不均一を補正するための補正データとして取得し、取得した補正データを用いて、前記第１の高度データおよび前記第２の高度データを調整する調整部をさらに有する
ことを特徴とする請求項７または８に記載の水位推定システム。
【請求項10】
前記調整部は、前記陸地の高度を基準位置として、前記基準位置に対する前記補正データの変動成分を抽出し、抽出した変動成分に基づいて、前記高度データを調整する
ことを特徴とする請求項９に記載の水位推定システム。
ことを特徴とする請求項９に記載の水位推定システム。
【請求項11】
前記調整部は、前記補正データが観測されたタイミングと同一のタイミングに観測された高度データを、前記変動成分を用いて調整する
ことを特徴とする請求項１０に記載の水位推定システム。
ことを特徴とする請求項１０に記載の水位推定システム。
【請求項12】
前記推定部は、前記調整部によって調整された高度データが前記補正係数を用いて補正された後の補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する
ことを特徴とする請求項９～１１のいずれか１つに記載の水位推定システム。
ことを特徴とする請求項９～１１のいずれか１つに記載の水位推定システム。
【請求項13】
水位測定対象の水面上に設置された第１の受信機と、所定の場所に設置された第２の受信機と、情報処理装置とを含む水位推定システムが実行する水位推定方法であって、
前記情報処理装置が、
前記第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する取得工程と、
前記受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する算出工程と、
前記補正係数を用いて前記第１の高度データおよび前記第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する推定工程と
を含む
ことを特徴とする水位推定方法。
前記情報処理装置が、
前記第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する取得工程と、
前記受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する算出工程と、
前記補正係数を用いて前記第１の高度データおよび前記第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する推定工程と
を含む
ことを特徴とする水位推定方法。
【請求項14】
水位測定対象の水面上に設置された第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、所定の場所に設置された第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する取得部と、
前記受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する算出部と、
前記補正係数を用いて前記第１の高度データおよび前記第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する推定部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する算出部と、
前記補正係数を用いて前記第１の高度データおよび前記第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する推定部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、水位推定システム、水位推定方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、衛星測位を利用した水位測定手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００８－５８０５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記の従来技術では、必ずしも高精度に水位を測定することができるとは限らない。
【0005】
例えば、上記の従来技術では、水面に設けられる浮子が衛星信号に基づき測位した高度データから水位を測定している。しかしながら、衛星測位では、衛星信号が受ける対流圏効果が誤差要因となることが知られており、浮子が測位した高度データが精度よいものとは言えない場合がある。
【0006】
また、浮子は、水面に発生している波や、その他周辺環境（例えば、風）の影響を受けて常に振動していることが考えられるため、この振動が衛星測位の誤差要因となっていることも考えられる。
【0007】
以上のことから、上記の従来技術では、高精度な水位測定を実現するうえで改善の余地がある。
【0008】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度に水位を測定することができる水位推定システム、水位推定方法および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本願に係る水位測定システムは、水位測定対象の水面上に設置された第１の受信機と、所定の場所に設置された第２の受信機と、情報処理装置とを含む水位推定システムであって、前記情報処理装置は、前記第１の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、前記第２の受信機が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する取得部と、前記受信機が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する算出部と、前記補正係数を用いて前記第１の高度データおよび前記第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、前記水位測定対象の水位を推定する推定部とを有する。
【0010】
また、本願に係る水位測定システムにおける前記算出部は、所定の受信機から取得された高度データに応じて決定される正解の係数と前記所定の受信機が設置された状況に応じた特徴情報との関係性を学習したモデルと、前記所定の情報とに基づいて、前記補正係数を算出する。
【0011】
実施形態の一態様によれば、例えば、高精度に水位を測定することができる。また、実施形態の別の一態様によれば、例えば、いわゆる機械学習や教師あり学習を用いた学習モデルにより補正係数を算出し、高精度に水位を測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下に、本願に係る水位推定システム、水位推定方法および情報処理装置を実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る水位推定システム、水位推定方法および情報処理装置が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【0014】
〔１．はじめに〕
例えば、ダムのような防災操作を必要とする施設においては、水位の測位誤差として±１ｃｍ以内、リアルタイム性（例えば、１分以内での測位)といった条件が求められる。しかしながら、衛星測位を利用した従来の水位測定手法では、これらの条件を満たすことができるとは限らない。
例えば、ダムのような防災操作を必要とする施設においては、水位の測位誤差として±１ｃｍ以内、リアルタイム性（例えば、１分以内での測位)といった条件が求められる。しかしながら、衛星測位を利用した従来の水位測定手法では、これらの条件を満たすことができるとは限らない。
【0015】
また、衛星測位では、様々な要因によって測位結果に誤差が生じることが知られている。例えば、ＧＮＳＳ衛星からの信号（ＧＮＳＳ信号）を用いた衛星測位として、ＧＰＳ測位よりも高精度なＲＴＫ（Real Time Kinematic）測位が注目されてきているが、以下のような各種要因によって測位結果に誤差が生じてしまうことが知られている。
【0016】
例えば、誤差の要因としては、電離層遅延、対流圏遅延、マルチパス誤差が挙げられる。また、ＲＴＫ測位では、ＧＮＳＳ信号を受信する専用の受信機（移動局）と、基地局（固定局）との間での情報のやり取りによりズレを補正することで、ＧＰＳ測位のような単独測位よりも高い精度が実現されが、受信機と基準局との間での相対距離に基づく誤差が生じてしまう場合がある。
【0017】
また、従来の水位測定手法では、受信機が水面に浮かべるように設置されているが、受信機は、水面に発生する波や風その他の気候条件からの影響を受けて、水面上で振動してしまう場合がある。このように振動してしまうと、安定した測位結果が得られない。よって、水位測定において、受信機が水面に設置される場合には、受信機の振動も誤差の要因となる。
【0018】
以上のことから、受信機を用いた水位測定では、ＲＴＫ測位（ＧＰＳ測位でもよい）由来の誤差要因（例えば、電離層遅延、対流圏遅延、マルチパス誤差、相対距離誤差）、受信機由来による誤差要因（例えば、受信機の振動）によって、測位結果として得られる高度データが真の高度データからずれてしまう場合がある。また、このように、高度データに誤差が生じてしまうと、高度データに基づき推定される水位も真の水位からはずれてしまうことになる。
【0019】
そこで、本発明では、受信機を用いた水位測定において、誤差の要因、具体的には、ＲＴＫ測位由来の誤差要因、および、受信機由来による誤差要因を除外するように補正する補正ロジックを提案する。この結果、本発明では、従来の水位測定手法では実現されなかった高精度な水位測定を実現することができるようになる。
【0020】
また、従来の水位測定手法では、受信機が水面上に設置されているに過ぎなかったが、本発明では、複数の受信機を用い、また、各受信機を設置する設置場所にバリエーションをもたせた。そして、本発明では、各受信機による測位結果を組み合わせる際の補正係数の算出に機械学習を用いることで、上記の誤差要因をリアルタイムで補正できることに着目した。この結果、本発明では、リアルタイム性も実現することができるようになる。なお、本発明に係る水位測定手法は、必ずしも機械学習に限定されず、その他の統計的手法を用いて実現可能なものである。
【0021】
〔２．実施形態の概要〕
続いて、図１を用いて、実施形態に係る水位推定ロジックの概要について説明する。図１は、実施形態に係る水位推定ロジックを説明する説明図である。受信機を用いた水位測定において、本実施形態では、図１に示すように、水位測定対象（例えば、ダム湖、湖沼、河川、その他水が滞留する各種エリア）の水面上に２台の受信機を設置（浮かべる）し、また、水位測定対象付近の地上には１台の受信機を設置するという構成を採用した。
続いて、図１を用いて、実施形態に係る水位推定ロジックの概要について説明する。図１は、実施形態に係る水位推定ロジックを説明する説明図である。受信機を用いた水位測定において、本実施形態では、図１に示すように、水位測定対象（例えば、ダム湖、湖沼、河川、その他水が滞留する各種エリア）の水面上に２台の受信機を設置（浮かべる）し、また、水位測定対象付近の地上には１台の受信機を設置するという構成を採用した。
【0022】
この点について、図１には、水位測定対象に受信機Ｄ１およびＤ２が浮かべて設置され、付近の地面には受信機Ｄ３が固定して設置されている様子が示されている。
【0023】
まず、ＲＴＫ測位由来の誤差要因を軽減することを目的として、受信機Ｄ１、Ｄ２およびＤ３という３つのデバイスのうち、１つの受信機Ｄ３が地面に設置される。例えば、水面の受信機Ｄ１（受信機Ｄ２）と、地面の受信機Ｄ３との距離が比較的近い場合、双方のデバイスにおいて、ＲＴＫ測位由来の誤差要因による変動成分は類似していると考えられる。そこで、本実施形態では、受信機Ｄ３は設置が安定している（地面に固定されている）ことを利用して、この地面の高度を基準位置として、基準位置に対する受信機Ｄ３の高度の変動成分を抽出し、抽出した変動成分を用いて受信機Ｄ１（受信機Ｄ２）の高度を補正する処理を行っている。
【0024】
例えば、地面の高度に対して、受信機Ｄ３の高度が「＋２ｍ」であるなら、変動成分「＋２ｍ」を受信機Ｄ１（受信機Ｄ２）の高度から差し引くというのが、地面に固定の受信機Ｄ３を用いた補正の一例である。
【0025】
また、ＲＴＫ測位由来の誤差要因を軽減するには、上記の通り、変動成分が類似していることが求められるため、図１に示すように、受信機Ｄ１と受信機Ｄ３とは、互いの距離関係が５００ｍ圏内に収まるように設置されることが好ましい。同様に、受信機Ｄ２と受信機Ｄ３とも、互いの距離関係が５００ｍ圏内に収まるように設置されることが好ましい。
【0026】
また、受信機Ｄ１、Ｄ２およびＤ３の間で利用される基準局３０が異なってしまうと、適切に誤差を軽減できない可能性があるため、図１に示すように、１０ｋｍ圏内に受信機Ｄ１、Ｄ２およびＤ３が設置されることが好ましい。
【0027】
次に、受信機由来による誤差要因を軽減することを目的として、受信機Ｄ１、Ｄ２およびＤ３という３つのデバイスのうち、受信機Ｄ１およびＤ２が水面上に設置される。ここで、地面に固定の受信機Ｄ３を用いた上記の補正は、変動成分が類似していることを利用したものであった。一方、受信機Ｄ１およびＤ２は、水面上に設置されており互いに変動成分がランダムであるといえる。このような場合、受信機Ｄ１の高度と、受信機Ｄ２の高度とを統合することで、ランダムな変動成分を抑制できると考えられる。そこで、本実施形態では、受信機Ｄ１およびＤ２それぞれの高度について、統計的手法を用いて、双方の間でランダムな変動成分を抑制するという補正も行っている。
【0028】
この点について、本実施形態では、受信機Ｄ１またはＤ２の設置環境に依存する特定の情報を特徴情報として、この特徴情報と、教師データを用いた機械学習モデルとに基づき補正係数を算出し、算出した補正係数を用いて双方の高度に重み付けするという補正処理を行っている。係る補正処理は、補正係数による重み付けによって受信機Ｄ１およびＤ２それぞれの高度をバランス調整することで、受信機Ｄ１およびＤ２それぞれの高度を組み合わせるといった処理である。
【0029】
なお、上述した各補正処理は、高度のバラつきを抑えるための一種の平準化処理とも解せるものである。
【0030】
また、受信機由来による誤差要因を軽減する場合も、図１に示すように、受信機Ｄ１と受信機Ｄ３とは、互いの距離関係が５００ｍ圏内に収まるように設置されることが好ましい。同様に、受信機Ｄ２と受信機Ｄ３とも、互いの距離関係が５００ｍ圏内に収まるように設置されることが好ましい。さらに、受信機Ｄ１と受信機Ｄ２とは、互いの距離関係が５０ｍ圏内に収まるように設置されることが好ましい。
【0031】
なお、実施形態に係る水位推定ロジックを実現するうえで、利用する受信機の数、受信機が設置される場所のバリーション、受信機間での距離関係それぞれに求められる条件（設置条件）は、図１に示すものがベストであると考えられる。一方で、図１に示す条件は必須条件ではない。例えば、受信機の数は、２台であってもよく、この場合、一方の受信機Ｄ１（あるいは受信機Ｄ２）は水面上に設置され、他方の受信機Ｄ３は地面に設置されればよい。また、他の例として、地面に設置される受信機の数は１台でなくてもよく、複数台であってもよい。
【0032】
〔３．システム構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る水位推定ロジックを実現するためのシステム構成について説明する。図２は、実施形態に係るシステム構成の一例を示す図である。図２には、実施形態に係る水位推定システムの一例として、水位推定システム１が示される。
次に、図２を用いて、実施形態に係る水位推定ロジックを実現するためのシステム構成について説明する。図２は、実施形態に係るシステム構成の一例を示す図である。図２には、実施形態に係る水位推定システムの一例として、水位推定システム１が示される。
【0033】
図２の例では、水位推定システム１には、受信機１０と、情報処理装置１００とが含まれる。また、受信機１０と、情報処理装置１００とは、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、情報処理装置１００の数は複数であってもよい。
【0034】
また、以下の実施形態では、図２に示すように、受信機１０を第１の受信機１０－１のように区別して説明する場合がある。また、受信機１０を第２の受信機１０－２１～１０－２Ｎのように区別して説明する場合がある。また、このように区別して説明する場合、第１の受信機１０－１は、水面上に設置される受信機１０であるものとする。また、第２の受信機１０－２１～１０－２Ｎのうちの、少なくともいずれか１つは水面上に設置される受信機１０であるものとし、さらに別の少なくとも１つは地面に設置される受信機１０であるものとする。
【0035】
また、水位推定システム１において、受信機１０は、エッジ側に存在する。このようなことから、水位を知りたいと考える利用者（例えば、ダムの関係者）は、図１に示す設置条件を満たすように、各地に受信機１０を設置することができる。すなわち、実施形態に係る受信機１０は、任意の場所に設置され得るポータブルな情報処理端末であってよい。一方、情報処理装置１００は、クラウド側に存在するサーバ装置であってよい。
【0036】
また、図２では不図示であるが、実施形態に係る水位推定システム１には、利用者の端末装置Ｔがさらに含まれてよい。端末装置Ｔは、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などであってよい。
【0037】
〔４．水位測定の現場シチュエーション〕
以下の説明では、図２に示す水位推定システム１に含まれる受信機１０のうち、第１の受信機１０－１、第２の受信機１０－２１、第２の受信機１０－２２という３台の受信機１０が設置された状態において、情報処理装置１００によって水推定処理が実行される例を示す。このようなシチュエーションの一場面を図３に示す。図３は、実施形態に係る水位推定処理が行われるシチュエーションの一例を示す図である。
以下の説明では、図２に示す水位推定システム１に含まれる受信機１０のうち、第１の受信機１０－１、第２の受信機１０－２１、第２の受信機１０－２２という３台の受信機１０が設置された状態において、情報処理装置１００によって水推定処理が実行される例を示す。このようなシチュエーションの一場面を図３に示す。図３は、実施形態に係る水位推定処理が行われるシチュエーションの一例を示す図である。
【0038】
図３の例によれば、第１の受信機１０－１、第２の受信機１０－２１、第２の受信機１０－２２を用いて、ダム湖ＤＬ１の現在の水位が推定される。また、図３の例によれば、第１の受信機１０－１が図１の受信機Ｄ１に対応し、第２の受信機１０－２１が図１の受信機Ｄ２に対応し、第２の受信機１０－２２が図１の受信機Ｄ３に対応する。
【0039】
すなわち、図３には、第１の受信機１０－１、および、第２の受信機１０－２１は、ダム湖ＤＬ１の水面に設置され、第２の受信機１０－２２が、ダム湖ＤＬ１に存在するダム施設ＤＡＭ１（地面）に設置されている例が示される。また、第１の受信機１０－１と第２の受信機１０－２１との距離は「４５ｍ」であり、第２の受信機１０－２１と第２の受信機１０－２２との距離は「４５０ｍ」であり図１で説明した設置条件が満たされた状態で、これら３台の受信機１０が設置されている。
【0040】
〔５．水位測定処理の全体像〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る水位測定処理の全体像を説明する。図４は、実施形態に係る水位測定処理の全体像の一例を示す図である。また、実施形態に係る水位測定処理は、情報処理装置１００によって行われる。例えば、情報処理装置１００は、水位測定ロジックで定められる手法に従って、水位測定処理を行う。また、水位測定ロジックは、情報処理装置１００に導入されている水位測定プログラムで実現されてよい。
次に、図４を用いて、実施形態に係る水位測定処理の全体像を説明する。図４は、実施形態に係る水位測定処理の全体像の一例を示す図である。また、実施形態に係る水位測定処理は、情報処理装置１００によって行われる。例えば、情報処理装置１００は、水位測定ロジックで定められる手法に従って、水位測定処理を行う。また、水位測定ロジックは、情報処理装置１００に導入されている水位測定プログラムで実現されてよい。
【0041】
また、図４の例は、図３に対応する。具体的には、図４には、第１の受信機１０－１および第２の受信機１０－２１がダム湖ＤＬ１の水面上に設置され、第２の受信機１０－２２がダム施設ＤＡＭ１という地面に固定された状態で、ダム湖ＤＬ１の現在の水位がリアルタイムに推定される一場面が示される。
【0042】
このような状態において、第１の受信機１０－１は、ＧＮＳＳ信号に基づく位置測位により自装置の高度を算出し、算出した高度を示す高度データを情報処理装置１００に送信する。図４には、第１の受信機１０－１が、ＧＮＳＳ信号に基づき高度Ｘ１を算出した結果、これを示す第１の高度データＡＤ１を情報処理装置１００に送信した例が示される。
【0043】
また、第２の受信機１０－２１は、ＧＮＳＳ信号に基づく位置測位により自装置の高度を算出し、算出した高度を示す高度データを情報処理装置１００に送信する。図４には、第２の受信機１０－２１が、ＧＮＳＳ信号に基づき高度Ｎ２１を算出した結果、これを示す第２の高度データＡＤ２１を情報処理装置１００に送信した例が示される。
【0044】
また、第２の受信機１０－２２は、ＧＮＳＳ信号に基づく位置測位により自装置の高度を算出し、算出した高度を示す高度データを情報処理装置１００に送信する。図４には、第２の受信機１０－２２が、ＧＮＳＳ信号に基づき高度Ｎ２２を算出した結果、これを示す第２の高度データＡＤ２２を情報処理装置１００に送信した例が示される。
【0045】
情報処理装置１００は、各受信機１０から受信した高度データのうち、水面の受信機１０である第１の受信機１０－１の高度データＡＤ１、水面の受信機１０である第２の受信機１０－２１の高度データＡＤ２１については、水面からアンテナの先端までの距離をオフセット値として除外してよい。
【0046】
ここから、情報処理装置１００は、実際に水位推定処理を行う。まず、情報処理装置１００は、地面（ダム施設ＤＡＭ１）に固定の第２の受信機１０－２２を用いた高度データの調整を行う（ステップＳ１）。
【0047】
具体的には、情報処理装置１００は、第２の受信機１０－２２による位置測位で得られた第２の高度データＡＤ２２を、第１の高度データＡＤ１および第２の高度データＡＤ２１の不均一を補正するための補正データとして取得する。そして、情報処理装置１００は、地面の高度を基準位置として、基準位置に対する第２の高度データＡＤ２２の変動成分を抽出し、抽出した変動成分に基づいて、第１の高度データＡＤ１および第２の高度データＡＤ２１を調整するという補正処理を行う。
【0048】
図４の例によれば、情報処理装置１００は、基準位置に対する高度Ｎ２２の差分を変動成分として抽出し、抽出した変動成分に基づき高度Ｘ１および高度Ｎ２１を調整する。例えば、変動成分がプラスの値であれば、情報処理装置１００は、このプラスの値分だけ高度Ｘ１および高度Ｎ２１から差し引く。また、変動成分がマイナスの値であれば、情報処理装置１００は、このマイナスの値分を高度Ｘ１および高度Ｎ２１に加算する。
【0049】
図４には、ステップＳ１での補正処理の結果、高度Ｘ１が高度Ｘ１１へと調整されたことで、情報処理装置１００が、高度Ｘ１１を示す高度データを調整後の第１の高度データＡＤ１１として取得した例が示される。同様に、図４には、平準化処理の結果、高度Ｎ２１が高度Ｎ２１１へと調整されたことで、情報処理装置１００が、高度Ｎ２１１を示す高度データを調整後の第２の高度データＡＤ２１１として取得した例が示される。
【0050】
次に、情報処理装置１００は、水面上に設置される第１の受信機１０－１および第２の受信機１０－２１を用いて、高度データを調整するという補正処理を行う（ステップＳ２）。ここでの補正処理では、ステップＳ１で得られた調整後の第１の高度データＡＤ１１と、調整後の第２の高度データＡＤ２１１とが補正係数による重み付けによってバランス調整される。
【0051】
後述するが、この時点で情報処理装置１００は、特徴情報に応じた補正係数を算出する予測モデルを有している。このようなことから、情報処理装置１００は、第１の受信機１０－１および第２の受信機１０－２１それぞれの設置状況に応じた所定の情報を特徴情報として係るモデルに入力することで、出力された情報から補正処理に用いる補正係数αを算出する。
【0052】
なお、ここでいう所定の情報とは、受信機１０が高度データを観測した日時、受信機１０が設置された位置を示す位置情報、受信機１０と人工衛星との位置関係、受信機１０が有するセンサによって検知されたセンサ情報、または、受信機１０に対応する通信回線の品質状況のいずれかであってよい。もちろん、特徴情報として用いられる情報は、係る例に限定されず、受信機１０の設置状況に応じて得られるオリジナルな情報であれば、いかなる情報であってよい。
【0053】
説明を戻すと、情報処理装置１００は、補正係数αを用いた重み付けにより、第１の高度データＡＤ１１の値である高度Ｘ１１を補正する。また、情報処理装置１００は、補正係数αを用いた重み付けにより、第２の高度データＡＤ２１１の値である高度Ｎ２１１を補正する。
【0054】
最後に、情報処理装置１００は、ステップＳ２の補正処理で得られた補正後の高度データに基づいて、ダム湖ＤＬ１の水位を推定する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、補正係数αを重み値とする線形結合によって、補正後の第１の高度データＡＤ１１と、補正後の第２の高度データＡＤ２１１とを組み合わせる計算を行い、計算結果をダム湖ＤＬ１の水位として推定する。
【0055】
〔６．情報処理装置の構成〕
ここからは、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
ここからは、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【0056】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、受信機１０との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、受信機１０との間で情報の送受信を行う。
【0057】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、学習データ記憶部１２１と、高度データ記憶部１２２と、推定結果記憶部１２３とを有する。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、学習データ記憶部１２１と、高度データ記憶部１２２と、推定結果記憶部１２３とを有する。
【0058】
（学習データ記憶部１２１について）
学習データ記憶部１２１は、モデルの学習に用いられる学習データに関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る学習データ記憶部１２１の一例を示す。図６の例では、学習データ記憶部１２１は、「日時」、「ｓｉｇｎａｌ－１」、「ｓｉｇｎａｌ－２」、「水位」、「正解係数」、「特徴情報」といった項目を有する。
学習データ記憶部１２１は、モデルの学習に用いられる学習データに関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る学習データ記憶部１２１の一例を示す。図６の例では、学習データ記憶部１２１は、「日時」、「ｓｉｇｎａｌ－１」、「ｓｉｇｎａｌ－２」、「水位」、「正解係数」、「特徴情報」といった項目を有する。
【0059】
「日時」は、「ｓｉｇｎａｌ－１」および「ｓｉｇｎａｌ－２」が観測された日時を示す情報である。
【0060】
「ｓｉｇｎａｌ－１」は、教師データの要素の１つであり、教師データを収集する際に用いられた受信機１０による位置測位で得られた高度データを示す。なお、係る受信機１０は、例えば、ダム湖ＤＬ１における任意の場所（例えば、水面や地面など）に設置された１つの受信機１０であってよく、今回の水位測定に用いるものとしてこれまで説明してきた第１の受信機１０－１と見做すことのできるものであってよい。学習時におけるこのような受信機１０を便宜上以下では受信機１０ｘ１と表記する。
【0061】
「ｓｉｇｎａｌ－２」は、教師データの要素の１つであり、教師データを収集する際に用いられた受信機１０による位置測位で得られた高度データを示す。なお、係る受信機１０は、例えば、ダム湖ＤＬ１における任意の場所（例えば、水面や地面など）に設置された１つの受信機１０であってよく、今回の水位測定に用いるものとしてこれまで説明してきた第２の受信機１０－２１（あるいは、第２の受信機１０－２２）と見做すことのできるものであってよい。学習時におけるこのような受信機１０を便宜上以下では受信機１０ｘ２と表記する。
【0062】
「水位」は、「ｓｉｇｎａｌ－１」および「ｓｉｇｎａｌ－２」が観測された「日時」でのダム湖ＤＬ１の真の水位を示す情報である。なお、ここでいう「水位」には、ダム湖ＤＬ１に設けられる水位計の値が採用されてよい。
【0063】
「正解係数」は、水位推定に用いられる式（１）に対して、「ｓｉｇｎａｌ－１」および「ｓｉｇｎａｌ－２」、そして、「水位」を入力することで算出される係数である。
【0064】
「特徴情報」は、受信機１０ｘ１が「ｓｉｇｎａｌ－１」を観測した日時、受信機１０ｘ１が設置された位置を示す位置情報、受信機１０ｘ１と受信機１０ｘ１が受信したＧＮＳＳ信号の発信元となるＧＮＳＳ衛星との位置関係、受信機１０ｘ１が有するセンサによって検知されたセンサ情報、または、受信機１０ｘ１機に対応する通信回線の品質状況のいずれかであってよい。
【0065】
また、「特徴情報」は、受信機１０ｘ２が「ｓｉｇｎａｌ－２」を観測した日時、受信機１０ｘ２が設置された位置を示す位置情報、受信機１０ｘ２と受信機１０ｘ２が受信したＧＮＳＳ信号の発信元となるＧＮＳＳ衛星との位置関係、受信機１０ｘ２が有するセンサによって検知されたセンサ情報、または、受信機１０ｘ２に対応する通信回線の品質状況のいずれかであってもよい。
【0066】
ここで、図６には、日時「ＴＭ１」と、ｓｉｇｎａｌ－１「ｓｇ１１」と、ｓｉｇｎａｌ－２「ｓｇ２１」と、水位「ＷＬ１」と、正解係数「ｓα１」と、特徴情報「ｘ１１，ｘ１２，ｘ２３」とが対応付けられる例が示される。
【0067】
係る例は、ダム湖ＤＬ１に設置された受信機１０ｘ１が、日時「ＴＭ１」において、ｓｉｇｎａｌ－１「ｓｇ１１」という高度を算出した例を示す。また、ダム湖ＤＬ１に設置された受信機１０ｘ２が、日時「ＴＭ１」において、ｓｉｇｎａｌ－１「ｓｇ２１」という高度を算出した例を示す。
【0068】
また、係る例は、位置測位によってｓｉｇｎａｌ－１「ｓｇ１１」、ｓｉｇｎａｌ－２「ｓｇ２１」が算出された日時「ＴＭ１」では、ダム湖ＤＬ１の水位計は水位「ＷＬ１」を指し示していたことにより、この値が日時「ＴＭ１」での真の水位として採用された例を示す。
【0069】
また、係る例は、日時「ＴＭ１」では、受信機１０ｘ１に対応する特徴情報（受信機１０ｘ１が設置された状況に応じた情報）が、特徴ｘ１１および特徴ｘ１２であった例を示す。また、日時「ＴＭ１」では、受信機１０ｘ２に対応する特徴情報（受信機１０ｘ２が設置された状況に応じた情報）が、特徴ｘ２３であった例を示す。
【0070】
また、係る例は、水位「ＷＬ１」と、特徴情報「ｘ１１，ｘ１２，ｘ２３」とを式（１）に当てはめることにより、係数「ｓα１」が算出され、これが正解の係数として定められた例を示す。
【0071】
また、上記例によれば、正解係数「ｓα１」と特徴情報「ｘ１１，ｘ１２，ｘ２３」との組が１つの教師データとなる。
【0072】
なお、「特徴情報」は、上記例に限定されない。例えば、「特徴情報」は、受信機１０ｘ１（受信機１０ｘ２）が受信したＧＮＳＳ信号のＳ／Ｎ比、あるいは、受信機１０ｘ１（受信機１０ｘ２）が測位に使用した衛星の数であってもよい。
【0073】
（高度データ記憶部１２２について）
高度データ記憶部１２２は、受信機１０による位置測位で得られた高度を示す高度データに関する情報を記憶する。図６には、実施形態に係る高度データ記憶部１２２の一例も示される。図６の例では、高度データ記憶部１２２は、「日時」、「ｓｉｇｎａｌ－１」、「ｓｉｇｎａｌ－２」、「水位」、「補正係数」、「特徴情報」といった項目を有する。
高度データ記憶部１２２は、受信機１０による位置測位で得られた高度を示す高度データに関する情報を記憶する。図６には、実施形態に係る高度データ記憶部１２２の一例も示される。図６の例では、高度データ記憶部１２２は、「日時」、「ｓｉｇｎａｌ－１」、「ｓｉｇｎａｌ－２」、「水位」、「補正係数」、「特徴情報」といった項目を有する。
【0074】
「日時」は、水位を推定したい現時点での日時を示す情報である。
【0075】
「ｓｉｇｎａｌ－１」は、第１の受信機１０－１による位置測位で得られた第１の高度データＡＤ１を示す。より具体的には、「ｓｉｇｎａｌ－１」は、第１の高度データＡＤ１が、第２の受信機１０－２２を用いた補正処理で調整された後の第１の高度データＡＤ１１であってよい。すなわち、図４の例によれば、「ｓｉｇｎａｌ－１」は「高度Ｘ１１」に対応する。
【0076】
「ｓｉｇｎａｌ－２」は、第２の受信機１０－２１による位置測位で得られた第２の高度データＡＤ２１を示す。より具体的には、「ｓｉｇｎａｌ－２」は、第２の高度データＡＤ２１が、第２の受信機１０－２２を用いた補正処理で調整された後の第２の高度データＡＤ２１１であってよい。すなわち、図４の例によれば、「ｓｉｇｎａｌ－２」は「高度Ｎ２１１」に対応する。
【0077】
「水位」は、今回の水位推定処理で推定され得る水位を示し、図６には、「水位」が推定される前の未知の状態が示される。
【0078】
「補正係数」は、第１の受信機１０－１および第２の受信機１０－２１それぞれの設置状況に応じた所定の情報を特徴情報としてモデルに入力した場合に、出力情報に基づき算出された係数であって、第１の高度データＡＤ１１、および、第２の高度データＡＤ２１１に対する重み付け係数に相当する。図６には、「補正係数」が算出される前の未知の状態が示される。
【0079】
「特徴情報」は、第１の受信機１０－１が設置された状況に応じた所定の情報であって、対応する「日時」において取得された情報である。また、「特徴情報」は、第２の受信機１０－２１が設置された状況に応じた所定の情報であって、対応する「日時」において取得された情報であってもよい。すなわち「特徴情報」は、第１の受信機１０－１および第２の受信機１０－２１双方の情報を含んでいてもよいし、いずれか一方の情報だけでもよい。
【0080】
また、ここでいう「特徴情報」は、具体的には、第１の受信機１０－１が「ｓｉｇｎａｌ－１」を観測した日時、第１の受信機１０－１が設置された位置を示す位置情報、第１の受信機１０－１と第１の受信機１０－１が受信したＧＮＳＳ信号の発信元となるＧＮＳＳ衛星との位置関係、第１の受信機１０－１が有するセンサによって検知されたセンサ情報、または、第１の受信機１０－１に対応する通信回線の品質状況のいずれかであってよい。
【0081】
また、「特徴情報」は、具体的には、第２の受信機１０－２１が「ｓｉｇｎａｌ－２」を観測した日時、第２の受信機１０－２１が設置された位置を示す位置情報、第２の受信機１０－２１と第２の受信機１０－２１が受信したＧＮＳＳ信号の発信元となるＧＮＳＳ衛星との位置関係、第２の受信機１０－２１が有するセンサによって検知されたセンサ情報、または、第２の受信機１０－２１に対応する通信回線の品質状況のいずれかであってもよい。
【0082】
（推定結果記憶部１２３について）
推定結果記憶部１２３は、水位推定処理によって推定された水位に関する情報を記憶してよい。
推定結果記憶部１２３は、水位推定処理によって推定された水位に関する情報を記憶してよい。
【0083】
（制御部１３０について）
図５に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
図５に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
【0084】
図５に示すように、制御部１３０は、収集部１３１は、生成部１３２と、取得部１３３と、調整部１３４と、算出部１３５と、推定部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図５に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【0085】
（収集部１３１について）
収集部１３１は、補正係数を予測する予測モデルを生成するために、モデルに学習させる教師データを収集する。
収集部１３１は、補正係数を予測する予測モデルを生成するために、モデルに学習させる教師データを収集する。
【0086】
（生成部１３２について）
生成部１３２は、補正係数の算出に用いられる予測モデルを生成する。例えば、生成部１３２は、特徴情報が入力された場合に、補正係数の算出に用いられる情報を出力する予測モデルを生成する。
生成部１３２は、補正係数の算出に用いられる予測モデルを生成する。例えば、生成部１３２は、特徴情報が入力された場合に、補正係数の算出に用いられる情報を出力する予測モデルを生成する。
【0087】
例えば、生成部１３２は、第１の受信機１０－１および第２の受信機１０－２１の組に対応する複数の受信機（受信機１０ｘ１、受信機１０ｘ２）それぞれから得られた高度データの組、および、複数の受信機が設置された設置環境での水位（真の水位）に基づき決定される正解の係数と、複数の受信機の少なくともいずれか一方が設置された状況に応じた特徴情報との組を教師データとして、正解の係数と特徴情報との関係性をモデルに学習させることで、予測モデルを生成する。
【0088】
例えば、生成部１３２は、教師データを用いた教師あり（教師つき）の学習（トレーニングもしくは訓練ともいえる）により、予測モデルを生成する。ここで、学習モデルは、回帰モデルで実現されるとすると、回帰モデルは、入力層と出力層とを有する単純パーセプトロンと見做すことができる。
【0089】
また、予測モデルは、モデルにおける出力と入力との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の処理により生成される。例えば、予測モデルは、誤差関数等、所定の損失（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことにより生成される。
【0090】
（取得部１３３について）
取得部１３３は、第１の受信機１０が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、第２の受信機１０が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する。
取得部１３３は、第１の受信機１０が受信した衛星信号から得られた高度データである第１の高度データと、第２の受信機１０が受信した衛星信号から得られた高度データである第２の高度データとを取得する。
【0091】
図４の例では、取得部１３３は、第１の受信機１０－１による位置測位によって得られた第１の高度データＡＤ１を取得している。また、取得部１３３は、第２の受信機１０－２１による位置測位によって得られた第２の高度データＡＤ２１を取得している。さらに、取得部１３３は、第２の受信機１０－２２による位置測位によって得られた第２の高度データＡＤ２２を取得している。
【0092】
（調整部１３４について）
調整部１３４は、地面に設置される第２の受信機１０が受信した衛星信号から得られた高度データを、高度データの不均一を補正するための補正データとして取得する。そして、調整部１３４は、取得した補正データを用いて、第１の高度データおよび第２の高度データを調整する。例えば、調整部１３４は、地面の高度を基準位置として、基準位置に対する補正データの変動成分を抽出し、抽出した変動成分に基づいて、第１の高度データおよび第２の高度データを調整する。また、調整部１３４は、補正データが観測されたタイミングと同一のタイミングに観測された高度データを、変動成分を用いて調整してよい。
調整部１３４は、地面に設置される第２の受信機１０が受信した衛星信号から得られた高度データを、高度データの不均一を補正するための補正データとして取得する。そして、調整部１３４は、取得した補正データを用いて、第１の高度データおよび第２の高度データを調整する。例えば、調整部１３４は、地面の高度を基準位置として、基準位置に対する補正データの変動成分を抽出し、抽出した変動成分に基づいて、第１の高度データおよび第２の高度データを調整する。また、調整部１３４は、補正データが観測されたタイミングと同一のタイミングに観測された高度データを、変動成分を用いて調整してよい。
【0093】
図４の例では、調整部１３４は、第２の受信機１０－２２による位置測位で得られた第２の高度データＡＤ２２を、第１の高度データＡＤ１および第２の高度データＡＤ２１の不均一を補正するための補正データとして取得している。そして、調整部１３４は、地面の高度を基準位置として、基準位置に対する第２の高度データＡＤ２２の変動成分を抽出し、抽出した変動成分に基づいて、第１の高度データＡＤ１および第２の高度データＡＤ２１を調整するという補正処理を行っている。
【0094】
（算出部１３５について）
算出部１３５は、受信機１０が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する。例えば、算出部１３５は、所定の受信機１０（上記例では、受信機１０ｘ１、受信機１０ｘ２）から取得された高度データに応じて決定される正解の係数、および、この所定の受信機１０が設置された状況に応じた特徴情報との関係性を学習したモデルと、所定の情報とに基づいて、補正係数を算出する。一例として、算出部１３５は、第１の受信機１０が設置された状況に応じた所定の情報、または、第２の受信機１０が設置された状況に応じた所定の情報のうちの少なくともいずれか一方を特徴情報として、モデルに入力することで、出力された情報に基づいて、補正係数を算出する。
算出部１３５は、受信機１０が設置された状況に応じた所定の情報に基づいて、補正係数を算出する。例えば、算出部１３５は、所定の受信機１０（上記例では、受信機１０ｘ１、受信機１０ｘ２）から取得された高度データに応じて決定される正解の係数、および、この所定の受信機１０が設置された状況に応じた特徴情報との関係性を学習したモデルと、所定の情報とに基づいて、補正係数を算出する。一例として、算出部１３５は、第１の受信機１０が設置された状況に応じた所定の情報、または、第２の受信機１０が設置された状況に応じた所定の情報のうちの少なくともいずれか一方を特徴情報として、モデルに入力することで、出力された情報に基づいて、補正係数を算出する。
【0095】
図４の例では、算出部１３５は、第１の受信機１０－１および第２の受信機１０－２１それぞれの設置状況に応じた所定の情報を特徴情報として係るモデルに入力することで、出力された情報から補正処理に用いる補正係数αを算出している。
【0096】
（推定部１３６について）
推定部１３６は、算出部１３５により算出された補正係数を用いて第１の高度データおよび第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、水位測定対象（例えば、ダム湖ＤＬ１）の水位を推定する。より具体的には、推定部１３６は、調整部１３４によって調整された高度データが補正係数を用いて補正された後の補正後のデータに基づいて、水位測定対象の水位を推定する。
推定部１３６は、算出部１３５により算出された補正係数を用いて第１の高度データおよび第２の高度データが補正された補正後のデータに基づいて、水位測定対象（例えば、ダム湖ＤＬ１）の水位を推定する。より具体的には、推定部１３６は、調整部１３４によって調整された高度データが補正係数を用いて補正された後の補正後のデータに基づいて、水位測定対象の水位を推定する。
【0097】
例えば、推定部１３６は、後述する式（１）に対して、補正後のデータと補正係数とを適用することで水位を推定することができる。この点について、図４の例によれば、例えば、推定部１３６は、補正係数αを重み値とする線形結合によって、補正後の第１の高度データＡＤ１１と、補正後の第２の高度データＡＤ２１１とを組み合わせる計算を行い、計算結果をダム湖ＤＬ１の水位として推定する。
【0098】
〔７．学習処理手順〕
ここからは、図７を用いて、補正係数を予測する予測モデルを生成するための学習処理の手順を説明する。図７は、実施形態に係る学習処理手順を示すフローチャートである。学習処理は、収集部１３１と生成部１３２との間で行われる。
ここからは、図７を用いて、補正係数を予測する予測モデルを生成するための学習処理の手順を説明する。図７は、実施形態に係る学習処理手順を示すフローチャートである。学習処理は、収集部１３１と生成部１３２との間で行われる。
【0099】
また、学習処理手順の説明には、適宜、図６の例を用いることにする。具体的には、教師データの収集にあたってダム湖ＤＬ１の水面上に受信機１０ｘ１および受信機１０ｘ２が設置されたとして、これら複数の受信機１０ベースで教師データの収集およびモデル生成が行われる場面を例に挙げて図７を説明する。
【0100】
図７の例では、受信機１０ｘ１および受信機１０ｘ２は、連続的に位置測位を行うことで自装置の高度を常時算出しているものとする。受信機１０ｘ１および受信機１０ｘ２は、高度を算出するたびに、算出した高度を示す高度データを情報処理装置１００に送信していてよい。
【0101】
このような場合、収集部１３１は、受信機１０ｘ１および受信機１０ｘ２から送信された高度データを取得するタイミングになったか否かを判定してよい（ステップＳ７０１）。そして、収集部１３１は、高度データを取得するタイミングになっていないと判定している間は（ステップＳ７０１；Ｎｏ）、高度データを取得するタイミングになったと判定できるまで待機する。
【0102】
一方、収集部１３１は、高度データを取得するタイミングになったと判定した場合には（ステップＳ７０１；Ｙｅｓ）、受信機１０ｘ１および受信機１０ｘ２から送信された高度データのうち所定の高度データを取得してよい（ステップＳ７０２）。例えば、収集部１３１は、受信機１０ｘ１から送信されている高度データと、受信機１０ｘ２から送信されている高度データとの間で、観測日時（測位日時）が共通する最新の高度データを取得することができる。また、この結果、収集部１３１は、受信機１０ｘ１と受信機１０ｘ２との組に対応する１組の高度データを取得することができる。
【0103】
図７の例では、収集部１３１は、受信機１０ｘ１が日時「ＴＭ１」に行った位置測位による測位結果であるｓｉｇｎａｌ－１として、高度「ｓｇ１１」を示す高度データを取得したとする。また、収集部１３１は、受信機１０ｘ２が日時「ＴＭ１」に行った位置測位による測位結果であるｓｉｇｎａｌ－２として、高度「ｓｇ２１」を示す高度データを取得したとする。
【0104】
また、収集部１３１は、高度データを取得した今回のタイミングでのダム湖ＤＬ１の水位を示す水位情報を、このタイミングでのダム湖ＤＬ１の真の水位を示す水位情報として取得する（ステップＳ７０３）。例えば、収集部１３１は、ダム湖ＤＬ１に備えられる水位計を制御するシステムにアクセスすることで水位情報を取得してよい。また、水位情報は、人手によって入力されてもよい。
【0105】
図７の例では、収集部１３１は、日時「ＴＭ１」において水位計が指し示していた水位として水位「ＷＬ１」を示す水位情報を取得したとする。
【0106】
また、収集部１３１は、受信機１０ｘ１および受信機１０ｘ２それぞれに対応する特徴情報を取得する（ステップＳ７０４）。具体的には、収集部１３１は、受信機１０ｘ１が設置された設置状況に応じた特定の情報を特徴情報として取得してよい。同様に、収集部１３１は、受信機１０ｘ２が設置された設置状況に応じた特定の情報を特徴情報として取得してよい。なお、特徴情報は、高度データとともに情報処理装置１００へと送信されてよく、係る場合には、収集部１３１は、これまでに送信されてきている特長情報の中から今回のタイミングに対応する特徴情報を取得してよい。
【0107】
図７の例では、収集部１３１は、受信機１０ｘ１に対応する特徴情報として、受信機１０ｘ１が日時「ＴＭ１」に送信した特徴情報「ｘ１１，ｘ１２」を取得したとする。また、収集部１３１は、受信機１０ｘ２に対応する特徴情報として、受信機１０ｘ２が日時「ＴＭ１」に送信した特徴情報「ｘ２３」を取得したとする。
【0108】
次に、収集部１３１は、ステップＳ７０２で取得している高度データの組と、ステップＳ７０３で取得している水位情報とに基づいて、高度データの組と水位情報とに対応する正解の係数を決定する（ステップＳ７０５）。具体的には、収集部１３１は、以下の式（１）に高度データの組と、水位情報とを入力することで、係数αを算出し、算出した係数αを正解の係数として決定する。
【0109】
水位＝｛α×ｓｉｇｎａｌ－１｝＋｛（１－α）×ｓｉｇｎａｌ－２｝・・・（１）
【0110】
上記例によると、収集部１３１は、水位「ＷＬ１」＝｛α×「ｓｇ１１」｝＋｛（１－α）×「ｓｇ２１」｝を計算することで係数αを求める。
【0111】
図７の例では、収集部１３１は、係数αとして「ｓα１」を算出したとする。係る場合、収集部１３１は、係数ｓα１を、高度データの組（ｓｇ１１、ｓｇ２１）と水位情報（ＷＬ１）とに対応する正解の係数として決定する。
【0112】
また、収集部１３１は、これまでに得られたデータを対応付けて学習データ記憶部１２１に登録してよい（ステップＳ７０６）。この結果、図６に示す学習データ記憶部１２１において、１段目のレコードが得られることになる。また、この１段目のレコードに着目すると、正解の係数「ｓα１」と、特徴情報「ｘ１１，ｘ１２，ｘ２３」との組が、１つの教師データとなる。
【0113】
ここで、収集部１３１は、このような教師データが十分に収集できたか否かを判定する（ステップＳ７０７）。教師データの量が少ない場合、高精度なモデルが得られない。このため、収集部は、予測モデルを生成するための機械学習において必要十分とされるだけの量の教師データが学習データ記憶部１２１に蓄積されているか否かを判定してよい。
【0114】
収集部１３１は、十分な量の教師データを収集できていないと判定した場合には（ステップＳ７０７；Ｎｏ）、ステップＳ７０１からの処理を再度実行する。
【0115】
一方、収集部１３１は、十分な量の教師データを収集できたと判定した場合には（ステップＳ７０７；Ｙｅｓ）、生成部１３２へと処理を移行する。
【0116】
これに応じて、生成部１３２は、教師データを用いた機械学習により、補正係数の算出に用いられる予測モデルを生成する（ステップＳ７０８）。具体的には、生成部１３２は、正解の係数と特徴情報との関係性をモデルに学習させることで、特徴情報が入力された場合に、補正係数の算出に用いられる情報を出力する予測モデルを生成する。
【0117】
なお、これまでの例によれば、予測モデルに入力される情報とは、第１の受信機１０－１の設置状況に依存する特定の情報、あるいは、第２の受信機１０－２１の設置状況に依存する特定の情報である。特徴情報の具体例につては上述した通りであるため、ここでの説明については省略する。
【0118】
また、予測モデルを用いて算出される補正係数は、式（１）に示される係数αに相当する。例えば、情報処理装置１００は、第１の受信機１０－１に対応する環境依存情報（所定の情報の一例）、または、第２の受信機１０－２１に対応する環境依存情報（所定の情報の一例）のうちの少なくともいずれか一方を特徴情報として予測モデルに入力することで、補正係数αを得ることができる。
【0119】
また、図６に示す高度データ記憶部１２２の例を用いると、情報処理装置１００は、第１の高度データＡＤ１１が示す「高度Ｘ１１」を「ｓｉｇｎａｌ－１」として式（１）に入力し、第２の高度データＡＤ２１１が示す「高度Ｎ２１１」を「ｓｉｇｎａｌ－２」として式（１）に入力する。さらに、情報処理装置１００は、今回算出した補正係数αも式（１）に入力する。そうすると、情報処理装置１００は、式（１）を解くことで、ダム湖ＤＬ１の水位に関する情報を求めることができるようになる。この点については、図８でも再度説明する。
【0120】
〔８．水位処理手順〕
ここからは、図８を用いて、受信機を用いた水位推定処理の手順を説明する。図８は、実施形態に係る水位推定システム１で実行される水位推定処理を示すシーケンス図である。図８の例では、図３で説明したシチュエーションを例に挙げて、ダム湖ＤＬ１の水位が推定される処理手順を説明する。また、図８に示す水位推定処理は、図７で生成された予測モデルが利用される。したがって、実施形態に係る水位推定処理は、学習処理とは別フェーズで行われてよいものである。
ここからは、図８を用いて、受信機を用いた水位推定処理の手順を説明する。図８は、実施形態に係る水位推定システム１で実行される水位推定処理を示すシーケンス図である。図８の例では、図３で説明したシチュエーションを例に挙げて、ダム湖ＤＬ１の水位が推定される処理手順を説明する。また、図８に示す水位推定処理は、図７で生成された予測モデルが利用される。したがって、実施形態に係る水位推定処理は、学習処理とは別フェーズで行われてよいものである。
【0121】
図８の例では、第１の受信機１０－１は、ＧＮＳＳ信号に基づく位置測位により自装置の高度を算出し、算出した高度を示す第１の高度データを情報処理装置１００に送信している。また、第１の受信機１０－１は、設置状況に応じた特定の情報（特徴情報としてモデルに入力される情報）も第１の高度データとともに送信してよい。例えば、第１の受信機１０－１は、第１の高度データを算出するたびに、算出した第１の高度データと、この時点での特定の情報とを対応付けて情報処理装置１００に送信してよい。
【0122】
また、第１の受信機１０－１によって送信される特定の情報とは、第１の受信機１０－１が位置測位した日時、第１の受信機１０－１が設置された位置を示す位置情報（測位日時での位置）、ＧＮＳＳ信号の発信元となるＧＮＳＳ衛星と第１の受信機１０－１との位置関係（測位日時での位置関係）、第１の受信機１０－１が有するセンサによって検知されたセンサ情報（測位日時でのセンサ情報）、または、第１の受信機１０－１に対応する通信回線の品質状況（測位日時での品質状況）のいずれかであってもよい。なお、特定の情報は、係る例に限定されず、例えば、第１の受信機１０－１が受信したＧＮＳＳ信号のＳ／Ｎ比、あるいは、第１の受信機１０－１が測位に使用した衛星の数であってもよい。
【0123】
また、図８の例では、第２の受信機１０－２１は、ＧＮＳＳ信号に基づく位置測位により自装置の高度を算出し、算出した高度を示す第２の高度データを情報処理装置１００に送信している。第２の受信機１０－２１も同様に、設置状況に応じた特定の情報（特徴情報としてモデルに入力される情報）を第２の高度データとともに送信してよい。例えば、第２の受信機１０－２１は、第２の高度データを算出するたびに、算出した第２の高度データと、この時点での特定の情報とを対応付けて情報処理装置１００に送信してよい。
【0124】
第２の受信機１０－２１によって送信される特定の情報とは、第２の受信機１０－２１が位置測位した日時、第２の受信機１０－２１が設置された位置を示す位置情報（測位日時での位置）、ＧＮＳＳ信号の発信元となるＧＮＳＳ衛星と第２の受信機１０－２１との位置関係（測位日時での位置関係）、第２の受信機１０－２１が有するセンサによって検知されたセンサ情報（測位日時でのセンサ情報）、または、第２の受信機１０－２１に対応する通信回線の品質状況（測位日時での品質状況）のいずれかであってもよい。同様に、特定の情報は、第２の受信機１０－２１が受信したＧＮＳＳ信号のＳ／Ｎ比、あるいは、第２の受信機１０－２１が測位に使用した衛星の数であってもよい。
【0125】
また、図８の例では、第２の受信機１０－２２は、ＧＮＳＳ信号に基づく位置測位により自装置の高度を算出し、算出した高度を示す第２の高度データを情報処理装置１００に送信している。第２の受信機１０－２２も同様に、設置状況に応じた特定の情報（特徴情報としてモデルに入力される情報）を第２の高度データとともに送信してよい。例えば、第２の受信機１０－２２は、第２の高度データを算出するたびに、算出した第２の高度データと、この時点での特定の情報とを対応付けて情報処理装置１００に送信してよい。
【0126】
第２の受信機１０－２２によって送信される特定の情報とは、第２の受信機１０－２２が位置測位した日時、第２の受信機１０－２２が設置された位置を示す位置情報（測位日時での位置）、ＧＮＳＳ信号の発信元となるＧＮＳＳ衛星と第２の受信機１０－２２との位置関係（測位日時での位置関係）、第２の受信機１０－２２が有するセンサによって検知されたセンサ情報（測位日時でのセンサ情報）、または、第２の受信機１０－２２に対応する通信回線の品質状況（測位日時での品質状況）のいずれかであってもよい。同様に、特定の情報は、第２の受信機１０－２２が受信したＧＮＳＳ信号のＳ／Ｎ比、あるいは、第２の受信機１０－２２が測位に使用した衛星の数であってもよい。
【0127】
上記のように各受信機から高度データおよび特定の情報が送信されることで、情報処理装置１００は、各受信機１０から高度データおよび特定の情報を随時受信している（ステップＳ８０１）。
【0128】
このような状態において、取得部１３３は、第１の受信機１０－１、第２の受信機１０－２１、および、第２の受信機１０－２２それぞれから送信されてきている高度データの間において、測位日時（観測日時）が共通する最新の高度データをそれぞれ取得してよい（ステップＳ８０２）。
【0129】
図８には、取得部１３３が、第１の受信機１０－１による第１の高度データのうち、高度Ｘ１を示す第１の高度データＡＤ１を取得した例が示される。また、図８には、取得部１３３が、第２の受信機１０－２１による第２の高度データのうち、高度Ｎ２１を示す第２の高度データＡＤ２１を取得した例が示される。また、図８には、取得部１３３が、第２の受信機１０－２２による第２の高度データのうち、高度Ｎ２２を示す第２の高度データＡＤ２２を取得した例が示される。
【0130】
なお、取得部１３３は、各受信機１０から受信した高度データのうち、水面の受信機１０である第１の受信機１０－１の高度データＡＤ１、水面の受信機１０である第２の受信機１０－２１の高度データＡＤ２１については、水面からアンテナの先端までの距離をオフセット値として除外してよい。
【0131】
また、取得部１３３は、第１の受信機１０－１、第２の受信機１０－２１、および、第２の受信機１０－２２それぞれから送信されてきている特定の情報のうち、ステップＳ８０２で取得した高度データが測位された日時に対応する情報を特徴情報として取得する（ステップＳ８０３）。
【0132】
図８には、取得部１３３が、第１の受信機１０－１に対応する特定の情報のうち、測位日時での設置状況に応じた特徴ｘ４１を示す特徴情報を取得した例が示される。また、図８には、取得部１３３が、第２の受信機１０－２１に対応する特定の情報のうち、測位日時での設置状況に応じた特徴ｘ４２を示す特徴情報を取得した例が示される。また、図８には、取得部１３３が、第２の受信機１０－２２に対応する特定の情報のうち、測位日時での設置状況に応じた特徴ｘ４３を示す特徴情報を取得した例が示される。
【0133】
次に、調整部１３４は、地面（ダム施設ＤＡＭ１）に固定の第２の受信機１０－２２を用いた高度データの調整（補正）を行う。図８の例では、調整部１３４は、第２の受信機１０－２２による第２の高度データＡＤ２２を、第１の高度データＡＤ１および第２の高度データＡＤ２１の不均一を補正するための補正データとして取得している。
【0134】
このような状態において、調整部１３４は、地面の高度を基準位置として、基準位置に対する第２の高度データＡＤ２２の変動成分を抽出する（ステップＳ８０４）。例えば、調整部１３４は、基準位置に対する高度Ｎ２２（第２の高度データＡＤ２２が示す高度）の差分を変動成分として抽出する。
【0135】
そして、調整部１３４は、抽出した変動成分を用いて、第１の高度データＡＤ１および第２の高度データＡＤ２１を調整する補正処理を行う（ステップＳ８０５）。例えば、調整部１３４は、抽出した変動成分がプラスの値であれば、このプラスの値分だけ高度Ｘ１（第１の高度データＡＤ１が示す高度）、および、高度Ｎ２１（第２の高度データＡＤ２１が示す高度）から差し引く。一方、調整部１３４は、抽出した変動成分がマイナスの値であれば、このマイナスの値分を高度Ｘ１および高度Ｎ２１に加算する。
【0136】
算出部１３５は、調整後の高度データの組を取得する（ステップＳ８０６）。
【0137】
図８には、高度Ｘ１が高度Ｘ１１へと調整されたことで、算出部１３５が、高度Ｘ１１を示す高度データを調整後の第１の高度データＡＤ１１として取得した例が示される。また、図８には高度Ｎ２１が高度Ｎ２１１へと調整されたことで、算出部１３５が、高度Ｎ２１１を示す高度データを調整後の第２の高度データＡＤ２１１として取得した例が示される。
【0138】
また、係る例では、情報処理装置１００は、図６に示す高度データ記憶部１２２を得ることができるようになる。例えば、算出部１３５は、図６に示すように、第１の高度データＡＤ１１が示す「高度Ｘ１１」を「ｓｉｇｎａｌ－１」とし、第２の高度データＡＤ２１１が示す「高度Ｎ２１１」を「ｓｉｇｎａｌ－２」として、高度データ記憶部１２２に登録することができる。また、算出部１３５は、図６に示すように、第１の受信機１０－１に対応する特徴ｘ４１を示す特徴情報と、第２の受信機１０－２１に対応する特徴ｘ４２を示す特徴情報とを高度データ記憶部１２２に登録することができる。
【0139】
そして、係る例では、算出部１３５は、高度データ記憶部１２２に登録される特徴情報と、図７で説明した手順で生成されている予測モデルとに基づいて、補正係数αを算出する（ステップＳ８０７）。具体的には、算出部１３５は、特徴ｘ４１を示す特徴情報と、特徴ｘ４２を示す特徴情報とを予測モデルに入力することで、予測モデルによって出力された情報に基づいて、補正係数αを算出する。
【0140】
そして、推定部１３６は、調整後の第１の高度データＡＤ１１および調整後の第２の高度データＡＤ２１１と、補正係数αとを、式（１）に適用することで、ダム湖ＤＬ１の水位を推定する（ステップＳ８０８）。
【0141】
例えば、推定部１３６は、第１の高度データＡＤ１１が示す「高度Ｘ１１」を「ｓｉｇｎａｌ－１」として式（１）に入力し、第２の高度データＡＤ２１１が示す「高度Ｎ２１１」を「ｓｉｇｎａｌ－２」として式（１）に入力する。また、推定部１３６は、補正係数αも式（１）に入力する。そして、推定部１３６は、式（１）を解くことで、得られた値をダム湖ＤＬ１の水位として見積る。
【0142】
また、推定部１３６は、ダム湖ＤＬ１の水位を推定するよう要求した利用者Ｕ１に対して、推定結果を提供する処理も行ってよい。例えば、推定部１３６は、利用者Ｕ１が有する端末装置Ｔへと推定結果を送信してよい（ステップＳ８０９）。
【0143】
〔９．変形例〕
上記実施形態に係る水位推定システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、水位推定システム１の他の実施形態について説明する。
上記実施形態に係る水位推定システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、水位推定システム１の他の実施形態について説明する。
【0144】
〔９－１．変形例（１）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、地面に固定される第２の受信機１０－２２による高度データを補正データとして、水面の第１の受信機１０－１による高度データと、水面の第２の受信機１０－２１による高度データとを補正し、係る補正処理で調整した後の高度データを用いて、水位を推定する例を示した。
上記実施形態では、情報処理装置１００が、地面に固定される第２の受信機１０－２２による高度データを補正データとして、水面の第１の受信機１０－１による高度データと、水面の第２の受信機１０－２１による高度データとを補正し、係る補正処理で調整した後の高度データを用いて、水位を推定する例を示した。
【0145】
しかし、情報処理装置１００は、水面の第１の受信機１０－１による高度データと、地面に固定される第２の受信機１０－２２による高度データとを補正し、係る補正処理で調整した後の高度データを用いて、水位を推定してよい。係る例では、第１の受信機１０－１に対応する特徴情報、または、第２の受信機１０－２２に対応する特徴情報のうち、少なくともいずれか一方が予測モデルに入力されることで、補正係数αが算出される。そして、情報処理装置１００は、調整後の高度データの組と、補正係数αとを式（１）に入力することで、ダム湖ＤＬ１における１つの水位を推定する。
【0146】
また、情報処理装置１００は、水面の第２の受信機１０－２１による高度データと、地面に固定される第２の受信機１０－２２による高度データとを補正し、係る補正処理で調整した後の高度データを用いて、水位を推定してよい。係る例では、第２の受信機１０－２１に対応する特徴情報、または、第２の受信機１０－２２に対応する特徴情報のうち、少なくともいずれか一方が予測モデルに入力されることで、補正係数αが算出される。そして、情報処理装置１００は、調整後の高度データの組と、補正係数αとを式（１）に入力することで、ダム湖ＤＬ１における別の１つの水位を推定する。
【0147】
また、情報処理装置１００は、これまでの例のように、水面の第１の受信機１０－１による高度データと、水面の第２の受信機１０－２１による高度データとを補正し、係る補正処理で調整した後の高度データを用いて、さらに水位を推定してよい。係る例では、第１の受信機１０－１に対応する特徴情報、または、第２の受信機１０－２１に対応する特徴情報のうち、少なくともいずれか一方が予測モデルに入力されることで、補正係数αが算出される。そして、情報処理装置１００は、調整後の高度データの組と、補正係数αとを式（１）に入力することで、ダム湖ＤＬ１におけるさらに別の１つの水位を推定する。
【0148】
上記例によると、情報処理装置１００は、ダム湖ＤＬ１においてリアルタイムに３つの水位を得ることになる。係る場合、情報処理装置１００は、この３つの水位を用いたデータクリーニングにより、３つの水位を統合し、最終的な１つの水位を取得してよい。
【0149】
〔９－２．変形例（２）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、収集部１３１および生成部１３２を有することで、水位推定だけでなく、水位推定に用いられる予測モデルを生成する学習処理も行ってよい例を示した。
上記実施形態では、情報処理装置１００が、収集部１３１および生成部１３２を有することで、水位推定だけでなく、水位推定に用いられる予測モデルを生成する学習処理も行ってよい例を示した。
【0150】
しかしながら、収集部１３１および生成部１３２の間で行われる学習処理は、情報処理装置１００とは異なる外部装置によって行われてもよい。係る場合、外部装置は、収集部１３１および生成部１３２に対応する処理部を有してよい。また、係る場合、情報処理装置１００は、学習処理を行うことなく、外部装置によって生成された予測モデルを取得するだけでよい。
【0151】
〔１０．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
また、上記実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【0152】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0153】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、係るプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
【0154】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【0155】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、係るプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0156】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0157】
〔１１．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0158】
〔１２．まとめ〕
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0159】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0160】
１ 水位推定システム
１０ 受信機
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 学習データ記憶部
１２２ 高度データ記憶部
１２３ 推定結果記憶部
１３０ 制御部
１３１ 収集部
１３２ 生成部
１３３ 取得部
１３４ 調整部
１３５ 算出部
１３６ 推定部
１０ 受信機
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 学習データ記憶部
１２２ 高度データ記憶部
１２３ 推定結果記憶部
１３０ 制御部
１３１ 収集部
１３２ 生成部
１３３ 取得部
１３４ 調整部
１３５ 算出部
１３６ 推定部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】