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特開2024-154070日射量予測装置、日射量予測方法、日射量予測プログラム、および日射量予測システム
(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】P2024154070
(43)【公開日】2024-10-30
(54)【発明の名称】日射量予測装置、日射量予測方法、日射量予測プログラム、および日射量予測システム
(51)【国際特許分類】
G01W 1/12 20060101AFI20241023BHJP
G01W 1/10 20060101ALI20241023BHJP
【ＦＩ】
G01W1/12 G
G01W1/10 D
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023067682
(22)【出願日】2023-04-18
(71)【出願人】
【識別番号】523145620
【氏名又は名称】株式会社バニヤンズ
(71)【出願人】
【識別番号】397060072
【氏名又は名称】スカパーＪＳＡＴ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100166051
【弁理士】
【氏名又は名称】駒津 啓佑
(72)【発明者】
【氏名】稲村 直樹
(72)【発明者】
【氏名】釣 文男
(72)【発明者】
【氏名】小渕 浩希
(72)【発明者】
【氏名】間宮 敦
(72)【発明者】
【氏名】花田 行弥
(57)【要約】
【課題】 より詳細な地点における日射量を予測できる日射量予測装置、日射量予測方法、日射量予測プログラム、および日射量予測システムを提供することを目的とする。
【解決手段】 撮像手段２００が撮像した上空映像を上空映像受付手段１１０が受け付け、撮像位置の撮像位置情報を撮像位置情報受付手段１２０が受け付け、上空映像から上空状態を上空映像解析手段１４０が解析し、解析した上空映像から撮像位置における撮像時点透過率を透過率算出手段１５０が算出し、気象観測情報を気象観測情報受付手段１３０が受け付け、上空映像解析情報と撮像時点透過率と気象観測情報とから予測時点透過率を予測透過率算出手段１７０が算出し、快晴時の日射量である予測時点標準日射量と予測時点透過率と、から撮像位置における予測日射量を日射量予測手段１９０が算出する。
【選択図】図１
【解決手段】 撮像手段２００が撮像した上空映像を上空映像受付手段１１０が受け付け、撮像位置の撮像位置情報を撮像位置情報受付手段１２０が受け付け、上空映像から上空状態を上空映像解析手段１４０が解析し、解析した上空映像から撮像位置における撮像時点透過率を透過率算出手段１５０が算出し、気象観測情報を気象観測情報受付手段１３０が受け付け、上空映像解析情報と撮像時点透過率と気象観測情報とから予測時点透過率を予測透過率算出手段１７０が算出し、快晴時の日射量である予測時点標準日射量と予測時点透過率と、から撮像位置における予測日射量を日射量予測手段１９０が算出する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
日射量を予測する日射量予測装置において、
撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段と、
前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段と、
前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段と、
前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段と、
前記撮像位置における気象観測情報を受け付ける気象観測情報受付手段と、
前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段と、
予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段と、
を備えることを特徴とする日射量予測装置。
撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段と、
前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段と、
前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段と、
前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段と、
前記撮像位置における気象観測情報を受け付ける気象観測情報受付手段と、
前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段と、
予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段と、
を備えることを特徴とする日射量予測装置。
【請求項2】
前記上空映像解析手段は、
あらかじめ太陽の状態を認識可能に学習した太陽解析学習情報に基づいて、前記上空映像における太陽の状態を解析する太陽解析部と、
あらかじめ雲の状態を認識可能に学習した雲解析学習情報に基づいて、前記上空映像における雲の状態を解析する雲解析部と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の日射量予測装置。
あらかじめ太陽の状態を認識可能に学習した太陽解析学習情報に基づいて、前記上空映像における太陽の状態を解析する太陽解析部と、
あらかじめ雲の状態を認識可能に学習した雲解析学習情報に基づいて、前記上空映像における雲の状態を解析する雲解析部と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の日射量予測装置。
【請求項3】
前記雲解析部は、
あらかじめ雲の領域を他の領域と識別可能に学習した雲領域識別学習情報に基づいて、前記上空映像における雲の領域を他の領域と識別する雲識別部と、
前記雲識別部が識別した雲領域の面積を算出する雲面積算出部と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
あらかじめ雲の領域を他の領域と識別可能に学習した雲領域識別学習情報に基づいて、前記上空映像における雲の領域を他の領域と識別する雲識別部と、
前記雲識別部が識別した雲領域の面積を算出する雲面積算出部と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
【請求項4】
前記雲解析部は、
あらかじめ厚雲の領域を他の領域と識別可能に学習した厚雲識別学習情報に基づいて、前記上空映像における厚雲の領域を他の領域と識別する厚雲識別部と、
前記雲識別部が識別した厚雲領域の面積を算出する厚雲面積算出部と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
あらかじめ厚雲の領域を他の領域と識別可能に学習した厚雲識別学習情報に基づいて、前記上空映像における厚雲の領域を他の領域と識別する厚雲識別部と、
前記雲識別部が識別した厚雲領域の面積を算出する厚雲面積算出部と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
【請求項5】
前記上空映像解析手段は、
前記上空映像における空領域の面積を算出する空面積算出部、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
前記上空映像における空領域の面積を算出する空面積算出部、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
【請求項6】
前記空面積算出部は、
前記太陽解析部が解析した太陽部分を上空映像から取り除くマスク処理部と、
前記マスク処理部が処理した上空映像をフーリエ変換するフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部が変換した上空映像から、青色成分領域の面積を算出する青色面積算出部と、
を備えることを特徴とする請求項５記載の日射量予測装置。
前記太陽解析部が解析した太陽部分を上空映像から取り除くマスク処理部と、
前記マスク処理部が処理した上空映像をフーリエ変換するフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部が変換した上空映像から、青色成分領域の面積を算出する青色面積算出部と、
を備えることを特徴とする請求項５記載の日射量予測装置。
【請求項7】
前記上空映像解析手段は、
あらかじめ雨の部分を検出可能に学習した雨検出学習情報に基づいて、
前記上空映像における雨部分を検出する雨検出部、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
あらかじめ雨の部分を検出可能に学習した雨検出学習情報に基づいて、
前記上空映像における雨部分を検出する雨検出部、
を備えることを特徴とする請求項２記載の日射量予測装置。
【請求項8】
前記上空映像解析手段は、
解析結果に基づいて、太陽光の透過率を任意の範囲で複数の気象クラスに分割した気象クラスのうち、どの気象クラスに解析した上空映像が該当するか分類する気象クラス分類部、
を備えることを特徴とする請求項１記載の日射量予測装置。
解析結果に基づいて、太陽光の透過率を任意の範囲で複数の気象クラスに分割した気象クラスのうち、どの気象クラスに解析した上空映像が該当するか分類する気象クラス分類部、
を備えることを特徴とする請求項１記載の日射量予測装置。
【請求項9】
前記撮像時点透過率算出手段は、
あらかじめ前記複数の気象クラス毎に設けられた透過率を算出するための透過率算出学習情報に基づいて、撮像時点の透過率を算出すること、
を特徴とする請求項８記載の日射量予測装置。
あらかじめ前記複数の気象クラス毎に設けられた透過率を算出するための透過率算出学習情報に基づいて、撮像時点の透過率を算出すること、
を特徴とする請求項８記載の日射量予測装置。
【請求項10】
前記撮像位置情報受付手段は、
前記上空映像に埋め込まれた位置情報、または位置情報および方向情報を受け付けること、
を特徴とする請求項１記載の日射量予測装置。
前記上空映像に埋め込まれた位置情報、または位置情報および方向情報を受け付けること、
を特徴とする請求項１記載の日射量予測装置。
【請求項11】
日射量を予測する日射量予測方法において、
撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付けるステップと、
前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付けるステップと、
前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析するステップと、
前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出するステップと、
前記撮像位置における気象観測情報を気象観測情報受付手段が受け付けるステップと、
前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出するステップと、
予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出するステップと、
を備えることを特徴とする日射量予測方法。
撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付けるステップと、
前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付けるステップと、
前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析するステップと、
前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出するステップと、
前記撮像位置における気象観測情報を気象観測情報受付手段が受け付けるステップと、
前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出するステップと、
予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出するステップと、
を備えることを特徴とする日射量予測方法。
【請求項12】
日射量を予測する日射量予測プログラムにおいて、
コンピュータを、
撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段、
前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段、
前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段、
前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段、
前記撮像位置における気象観測情報を受け付ける気象観測情報受付手段、
前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段、
予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段、
として機能させることを特徴とする日射量予測プログラム。
コンピュータを、
撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段、
前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段、
前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段、
前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段、
前記撮像位置における気象観測情報を受け付ける気象観測情報受付手段、
前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段、
予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段、
として機能させることを特徴とする日射量予測プログラム。
【請求項13】
日射量を予測する日射量予測システムにおいて、
周辺の上空を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段が撮像した位置における気象観測情報が記憶される気象観測情報記憶手段と、
前記撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段と、前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段と、前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段と、前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段と、前記撮像位置における気象観測情報を前記気象観測情報記憶手段から受け付ける気象観測情報受付手段と、前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段と、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段とを具備する日射量予測装置と、
を備えることを特徴とする日射量予測システム。
周辺の上空を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段が撮像した位置における気象観測情報が記憶される気象観測情報記憶手段と、
前記撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段と、前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段と、前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段と、前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段と、前記撮像位置における気象観測情報を前記気象観測情報記憶手段から受け付ける気象観測情報受付手段と、前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段と、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段とを具備する日射量予測装置と、
を備えることを特徴とする日射量予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、日射量予測装置、日射量予測方法、日射量予測プログラム、および日射量予測システムに関し、特に日射量を予測する日射量予測装置、日射量予測方法、日射量予測プログラム、および日射量予測システムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、化石燃料の枯渇や原子力の環境問題などにより、太陽光発電が注目されている。しかし太陽光発電は発電所設置場所の気象変化の影響を受けて出力が大きく変動するため、太陽光による日射量を予測することで太陽光発電の発電量の予測に役立つ装置が開発されている（たとえば、特許文献１参照）。
【0003】
具体的に、特許文献１では、気象観測装置から衛星画像データを受信する受信手段と、受信手段で受信した衛星画像データから輝度温度と、反射率を取得する取得手段と、取得した輝度温度と、反射率から雲の種類を判定する雲判定手段と、雲判定手段で判定した雲の種類に基づいて日射量を推定する推定手段と、を備えた日射量推定装置が開示されている。
【0004】
特許文献１で開示された日射量推定装置によると、気象観測装置から受信した衛星画像データを受信手段が受信し、受信手段が受信した衛星画像データから輝度温度と反射率とを取得手段が取得し、取得手段が取得した輝度温度と反射率とから雲の種類を雲判定手段が判定し、雲判定手段が判定した雲の種類に基づいて推定手段が日射量を推定するので、日射量の推定精度が向上している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０１７－０９０４４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかし、特許文献１で開示された日射量推定装置では、気象観測装置から受信した衛星画像データに基づいて日射量を推定しているため、広いエリアで精度の高い日射量を推定することはできるが、より詳細な地点における日射量を高精度に推定することはできないという問題があった。
【0007】
たとえば、特定の１００メートル四方あるいは数十メートル四方という詳細なエリアにおける日射量が予測できれば、より詳細な太陽光発電の発電量を予測することができる。しかし、気象観測装置である気象衛星は地上から約３万６千キロメートルの高度で地球の周りを回っているため、気象観測装置から受信した衛星画像データの解像度が粗いと、この詳細な地点における輝度温度と反射率とを取得手段が衛星画像データから取得することができない。このため、この詳細な地点における雲の種類を特定することができず、推定手段も詳細な地点における日射量を推定することはできない。
【0008】
また、現在の気象衛星の解像度の衛星画像データでは、領域を限定すれば限定するほど、すなわち衛星画像データにおける特定の部分を拡大すれば拡大するほど、雲の分布パターンを雲判定手段が認識することができないため、この場合も推定手段が詳細な地点における日射量を推定することはできない。このため特許文献１で開示された日射量推定装置では、より詳細な地点における日射量を推定することはできないという問題があった。
【0009】
たとえば雲の分布パターンを雲判定手段が認識できるように、地上で全天画像を撮像し、その撮像した全天画像における雲の分布パターンと衛星画像データにおける雲の分布パターンとを同定させて、衛星画像データにおける全天画像を撮像した位置を特定し、その特定した位置における日射量を推定することも考えられる。
【0010】
しかし、撮像した全天画像における雲の分布パターンと衛星画像データにおける雲の分布パターンとを同定させただけでは、衛星画像データにおける全天画像を撮像した位置を正確に特定することは難しい。また、前述のように詳細な地点を特定できるほどの解像度ではない衛星画像データに基づいて日射量を推定するため、より詳細な地点における予測日射量を推定することはできないという問題があった。
【0011】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、より詳細な地点における日射量を予測できる日射量予測装置、日射量予測方法、日射量予測プログラム、および日射量予測システム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】
【0012】
本発明では上記問題を解決するために、日射量を予測する日射量予測装置において、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段と、前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段と、前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段と、前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段と、前記撮像位置における気象観測情報を受け付ける気象観測情報受付手段と、前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段と、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段とを備えることを特徴とする日射量予測装置が提供される。
【0013】
これにより、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付け、上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付け、上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析し、上空映像解析手段が解析した上空映像から撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出し、撮像位置における気象観測情報を気象観測情報受付手段が受け付け、上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出し、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出する。
【0014】
また、本発明では、日射量を予測する日射量予測方法において、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付けるステップと、前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付けるステップと、前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析するステップと、前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出するステップと、前記撮像位置における気象観測情報を気象観測情報受付手段が受け付けるステップと、前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出すると、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出するステップとを備えることを特徴とする日射量予測方法が提供される。
【0015】
これにより、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付け、上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付け、上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析し、上空映像解析手段が解析した上空映像から撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出し、撮像位置における気象観測情報を気象観測情報受付手段が受け付け、上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出し、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出する。
【0016】
また、本発明では、日射量を予測する日射量予測プログラムにおいて、コンピュータを、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段、前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段、前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段、前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段、前記撮像位置における気象観測情報を受け付ける気象観測情報受付手段、前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段として機能させることを特徴とする日射量予測プログラムが提供される。
【0017】
これにより、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付け、上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付け、上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析し、上空映像解析手段が解析した上空映像から撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出し、撮像位置における気象観測情報を気象観測情報受付手段が受け付け、上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出し、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出する。
【0018】
また、本発明では、日射量を予測する日射量予測システムにおいて、周辺の上空を撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像した位置における気象観測情報が記憶される気象観測情報記憶手段と、前記撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を受け付ける上空映像受付手段と、前記上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を受け付ける撮像位置情報受付手段と、前記上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を解析する上空映像解析手段と、前記上空映像解析手段が解析した上空映像から前記撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を算出する撮像時点透過率算出手段と、前記撮像位置における気象観測情報を前記気象観測情報記憶手段から受け付ける気象観測情報受付手段と、前記上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、前記撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、前記気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を算出する予測時点透過率算出手段と、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、前記予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から前記撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を算出する予測日射量算出手段とを具備する日射量予測装置とを備えることを特徴とする日射量予測システムが提供される。
【0019】
これにより、上空を撮像手段が撮像し、前記撮像手段が撮像した位置における気象観測情報を気象観測情報記憶手段が記憶し、日射量予測装置で、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付け、上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付け、上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析し、上空映像解析手段が解析した上空映像から撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出し、撮像位置における気象観測情報を気象観測情報記憶手段から気象観測情報受付手段が受け付け、上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出し、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出する。
【発明の効果】
【0020】
本発明の日射量予測装置、日射量予測方法、日射量予測プログラム、および日射量予測システムによれば、撮像手段によって周辺の上空を撮像した上空映像を上空映像受付手段が受け付け、上空映像が撮像された撮像位置の位置情報である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段が受け付け、上空映像受付手段が受け付けた上空映像から上空の状態を上空映像解析手段が解析し、上空映像解析手段が解析した上空映像から撮像位置における太陽光の透過率である撮像時点透過率を撮像時点透過率算出手段が算出し、撮像位置における気象観測情報を気象観測情報受付手段が受け付け、上空映像解析手段が上空映像を解析した上空映像解析情報と、撮像時点透過率算出手段が算出した撮像時点透過率と、気象観測情報受付手段が受け付けた気象観測情報と、から予測時点の透過率である予測時点透過率を予測時点透過率算出手段が算出し、予測時点における快晴時の日射量である予測時点標準日射量と、予測時点透過率算出手段が算出した予測時点透過率と、から撮像位置における予測時点の日射量である予測日射量を予測日射量算出手段が算出するので、撮像手段が撮像した地点における透過率が上空映像を解析することで算出され、その算出された透過率と、撮像地点での気象情報とから撮像地点における予測時点の透過率が算出できる。また快晴時における太陽の日射量は計算により算出できるので、予測時点の透過率と快晴時における太陽の日射量と、から撮像地点における予測時点の日射量が算出できる。
【0021】
このように、地上から撮像手段で上空を撮像した撮像位置情報および上空映像と、気象観測情報とに基づいて予測日射量が算出されるので、より詳細な地点における高精度な予測日射量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】本実施の形態に係る日射量予測システム全体の構成を示すブロック図である。
【図2】観測情報受付手段の詳細を示すブロック図である。
【図3】本実施の形態における気象クラスの設定例を示す図である。
【図4】映像解析手段の詳細を示すブロック図である。
【図5】太陽検出部の詳細を示すブロック図である。
【図6】雲識別部の詳細を示すブロック図である。
【図7】厚雲検出部の詳細を示すブロック図である。
【図8】厚雲識別部の詳細を示すブロック図である。
【図9】空面積算出部の詳細を示すブロック図である。
【図10】雨検出部の詳細を示すブロック図である。
【図11】気象クラス分類部の詳細を示すブロック図である。
【図12】透過率算出手段の詳細を示すブロック図である。
【図13】気象クラス０透過率算出部、気象クラス１透過率算出部、気象クラス２透過率算出部、気象クラス３透過率算出部、および気象クラス４透過率算出部の詳細を示すブロック図である。
【図14】予測透過率算出手段の詳細を示すブロック図である。
【図15】情報記憶手段の詳細を示すブロック図である。
【図16】学習情報記憶部の詳細を示すブロック図である。
【図17】上空映像受付手段が上空映像を受け付けてから、日射量予測手段が日射量を予測するまでの処理を示すフローチャートである。
【図18】上空映像解析手段が上空映像を受け付けてから、上空映像を解析して特徴量を抽出するまでの処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0023】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施の形態に係る日射量予測システム全体の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、日射量予測システム１０００は、日射量予測装置１００と、撮像手段２００と、観測データベース３００と、がインターネットなどのネットワーク４００を介して接続されて互いに情報が通信される。
図１は、本実施の形態に係る日射量予測システム全体の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、日射量予測システム１０００は、日射量予測装置１００と、撮像手段２００と、観測データベース３００と、がインターネットなどのネットワーク４００を介して接続されて互いに情報が通信される。
【0024】
撮像手段２００は主に地球上の任意の地点に設置されて上空を撮像するためのカメラであって、たとえば上下左右全方位に撮像可能な全天球カメラや、上方および水平方向に撮像可能な半球カメラが例に挙げられる。なお、ここでいう上空とは、撮像地点における地平面から上方の部分を指す。
【0025】
この他にも所定の画角で撮像範囲が限定されるＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅｓ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ－Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの映像素子が搭載されたビデオカメラ、デジタルカメラ、携帯電話、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータなどでもよい。
【0026】
観測データベース３００は、たとえば気象庁が観測している気象観測データを記憶する観測情報記憶装置であって、様々な地点における温度情報、湿度情報、気圧情報、日時情報、風速情報、風向情報などの観測情報が記憶されている。
【0027】
この他にも観測データベース３００は、様々な地点に設置された温度計や湿度計などが記録する情報であってもよい。なお、観測データベース３００は撮像手段２００と一体に設けることができる。すなわち、撮像手段２００は温度計や湿度計などの観測機器を具備することもできる。
【0028】
本実施の形態の日射量予測システム１０００は、撮像手段２００が上空を撮像した情報である上空映像に基づいて、上空映像を撮像した地点における予測するべき時点の日射量を予測するためのシステムである。なお、ここでいう上空映像とは静止した画像だけでなく動画も含まれる。
【0029】
本実施の形態の日射量予測システム１０００を利用することで、利用者は撮像手段２００で上空の映像を撮像し、その上空の映像を撮像した情報である上空映像を日射量予測装置１００に送信するだけで、上空映像を撮像した場所における予測するべき時点の日射量を予測することができる。これにより、広いエリアでの日射量予測ではなく、上空を撮像したその地点における日射量を予測できるので、より詳細な地点における日射量を予測することができる。
【0030】
具体的な日射量の予測方法は、まず上空映像から空の状態、さらに具体的には雲の状態を解析し、太陽の光をどれくらい透過させるかという値である透過率を算出する。たとえば雲が少なく快晴に近い場合は、透過率が高くなり太陽光の透過量は増加するので日射量は高くなる。一方で雲が多い場合や厚い雲がある場合は、透過率が低くなり太陽光の透過量は低下するので日射量は低くなる。
【0031】
この上空映像から得られる撮像時の透過率と、観測データベース３００から得られる観測情報とから、予測するべき時点における透過率である予測透過率を算出し、上空映像を撮像した地点における予測するべき時点における快晴時の太陽光の日射量を算出して、その日射量と予測透過率とから予測するべき時点の日射量を算出する。
【0032】
日射量予測装置１００は、上空映像受付手段１１０、撮像位置情報受付手段１２０、観測情報受付手段１３０、上空映像解析手段１４０、透過率算出手段１５０、観測情報解析手段１６０、予測透過率算出手段１７０、標準日射量算出手段１８０、日射量予測手段１９０、および情報記憶手段Ｍを備えた情報処理装置である。
【0033】
また、日射量予測装置１００は、ここでは図示しないプログラムを解釈し指示を出すための制御部、プログラムの命令に従って演算処理する演算部、情報を入力するための入力部、およびデータを出力するための出力部などを備えることができる。
【0034】
上空映像受付手段１１０は、情報記憶手段Ｍおよびネットワーク４００に接続されており、撮像手段２００が撮像した上空映像を受け付けて情報記憶手段Ｍに記憶するためのものである。
【0035】
具体的には、日射量を予測したい場所で利用者が撮像手段２００で撮像した上空映像を日射量予測装置１００に送信する。日射量予測装置１００が受信した上空映像を上空映像受付手段１１０が受け付ける。上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像は、接続された情報記憶手段Ｍに上空映像受付手段１１０が記憶させる。また上空映像受付手段１１０は、上空映像の一部として撮像手段２００で上空を撮像した日時情報を受け付けることもできる。
【0036】
撮像位置情報受付手段１２０は、情報記憶手段Ｍおよびネットワーク４００に接続されており、撮像手段２００が上空映像を撮像した撮像位置情報を受け付けて情報記憶手段Ｍに記憶するためのものである。
【0037】
具体的には、日射量を予測したい場所で利用者が撮像手段２００で撮像した上空映像を日射量予測装置１００に送信すると同時に、撮像手段２００から送信される緯度と経度とによる緯度経度座標である撮像位置情報を撮像位置情報受付手段１２０が受け付ける。撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報は、接続された情報記憶手段Ｍに撮像位置情報受付手段１２０が記憶させる。
【0038】
撮像位置情報受付手段１２０が受け付ける撮像位置情報は、撮像手段２００から上空映像と同時に送信されるものに限らず、ここでは図示しない入力手段によって、撮像手段２００が上空映像を撮像した撮像位置情報を日射量予測装置１００に入力し、日射量予測装置１００が受信した撮像位置情報を撮像位置情報受付手段１２０が受け付けることもできる。
【0039】
また撮像位置情報受付手段１２０は、情報記憶手段Ｍに記憶された上空映像が有する撮像位置情報を受け付けることもできる。たとえば上空映像をＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）チップが搭載されたスマートフォンで撮像した場合に、上空映像に含まれるジオタグと呼ばれる撮像位置情報を撮像位置情報受付手段１２０が受け付けることもできる。
【0040】
また撮像手段２００が所定の画角で撮像範囲が限定されたカメラなどの場合においては、撮像位置情報受付手段１２０がジオタグに含まれる緯度経度座標や方位情報、高度などを受け付けることもできる。
【0041】
観測情報受付手段１３０は、情報記憶手段Ｍおよびネットワーク４００に接続されており、観測データベース３００に記憶された観測情報を受け付けて情報記憶手段Ｍに記憶するためのものである。
【0042】
具体的には、たとえば気象庁が観測している気象観測データを記憶する観測情報記憶装置に観測情報受付手段１３０が接続し、観測情報の解析に必要な情報を観測情報受付手段１３０が受け付ける。観測情報受付手段１３０が受け付けた観測情報は、接続された情報記憶手段Ｍに観測情報受付手段１３０が記憶させる。
【0043】
また、観測情報受付手段１３０が受け付ける観測情報は、観測データベース３００に記憶されたものに限られるわけではなく、様々な地点に設置された温度計や湿度計などが記録する情報や、撮像手段２００と一体に設けられた観測機器が記録した情報であってもよく、これらが記録した観測情報を観測情報受付手段１３０が受け付けることもできる。
【0044】
上空映像解析手段１４０は、情報記憶手段Ｍおよび透過率算出手段１５０に接続されており、情報記憶手段Ｍに記憶された上空映像を呼び出して解析するためのものである。
具体的には、解析するべき情報記憶手段Ｍに記憶された上空映像を上空映像解析手段１４０が呼び出して、その上空映像から、太陽の有無、雲の状態、空の面積、雨の有無などを上空映像解析手段１４０が解析する。
具体的には、解析するべき情報記憶手段Ｍに記憶された上空映像を上空映像解析手段１４０が呼び出して、その上空映像から、太陽の有無、雲の状態、空の面積、雨の有無などを上空映像解析手段１４０が解析する。
【0045】
また、あらかじめ透過率を任意の範囲で複数に分割区分した気象クラスが設定されており、上空映像解析手段１４０が解析した上空映像が、気象クラスにおけるどのクラスに該当するかを分類することができる。
【0046】
本実施の形態では、あらかじめ設定する気象クラスとして、透過率によって気象クラス０～気象クラス４までの５つのクラスに分割区分する例で説明するが、分割区分するクラス数や透過率の範囲は任意に設定することができる。上空映像解析手段１４０が解析し、分類された気象クラス情報が付与された上空映像は、透過率算出手段１５０に送信される。
【0047】
透過率算出手段１５０は、上空映像解析手段１４０、予測透過率算出手段１７０、および情報記憶手段Ｍに接続されており、上空映像解析手段１４０が解析した上空映像に基づいて上空映像の撮影時における透過率を算出するためのものである。
【0048】
具体的には、上空映像解析手段１４０が解析した上空映像を透過率算出手段１５０が受け付け、透過率算出手段１５０が受け付けた上空映像に付与された気象クラス情報に基づいて、その気象クラスに適合した算出方法で透過率を透過率算出手段１５０が算出する。
【0049】
これにより、より精度の高い透過率を透過率算出手段１５０は算出することができる。透過率算出手段１５０が算出した透過率情報は、接続された予測透過率算出手段１７０に送信される。
【0050】
観測情報解析手段１６０は、情報記憶手段Ｍ、および予測透過率算出手段１７０に接続されており、観測情報受付手段１３０が受け付けて情報記憶手段Ｍに記憶させた観測情報を呼び出して解析するためのものである。
【0051】
具体的には、解析するべき情報記憶手段Ｍに記憶された観測情報を観測情報解析手段１６０が呼び出して、その観測情報から、現在の温度情報、湿度情報、気圧情報、日時情報、風速情報、風向情報や、今後の雲の状態や動きに与える影響などを観測情報解析手段１６０が解析する。観測情報解析手段１６０が解析した観測情報は、予測透過率算出手段１７０に送信される。
【0052】
予測透過率算出手段１７０は、透過率算出手段１５０、観測情報解析手段１６０、日射量予測手段１９０、および情報記憶手段Ｍに接続されており、透過率算出手段１５０が算出した透過率情報と、観測情報解析手段１６０が解析した観測情報とから予測するべき時点における透過率である予測透過率を算出するためのものである。予測透過率算出手段１７０が算出した予測透過率は、接続された日射量予測手段１９０に送信される。
【0053】
標準日射量算出手段１８０は、情報記憶手段Ｍ、および日射量予測手段１９０に接続されており、撮像位置情報受付手段１２０が受け付けて情報記憶手段Ｍに記憶させた撮像手段２００によって上空映像が撮像された撮像位置情報から、撮像位置における透過率１００％である晴天時の日射量である標準日射量を算出するためのものである。
【0054】
具体的に標準日射量算出手段１８０が算出する標準日射量は、標準日射量を算出する関数に撮像位置情報である緯度経度情報、大気の混濁係数、可降水量、および地表面アルペドなどのパラメータを与えることで計算される値である。標準日射量算出手段１８０に入力するパラメータは観測データベース３００から取得すると良い。
【0055】
標準日射量算出手段１８０が算出する日射量は、直達日射量、散乱日射量、全天日射量、反射日射量、あるいは傾斜面日射量などの各種日射量から、撮像手段２００が撮像した上空映像の内容によって任意の日射量を選択して算出することができる。また前述の各種日射量から選択した任意の日射量から水平成分を抽出して他の日射量との合成値を算出することもできる。
【0056】
日射量予測手段１９０は、予測透過率算出手段１７０、標準日射量算出手段１８０、および情報記憶手段Ｍに接続されており、予測透過率算出手段１７０が算出した予測透過率と、標準日射量算出手段１８０が算出した予測時点の撮像位置における標準日射量と、から予測するべき時点における日射量を算出するためのものである。
【0057】
具体的に日射量予測手段１９０は、予測透過率算出手段１７０が算出した予測透過率と、標準日射量算出手段１８０が算出した標準日射量と、を乗算することで予測するべき時点における日射量を算出する。
【0058】
情報記憶手段Ｍは、上空映像受付手段１１０、撮像位置情報受付手段１２０、観測情報受付手段１３０、上空映像解析手段１４０、透過率算出手段１５０、観測情報解析手段１６０、予測透過率算出手段１７０、標準日射量算出手段１８０、および日射量予測手段１９０に接続されており、日射量予測装置１００に必要な様々な情報を記憶するための記憶媒体である。
【0059】
具体的に情報記憶手段Ｍは、上空映像受付手段１１０が受け付けた撮像情報、撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報、観測情報受付手段１３０が受け付けた観測情報などを記憶することができる。
【0060】
また情報記憶手段Ｍは、上空映像解析手段１４０が撮像情報を解析するために学習した学習情報、透過率算出手段１５０が透過率を算出するために学習した学習情報、観測情報解析手段が観測情報を解析するために学習した学習情報、予測透過率算出手段１７０が予測透過率を算出するために学習した学習情報、標準日射量算出手段１８０が標準日射量を算出するために必要な関数やパラメータ情報などを記憶することができる。
【0061】
さらに、情報記憶手段Ｍは、コンピュータを、上空映像受付手段１１０、撮像位置情報受付手段１２０、観測情報受付手段１３０、上空映像解析手段１４０、透過率算出手段１５０、観測情報解析手段１６０、予測透過率算出手段１７０、標準日射量算出手段１８０、および日射量予測手段１９０として機能させるためのプログラムを記憶させることができる。
【0062】
以上のように、本実施の形態の日射量予測システム１０００では、撮像手段２００によって撮像された上空の映像である上空映像を日射量予測装置１００に入力することで、入力された上空映像を上空映像受付手段１１０が受け付け、上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像を上空映像解析手段１４０が解析し、上空映像解析手段１４０が解析した上空映像から撮像位置における透過率を透過率算出手段１５０が算出する。
【0063】
そして撮像位置における観測情報を観測情報受付手段１３０が受け付けて、観測情報受付手段１３０が受け付けた観測情報を観測情報解析手段１６０が解析し、観測情報解析手段１６０が解析した観測情報と、透過率算出手段１５０が算出した撮像位置における透過率と、から撮像地点における予測するべき時点の予測透過率を予測透過率算出手段１７０が算出する。
【0064】
さらに予測透過率算出手段１７０が算出した予測透過率と、標準日射量算出手段１８０が算出した撮像地点における予測するべき時点の標準日射量と、撮像地点における予測するべき時点の日射量を日射量予測手段１９０が算出する。
【0065】
このように日射量予測装置１００は、撮像手段２００が上空の映像を撮像した位置における、予想するべき時点の日射量を予測できるので、よりピンポイントな地点の日射量を予測することができる。
【0066】
図２は、観測情報受付手段の詳細を示すブロック図である。
図２に示すように、観測情報受付手段１３０は、気温情報受付部１３１、湿度情報受付部１３２、気圧情報受付部１３３、日時情報受付部１３４、風速情報受付部１３５、および風向情報受付部１３６を備えている。
図２に示すように、観測情報受付手段１３０は、気温情報受付部１３１、湿度情報受付部１３２、気圧情報受付部１３３、日時情報受付部１３４、風速情報受付部１３５、および風向情報受付部１３６を備えている。
【0067】
気温情報受付部１３１は、観測データベース３００に記憶された観測情報のうち、撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、および撮像日時における気温に関する情報と、予測するべき時点に必要な気温に関する情報とを受け付ける。たとえば撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、かつ撮像日時前後の気温情報を気温情報受付部１３１が受け付ける。
【0068】
湿度情報受付部１３２は、観測データベース３００に記憶された観測情報のうち、撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、および撮像日時における湿度に関する情報と、予測するべき時点に必要な湿度に関する情報とを受け付ける。たとえば撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、かつ撮像日時前後の湿度情報を湿度情報受付部１３２が受け付ける。
【0069】
気圧情報受付部１３３は、観測データベース３００に記憶された観測情報のうち、撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、および撮像日時における気圧に関する情報と、予測するべき時点に必要な気圧に関する情報とを受け付ける。たとえば撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、かつ撮像日時前後の気圧情報を気圧情報受付部１３３が受け付ける。
【0070】
日時情報受付部１３４は、観測データベース３００に記憶された観測情報のうち、撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像日時と関連した観測情報における日時情報と、予測するべき時点に必要な日時に関する情報とを受け付ける。たとえば撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像日時前後の日時情報を日時情報受付部１３４が受け付ける。
【0071】
風速情報受付部１３５は、観測データベース３００に記憶された観測情報のうち、撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、および撮像日時における風速に関する情報と、予測するべき時点に必要な風速に関する情報とを受け付ける。たとえば撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、かつ撮像日時前後の風速情報を風速情報受付部１３５が受け付ける。
【0072】
風向情報受付部１３６は、観測データベース３００に記憶された観測情報のうち、撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、および撮像日時における風向に関する情報と、予測するべき時点に必要な風向に関する情報とを受け付ける。たとえば撮像手段２００が撮像した上空映像の撮像位置またはその周辺、かつ撮像日時前後の風向情報を風向情報受付部１３６が受け付ける。
【0073】
なお、本実施の形態では、観測情報受付手段１３０が、気温情報、湿度情報、気圧情報、日時情報、風速情報、および風向情報を受け付ける例で説明したが、この他に太陽の位置に関する情報や、日射量に関する情報、透過率に関する情報など、任意の観測情報を受け付けることもできる。
【0074】
【0075】
具体的に本実施の形態では、透過率が０．１５未満である上空の状態をクラス０として設定している。このクラス０に設定された上空の状態は、おおよそ雨が振っている状態である。
また透過率が０．１５以上かつ０．４０未満である上空の状態をクラス１として設定している。このクラス１に設定された上空の状態は、おおよそ暗い曇りの状態である。
また透過率が０．４０以上かつ０．７０未満である上空の状態をクラス２として設定している。このクラス２に設定された上空の状態は、おおよそ雲が多い状態である。
また透過率が０．７０以上かつ０．８５未満である上空の状態をクラス３として設定している。このクラス３に設定された上空の状態は、おおよそ明るい雲が存在している状態である。
さらに透過率が０．８５以上である上空の状態をクラス４として設定している。このクラス４に設定された上空の状態は、おおよそ快晴の状態である。
また透過率が０．１５以上かつ０．４０未満である上空の状態をクラス１として設定している。このクラス１に設定された上空の状態は、おおよそ暗い曇りの状態である。
また透過率が０．４０以上かつ０．７０未満である上空の状態をクラス２として設定している。このクラス２に設定された上空の状態は、おおよそ雲が多い状態である。
また透過率が０．７０以上かつ０．８５未満である上空の状態をクラス３として設定している。このクラス３に設定された上空の状態は、おおよそ明るい雲が存在している状態である。
さらに透過率が０．８５以上である上空の状態をクラス４として設定している。このクラス４に設定された上空の状態は、おおよそ快晴の状態である。
【0076】
なお、本実施の形態では、透過率によって気象クラス０～気象クラス４までの５つのクラスに分割区分する例で示したが、分割区分するクラス数や透過率の範囲は任意に設定することができる。
【0077】
図４は、映像解析手段の詳細を示すブロック図である。
図４に示すように、上空映像解析手段１４０は、太陽検出部１４１、雲識別部１４２、雲面積算出部１４３、厚雲検出部１４４、厚雲識別部１４５、厚雲面積算出部１４６、厚雲特徴量算出部１４７、厚雲太陽距離算出部１４８、空面積算出部１４９、雨検出部１４Ａ、および気象クラス分類部１４Ｂを備えている。
図４に示すように、上空映像解析手段１４０は、太陽検出部１４１、雲識別部１４２、雲面積算出部１４３、厚雲検出部１４４、厚雲識別部１４５、厚雲面積算出部１４６、厚雲特徴量算出部１４７、厚雲太陽距離算出部１４８、空面積算出部１４９、雨検出部１４Ａ、および気象クラス分類部１４Ｂを備えている。
【0078】
太陽検出部１４１は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、解析する上空映像の中に太陽があるかどうかを判断するためのものである。
雲識別部１４２は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、解析する上空映像の中に存在する雲の領域を他と識別するためのものである。
雲識別部１４２は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、解析する上空映像の中に存在する雲の領域を他と識別するためのものである。
【0079】
雲面積算出部１４３は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、雲識別部１４２が識別した雲の面積を算出するためのものである。
厚雲検出部１４４は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、雲識別部１４２が識別した雲の中に厚雲があるかどうかを判断するためのものである。
厚雲検出部１４４は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、雲識別部１４２が識別した雲の中に厚雲があるかどうかを判断するためのものである。
【0080】
厚雲識別部１４５は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、解析する上空映像の中に存在する厚雲の領域を他と識別するためのものである。
厚雲面積算出部１４６は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、厚雲識別部１４５が識別した厚雲の面積を算出するためのものである。
厚雲面積算出部１４６は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、厚雲識別部１４５が識別した厚雲の面積を算出するためのものである。
【0081】
厚雲特徴量算出部１４７は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、厚雲検出部１４４が検出した厚雲の特徴量を算出するためのものである。
具体的に厚雲特徴量算出部１４７は、厚雲の特徴量として厚雲の輪郭を解析するべき上空映像から特徴量マッチングライブラリを使用して特徴量を算出する。さらに具体的には、特徴点の総当りマッチングをするＯＲＢと呼ばれるライブラリを使用するとよい。
具体的に厚雲特徴量算出部１４７は、厚雲の特徴量として厚雲の輪郭を解析するべき上空映像から特徴量マッチングライブラリを使用して特徴量を算出する。さらに具体的には、特徴点の総当りマッチングをするＯＲＢと呼ばれるライブラリを使用するとよい。
【0082】
厚雲太陽距離算出部１４８は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、厚雲特徴量算出部１４７が算出した厚雲の特徴量に基づいて、太陽と厚雲との距離を算出するためのものである。
【0083】
具体的には、厚雲特徴量算出部１４７が算出した各厚雲特徴点から、太陽検出部１４１が算出した太陽の中心位置までの距離をすべて算出し、最も短い距離を厚雲と太陽との距離の特徴量として算出する。
【0084】
空面積算出部１４９は、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、解析する上空映像の中に存在する空の領域を算出するためのものである。
雨検出部１４Ａは、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、解析する上空映像の中に存在する雨を検出するためのものである。
雨検出部１４Ａは、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を解析し、解析する上空映像の中に存在する雨を検出するためのものである。
【0085】
気象クラス分類部１４Ｂは、太陽検出部１４１、雲識別部１４２、雲面積算出部１４３、厚雲検出部１４４、厚雲識別部１４５、厚雲面積算出部１４６、厚雲特徴量算出部１４７、厚雲太陽距離算出部１４８、空面積算出部１４９、および雨検出部１４Ａが解析した結果に基づいて、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像が、気象クラスにおけるどのクラスに分類されるかを判断するためのものである。
【0086】
【0087】
太陽検出学習部１４１Ａは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像から太陽を検出するために必要な太陽検出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。
【0088】
具体的な学習例としては、学習させる太陽が含まれる上空映像と、太陽が含まれない上空映像とを複数用意し、太陽が含まれる上空映像においては太陽の位置や大きさをマーキングし、そのマーキングされた上空映像を正解ラベルとした太陽検出学習用上空映像を作成する。
【0089】
その太陽検出学習用上空映像を、図示しない入力手段によって大量に太陽検出学習部１４１Ａに入力することで、入力された上空映像における太陽の有無や、太陽の位置、太陽の大きさを検出するための学習を太陽検出学習部１４１Ａが行う。
【0090】
入力された上空映像は、たとえばＲｅｓＮｅｔと呼ばれるニューラルネットワークのモデルを用いた機械学習によって、入力された上空映像において太陽の有無、太陽の位置、太陽の大きさなどを判断するための学習を太陽検出学習部１４１Ａが行う。学習によって得られた太陽を検出するための太陽検出学習情報は、太陽検出学習部１４１Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0091】
太陽検出判断部１４１Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、太陽検出学習部１４１Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された太陽検出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析して太陽の有無や、太陽の位置、太陽の大きさなどを判断するためのものである。
【0092】
【0093】
雲識別学習部１４２Ａは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像から雲を識別するために必要な雲識別情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。
【0094】
具体的な学習例としては、学習させる雲が含まれる上空映像と、雲が含まれない上空映像とを複数用意し、雲が含まれる上空映像においては雲の位置や大きさをマーキングし、そのマーキングされた上空映像を正解ラベルとした雲識別学習用上空映像を作成する。
【0095】
その雲識別学習用上空映像を、図示しない入力手段によって大量に雲識別学習部１４２Ａに入力することで、入力された上空映像における雲の位置や大きさを識別するための学習を雲識別学習部１４２Ａが行う。
【0096】
入力された上空映像は、たとえばＵ－ＮＥＴと呼ばれるニューラルネットワークのモデルを用いた深層学習によって、入力された上空映像において雲の位置や大きさなどを判断するための学習を雲識別学習部１４２Ａが行う。学習によって得られた雲を識別するための雲識別学習情報は、雲識別学習部１４２Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0097】
雲識別判断部１４２Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、雲識別学習部１４２Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された雲識別学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析して雲の位置や大きさなどを判断するためのものである。
【0098】
【0099】
厚雲検出学習部１４４Ａは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像から厚雲を検出するために必要な厚雲検出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。
【0100】
具体的な学習例としては、学習させる厚雲が含まれる上空映像と、厚雲が含まれない上空映像とを複数用意し、厚雲が含まれる上空映像においては厚雲の位置や大きさをマーキングし、そのマーキングされた上空映像を正解ラベルとした厚雲識別学習用上空映像を作成する。
【0101】
その厚雲識別学習用上空映像を、図示しない入力手段によって大量に厚雲検出学習部１４４Ａに入力することで、入力された上空映像における厚雲を検出するための学習を厚雲検出学習部１４４Ａが行う。
【0102】
入力された上空映像は、たとえばＵ－ＮＥＴと呼ばれるニューラルネットワークのモデルを用いた深層学習によって、入力された上空映像において厚雲を検出するための学習を厚雲検出学習部１４４Ａが行う。学習によって得られた厚雲を検出するための厚雲検出学習情報は、厚雲検出学習部１４４Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0103】
厚雲検出判断部１４４Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、厚雲検出学習部１４４Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された厚雲検出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析して厚雲を検出するためのものである。
【0104】
【0105】
厚雲識別学習部１４５Ａは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像から厚雲を識別するために必要な厚雲識別情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。
【0106】
具体的な学習例としては、学習させる厚雲が含まれる上空映像と、厚雲が含まれない上空映像とを複数用意し、厚雲が含まれる上空映像においては厚雲の位置や大きさをマーキングし、そのマーキングされた上空映像を正解ラベルとした厚雲識別学習用上空映像を作成する。
【0107】
その厚雲識別学習用上空映像を、図示しない入力手段によって大量に厚雲識別学習部１４５Ａに入力することで、入力された上空映像における厚雲の位置や大きさを識別するための学習を厚雲識別学習部１４５Ａが行う。
【0108】
入力された上空映像は、たとえばＵ－ＮＥＴと呼ばれるニューラルネットワークのモデルを用いた深層学習によって、入力された上空映像において厚雲の位置や大きさなどを判断するための学習を厚雲識別学習部１４５Ａが行う。学習によって得られた厚雲を識別するための厚雲識別学習情報は、厚雲識別学習部１４５Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0109】
厚雲識別判断部１４５Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、厚雲識別学習部１４５Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された厚雲識別学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析して厚雲の位置や大きさなどを判断するためのものである。
【0110】
【0111】
マスク処理部１４９Ａは、解析するべき上空映像から太陽検出部１４１が検出した太陽部分をマスク処理するためのものである。マスク処理部１４９Ａの処理により上空映像から太陽部分が取り除かれるので、より精密に空面積を算出することができる。
【0112】
フーリエ変換部１４９Ｂは、マスク処理部１４９Ａが太陽部分をマスク処理した上空映像をフーリエ変換するためのものである。フーリエ変換部１４９Ｂの処理によって、解析するべき上空映像における空の領域である青成分だけを抽出することができる。
【0113】
青面積算出部１４９Ｃは、解析するべき上空映像における空の面積を算出するためのものであって、フーリエ変換部１４９Ｂの処理によって抽出された青成分の面積を算出する。これにより、空面積算出部１４９は空の面積を算出することができる。
【0114】
【0115】
雨検出学習部１４ＡＡは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像から雨を検出するために必要な雨検出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。
【0116】
具体的な学習例としては、学習させる雨が含まれる上空映像と、雨が含まれない上空映像とを複数用意し、雨が含まれる上空映像においては雨の位置や大きさをマーキングし、そのマーキングされた上空映像を正解ラベルとした雨識別学習用上空映像を作成する。
【0117】
その雨識別学習用上空映像を、図示しない入力手段によって大量に雨検出学習部１４ＡＡに入力することで、入力された上空映像における雨を検出するための学習を雨検出学習部１４ＡＡが行う。
【0118】
入力された上空映像は、たとえばＲｅｓＮｅｔと呼ばれるニューラルネットワークのモデルを用いた深層学習によって、入力された上空映像において雨を検出するための学習を雨検出学習部１４ＡＡが行う。学習によって得られた雨を検出するための雨検出学習情報は、雨検出学習部１４ＡＡによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0119】
雨検出判断部１４ＡＢは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、雨検出学習部１４ＡＡによって情報記憶手段Ｍに記憶された雨検出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析して雨を検出するためのものである。
【0120】
【0121】
気象クラス分類学習部１４ＢＡは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき上空映像を、気象クラスにおけるどのクラスに分類するかに必要な気象クラス分類検出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。
【0122】
具体的な学習例としては、学習させる上空映像を透過率によって気象クラス０～気象クラス４までの５つの気象クラスに分割区分し、その分割区分した上空映像に気象クラス名を付した気象クラス分類学習用上空映像を作成する。
【0123】
その気象クラス分類学習用上空映像を、図示しない入力手段によって大量に気象クラス分類学習部１４ＢＡに入力することで、入力された上空映像における気象クラス分類を検出するための学習を気象クラス分類学習部１４ＢＡが行う。
【0124】
入力された上空映像は、たとえばＬＳＴＭと呼ばれるニューラルネットワークのモデルを用いた機械学習によって、気象クラス０～気象クラス４までの５つの気象クラスに分類するための学習を気象クラス分類学習部１４ＢＡが行う。学習によって得られた上空映像を各気象クラスに分類するための気象クラス分類学習情報は、気象クラス分類学習部１４ＢＡによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0125】
また気象クラス分類学習部１４ＢＡは、太陽検出部１４１、雲識別部１４２、雲面積算出部１４３、厚雲検出部１４４、厚雲識別部１４５、厚雲面積算出部１４６、厚雲特徴量算出部１４７、厚雲太陽距離算出部１４８、空面積算出部１４９、および雨検出部１４Ａが解析して得られた特徴量に基づいて、気象クラスを分類する学習を行うこともできる。
【0126】
気象クラス分類判断部１４ＢＢは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、気象クラス分類学習部１４ＢＡによって情報記憶手段Ｍに記憶された気象クラス分類学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析して各気象クラスに分類するためのものである。
【0127】
図１２は、透過率算出手段の詳細を示すブロック図である。
図１２に示すように、透過率算出手段１５０は、気象クラス処理振分部１５１、気象クラス０透過率算出部１５２、気象クラス１透過率算出部１５３、気象クラス２透過率算出部１５４、気象クラス３透過率算出部１５５、および気象クラス４透過率算出部１５６を備えている。
図１２に示すように、透過率算出手段１５０は、気象クラス処理振分部１５１、気象クラス０透過率算出部１５２、気象クラス１透過率算出部１５３、気象クラス２透過率算出部１５４、気象クラス３透過率算出部１５５、および気象クラス４透過率算出部１５６を備えている。
【0128】
気象クラス処理振分部１５１は、上空映像解析手段１４０によって解析され、気象クラス０～気象クラス４までの５つの気象クラスに分類された上空映像の透過率を算出するための処理を気象クラスごとに振り分ける処理をするためのものである。
【0129】
気象クラス０透過率算出部１５２は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス０として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス１透過率算出部１５３は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス１として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス２透過率算出部１５４は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス２として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス３透過率算出部１５５は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス３として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス４透過率算出部１５６は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス４として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス１透過率算出部１５３は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス１として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス２透過率算出部１５４は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス２として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス３透過率算出部１５５は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス３として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
気象クラス４透過率算出部１５６は、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス４として振り分けられた上空映像の透過率を算出するためのものである。
【0130】
図１３は、気象クラス０透過率算出部、気象クラス１透過率算出部、気象クラス２透過率算出部、気象クラス３透過率算出部、および気象クラス４透過率算出部の詳細を示すブロック図である。
【0131】
図１３に示すように、気象クラス０透過率算出部１５２は、気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａ、および気象クラス０透過率算出判断部１５２Ｂを備えている。
気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａは、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき気象クラス０に該当する上空映像を上空映像解析手段１４０が解析して得られた特徴量から、透過率を算出するために必要な気象クラス０透過率算出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。学習によって得られた気象クラス０に該当する上空映像から透過率を算出するための気象クラス０透過率算出学習情報は、気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａは、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき気象クラス０に該当する上空映像を上空映像解析手段１４０が解析して得られた特徴量から、透過率を算出するために必要な気象クラス０透過率算出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。学習によって得られた気象クラス０に該当する上空映像から透過率を算出するための気象クラス０透過率算出学習情報は、気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0132】
気象クラス０透過率算出判断部１５２Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された気象クラス０透過率算出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析した特徴量から、気象クラス０に該当する上空映像の透過率を算出するためのものである。
【0133】
気象クラス１透過率算出学習部１５３Ａは、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき気象クラス１に該当する上空映像を上空映像解析手段１４０が解析して得られた特徴量から、透過率を算出するために必要な気象クラス１透過率算出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。学習によって得られた気象クラス１に該当する上空映像から透過率を算出するための気象クラス１透過率算出学習情報は、気象クラス１透過率算出学習部１５３Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0134】
気象クラス１透過率算出判断部１５３Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、気象クラス１透過率算出学習部１５３Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された気象クラス１透過率算出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析した特徴量から、気象クラス１に該当する上空映像の透過率を算出するためのものである。
【0135】
気象クラス２透過率算出学習部１５４Ａは、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき気象クラス２に該当する上空映像を上空映像解析手段１４０が解析して得られた特徴量から、透過率を算出するために必要な気象クラス２透過率算出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。学習によって得られた気象クラス２に該当する上空映像から透過率を算出するための気象クラス２透過率算出学習情報は、気象クラス２透過率算出学習部１５４Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0136】
気象クラス２透過率算出判断部１５４Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、気象クラス２透過率算出学習部１５４Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された気象クラス２透過率算出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析した特徴量から、気象クラス２に該当する上空映像の透過率を算出するためのものである。
【0137】
気象クラス３透過率算出学習部１５５Ａは、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき気象クラス３に該当する上空映像を上空映像解析手段１４０が解析して得られた特徴量から、透過率を算出するために必要な気象クラス３透過率算出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。学習によって得られた気象クラス３に該当する上空映像から透過率を算出するための気象クラス３透過率算出学習情報は、気象クラス３透過率算出学習部１５５Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0138】
気象クラス３透過率算出判断部１５５Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、気象クラス３透過率算出学習部１５５Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された気象クラス３透過率算出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析した特徴量から、気象クラス３に該当する上空映像の透過率を算出するためのものである。
【0139】
気象クラス４透過率算出学習部１５６Ａは、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、情報記憶手段Ｍに記憶された解析するべき気象クラス４に該当する上空映像を上空映像解析手段１４０が解析して得られた特徴量から、透過率を算出するために必要な気象クラス４透過率算出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。学習によって得られた気象クラス４に該当する上空映像から透過率を算出するための気象クラス４透過率算出学習情報は、気象クラス４透過率算出学習部１５６Ａによって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0140】
気象クラス４透過率算出判断部１５６Ｂは、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、気象クラス４透過率算出学習部１５６Ａによって情報記憶手段Ｍに記憶された気象クラス４透過率算出学習情報に基づいて、入力された上空映像を解析した特徴量から、気象クラス４に該当する上空映像の透過率を算出するためのものである。
【0141】
上空映像の天候は透過率に大きな影響を与えるため、分類した気象クラス毎に透過率を算出するために最適な学習をさせ、その気象クラス毎に学習した学習情報に基づいて透過率を算出することで透過率の算出精度を向上させることができる。
【0142】
【0143】
予測透過率算出学習部１７１は、ここでは図示しない入力手段によって入力された学習情報によって、透過率算出手段１５０が算出した撮像時点における透過率と、観測情報解析手段１６０が解析した観測情報と、から予測するべき時点における透過率である予測透過率を算出するために必要な予測透過率算出情報を学習するためのものであって、たとえば機械学習または深層学習が可能な人工知能における学習手段である。学習によって得られた予測透過率を算出するために必要な予測透過率算出学習情報は、予測透過率算出学習部１７１によって情報記憶手段Ｍに蓄積される。
【0144】
予測透過率算出判断部１７２は、ここでは図示しない情報記憶手段Ｍに接続されており、予測透過率算出学習部１７１によって情報記憶手段Ｍに記憶された予測透過率算出学習情報と、観測情報解析手段１６０が解析した観測情報とに基づいて、予測するべき時点における予測透過率を算出するためのものである。
【0145】
【0146】
上空映像記憶部Ｍ１は、撮像手段２００が撮像した上空映像を記憶するためのものである。上空映像記憶部Ｍ１に記憶される上空映像は、撮像手段２００が撮像した上空映像を受け付けた上空映像受付手段１１０が情報記憶手段Ｍに記憶させた情報である。
【0147】
撮像位置情報記憶部Ｍ２は、撮像手段２００が上空映像を撮像した位置情報である撮像位置情報を記憶するためのものである。撮像位置情報記憶部Ｍ２に記憶される撮像位置情報は、図示しない入力手段によって入力された位置情報や、上空映像が有する位置情報などを受け付けた撮像位置情報受付手段１２０が情報記憶手段Ｍに記憶させた情報である。
【0148】
観測情報記憶部Ｍ３は、観測データベース３００に記憶された観測情報を記憶するためのものである。観測情報記憶部Ｍ３に記憶される観測情報は、観測情報解析手段１６０が観測情報の解析に必要な情報を受け付けた観測情報受付手段１３０が情報記憶手段Ｍに記憶させた情報である。
学習情報記憶部Ｍ４は、上空映像解析手段１４０、透過率算出手段１５０、および予測透過率算出手段１７０が学習した学習情報を記憶するためのものである。
学習情報記憶部Ｍ４は、上空映像解析手段１４０、透過率算出手段１５０、および予測透過率算出手段１７０が学習した学習情報を記憶するためのものである。
【0149】
図１６は、学習情報記憶部の詳細を示すブロック図である。
図１６に示すように、学習情報記憶部Ｍ４は、太陽検出学習情報記憶部Ｍ４１、雲識別学習情報記憶部Ｍ４２、厚雲検出学習情報記憶部Ｍ４３、厚雲識別学習情報記憶部Ｍ４４、雨検出学習情報記憶部Ｍ４５、気象クラス分類学習情報記憶部Ｍ４６、気象クラス０透過率算出学習情報記憶部Ｍ４７、気象クラス１透過率算出学習情報記憶部Ｍ４８、気象クラス２透過率算出学習情報記憶部Ｍ４９、気象クラス３透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ａ、気象クラス４透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｂ、および予測透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｃを備えている。
図１６に示すように、学習情報記憶部Ｍ４は、太陽検出学習情報記憶部Ｍ４１、雲識別学習情報記憶部Ｍ４２、厚雲検出学習情報記憶部Ｍ４３、厚雲識別学習情報記憶部Ｍ４４、雨検出学習情報記憶部Ｍ４５、気象クラス分類学習情報記憶部Ｍ４６、気象クラス０透過率算出学習情報記憶部Ｍ４７、気象クラス１透過率算出学習情報記憶部Ｍ４８、気象クラス２透過率算出学習情報記憶部Ｍ４９、気象クラス３透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ａ、気象クラス４透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｂ、および予測透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｃを備えている。
【0150】
太陽検出学習情報記憶部Ｍ４１は、太陽検出学習部１４１Ａが学習した太陽検出学習情報を記憶するためのものである。太陽検出学習情報記憶部Ｍ４１に記憶される太陽検出学習情報は、太陽検出情報を学習した太陽検出学習部１４１Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0151】
雲識別学習情報記憶部Ｍ４２は、雲識別学習部１４２Ａが学習した雲識別学習情報を記憶するためのものである。雲識別学習情報記憶部Ｍ４２に記憶される雲識別学習情報は、雲識別情報を学習した雲識別学習部１４２Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0152】
厚雲検出学習情報記憶部Ｍ４３は、厚雲検出学習部１４４Ａが学習した厚雲検出学習情報を記憶するためのものである。厚雲検出学習情報記憶部Ｍ４３に記憶される厚雲検出学習情報は、厚雲検出情報を学習した厚雲検出学習部１４４Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0153】
厚雲識別学習情報記憶部Ｍ４４は、厚雲識別学習部１４５Ａが学習した厚雲識別学習情報を記憶するためのものである。厚雲識別学習情報記憶部Ｍ４４に記憶される厚雲識別学習情報は、厚雲識別情報を学習した厚雲識別学習部１４５Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0154】
雨検出学習情報記憶部Ｍ４５は、雨検出学習部１４ＡＡが学習した雨検出学習情報を記憶するためのものである。雨検出学習情報記憶部Ｍ４５に記憶される雨検出学習情報は、雨検出情報を学習した雨検出学習部１４ＡＡが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0155】
気象クラス分類学習情報記憶部Ｍ４６は、気象クラス分類学習部１４ＢＡが学習した気象クラス分類学習情報を記憶するためのものである。気象クラス分類学習情報記憶部Ｍ４６に記憶される気象クラス分類学習情報は、気象クラス分類情報を学習した気象クラス分類学習部１４ＢＡが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0156】
気象クラス０透過率算出学習情報記憶部Ｍ４７は、気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａが学習した気象クラス０透過率算出学習情報を記憶するためのものである。気象クラス０透過率算出学習情報記憶部Ｍ４７に記憶される気象クラス０透過率算出学習情報は、気象クラス０透過率算出情報を学習した気象クラス０透過率算出学習部１５２Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0157】
気象クラス１透過率算出学習情報記憶部Ｍ４８は、気象クラス１透過率算出学習部１５３Ａが学習した気象クラス１透過率算出学習情報を記憶するためのものである。気象クラス１透過率算出学習情報記憶部Ｍ４８に記憶される気象クラス１透過率算出学習情報は、気象クラス１透過率算出情報を学習した気象クラス１透過率算出学習部１５３Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0158】
気象クラス２透過率算出学習情報記憶部Ｍ４９は、気象クラス２透過率算出学習部１５４Ａが学習した気象クラス２透過率算出学習情報を記憶するためのものである。気象クラス２透過率算出学習情報記憶部Ｍ４９に記憶される気象クラス２透過率算出学習情報は、気象クラス２透過率算出情報を学習した気象クラス２透過率算出学習部１５４Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0159】
気象クラス３透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ａは、気象クラス３透過率算出学習部１５５Ａが学習した気象クラス３透過率算出学習情報を記憶するためのものである。気象クラス３透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ａに記憶される気象クラス３透過率算出学習情報は、気象クラス３透過率算出情報を学習した気象クラス３透過率算出学習部１５５Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0160】
気象クラス４透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｂは、気象クラス４透過率算出学習部１５６Ａが学習した気象クラス４透過率算出学習情報を記憶するためのものである。気象クラス４透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｂに記憶される気象クラス４透過率算出学習情報は、気象クラス４透過率算出情報を学習した気象クラス４透過率算出学習部１５６Ａが学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。
【0161】
予測透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｃは、予測透過率算出学習部１７１が学習した予測透過率算出学習情報を記憶するためのものである。予測透過率算出学習情報記憶部Ｍ４Ｃに記憶される予測透過率算出学習情報は、予測透過率算出を学習した予測透過率算出学習部１７１が学習情報記憶部Ｍ４に記憶させた情報である。なお、学習情報記憶部Ｍ４は、必要に応じて他の学習情報を記憶することもできる。
【0162】
【0163】
〔ステップＳ１１〕
上空映像受付手段１１０は、上空映像を受け付ける。
具体的には、撮像手段２００が撮像した上空映像を日射量予測装置１００に送信し、日射量予測装置１００に送信された上空映像を上空映像受付手段１１０が受け付ける。上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像は情報記憶手段Ｍに記憶される。
上空映像受付手段１１０は、上空映像を受け付ける。
具体的には、撮像手段２００が撮像した上空映像を日射量予測装置１００に送信し、日射量予測装置１００に送信された上空映像を上空映像受付手段１１０が受け付ける。上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像は情報記憶手段Ｍに記憶される。
【0164】
〔ステップＳ１２〕
撮像位置情報受付手段１２０は、撮像位置情報を受け付ける。
具体的には、撮像手段２００が上空映像を撮像した撮像位置情報を撮像位置情報受付手段１２０が受け付ける。撮像位置情報受付手段１２０が受け付ける撮像位置情報は、入力手段によって入力される情報や、ステップＳ１１で上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像が有する撮像位置に関する情報である。撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報は情報記憶手段Ｍに記憶される。
撮像位置情報受付手段１２０は、撮像位置情報を受け付ける。
具体的には、撮像手段２００が上空映像を撮像した撮像位置情報を撮像位置情報受付手段１２０が受け付ける。撮像位置情報受付手段１２０が受け付ける撮像位置情報は、入力手段によって入力される情報や、ステップＳ１１で上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像が有する撮像位置に関する情報である。撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報は情報記憶手段Ｍに記憶される。
【0165】
〔ステップＳ１３〕
観測情報受付手段１３０は、観測情報を受け付ける。
具体的には、ステップＳ１２で撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報に関連した観測情報を観測データベース３００から受信し、受信した観測情報を観測情報受付手段１３０が受け付ける。観測情報受付手段１３０が受け付けた観測情報は情報記憶手段Ｍに記憶される。
観測情報受付手段１３０は、観測情報を受け付ける。
具体的には、ステップＳ１２で撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報に関連した観測情報を観測データベース３００から受信し、受信した観測情報を観測情報受付手段１３０が受け付ける。観測情報受付手段１３０が受け付けた観測情報は情報記憶手段Ｍに記憶される。
【0166】
〔ステップＳ１４〕
上空映像解析手段１４０は、上空映像を解析する。
具体的には、ステップＳ１１で上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像を、たとえば人口知能技術を利用して上空映像解析手段１４０が、太陽の状態、雲の状態、空の状態などを解析する。
上空映像解析手段１４０は、上空映像を解析する。
具体的には、ステップＳ１１で上空映像受付手段１１０が受け付けた上空映像を、たとえば人口知能技術を利用して上空映像解析手段１４０が、太陽の状態、雲の状態、空の状態などを解析する。
【0167】
〔ステップＳ１５〕
上空映像解析手段１４０は、気象クラスを分類する。
具体的には、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した結果に基づいて、５つに分割区分された気象クラスにおけるどの気象クラスに該当するかどうかを上空映像解析手段１４０が有する気象クラス分類部１４Ｂが判断して分類する。
上空映像解析手段１４０は、気象クラスを分類する。
具体的には、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した結果に基づいて、５つに分割区分された気象クラスにおけるどの気象クラスに該当するかどうかを上空映像解析手段１４０が有する気象クラス分類部１４Ｂが判断して分類する。
【0168】
〔ステップＳ１６〕
透過率算出手段１５０は、気象クラスを判断して処理を振り分ける。
具体的には、ステップＳ１５で上空映像解析手段１４０が分類した気象クラスに基づいて、透過率算出手段１５０が有する気象クラス処理振分部１５１が、透過率を算出する処理を振り分ける。
透過率算出手段１５０は、気象クラスを判断して処理を振り分ける。
具体的には、ステップＳ１５で上空映像解析手段１４０が分類した気象クラスに基づいて、透過率算出手段１５０が有する気象クラス処理振分部１５１が、透過率を算出する処理を振り分ける。
【0169】
気象クラス処理振分部１５１が気象クラス０であると判断したときは、処理をステップＳ１７に進め、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス１であると判断したときは、処理をステップＳ１８に進め、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス２であると判断したときは、処理をステップＳ１９に進め、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス３であると判断したときは、処理をステップＳ２０に進め、気象クラス処理振分部１５１が気象クラス４であると判断したときは、処理をステップＳ２１に進める。
【0170】
〔ステップＳ１７〕
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス０透過率算出部１５２が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス０透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス０透過率算出部１５２が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス０透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
【0171】
〔ステップＳ１８〕
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス１透過率算出部１５３が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス１透過率算出部１５３が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
【0172】
〔ステップＳ１９〕
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス２透過率算出部１５４が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス２透過率算出部１５４が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
【0173】
〔ステップＳ２０〕
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス３透過率算出部１５５が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス３透過率算出部１５５が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
【0174】
〔ステップＳ２１〕
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス４透過率算出部１５６が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
透過率算出手段１５０は、透過率を算出する。
具体的には、透過率算出手段１５０が有する気象クラス４透過率算出部１５６が、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像の特徴量と、学習した気象クラス１透過率算出学習情報とに基づいて、ステップＳ１４で上空映像解析手段１４０が解析した上空映像における透過率を算出する。
【0175】
〔ステップＳ２２〕
観測情報解析手段１６０は、観測情報を解析する。
具体的には、ステップＳ１３で観測情報受付手段１３０が受け付けた観測情報を観測情報解析手段１６０が解析する。
観測情報解析手段１６０は、観測情報を解析する。
具体的には、ステップＳ１３で観測情報受付手段１３０が受け付けた観測情報を観測情報解析手段１６０が解析する。
【0176】
〔ステップＳ２３〕
予測透過率算出手段１７０は、予測透過率を算出する。
具体的には、ステップＳ１７～ステップＳ２１のいずれかの処理で算出された透過率と、ステップＳ２２で解析された観測情報と、予測透過率算出手段１７０が学習した予測透過率算出学習情報と、に基づいて予測するべき時点における予測透過率を予測透過率算出手段１７０が算出する。
予測透過率算出手段１７０は、予測透過率を算出する。
具体的には、ステップＳ１７～ステップＳ２１のいずれかの処理で算出された透過率と、ステップＳ２２で解析された観測情報と、予測透過率算出手段１７０が学習した予測透過率算出学習情報と、に基づいて予測するべき時点における予測透過率を予測透過率算出手段１７０が算出する。
【0177】
〔ステップＳ２４〕
標準日射量算出手段１８０は、標準日射量を算出する。
具体的には、ステップＳ１２で撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報における標準日射量を、標準日射量算出手段１８０が算出する。
標準日射量算出手段１８０は、標準日射量を算出する。
具体的には、ステップＳ１２で撮像位置情報受付手段１２０が受け付けた撮像位置情報における標準日射量を、標準日射量算出手段１８０が算出する。
【0178】
〔ステップＳ２５〕
日射量予測手段１９０は、予測するべき時点における日射量を算出する。
具体的には、ステップＳ２３で予測透過率算出手段１７０が算出した予測透過率と、ステップＳ２４で標準日射量算出手段１８０が算出した標準日射量と、を乗算することで予測するべき時点における日射量を日射量予測手段１９０が算出する。
日射量予測手段１９０は、予測するべき時点における日射量を算出する。
具体的には、ステップＳ２３で予測透過率算出手段１７０が算出した予測透過率と、ステップＳ２４で標準日射量算出手段１８０が算出した標準日射量と、を乗算することで予測するべき時点における日射量を日射量予測手段１９０が算出する。
【0179】
【0180】
〔ステップＳ３１〕
上空映像解析手段１４０は、太陽の検出処理を行う。
具体的には、上空映像受付手段１１０が受け付けて情報記憶手段Ｍに記憶させた上空映像を上空映像解析手段１４０が呼び出し、上空映像解析手段１４０が有する太陽検出部１４１が、学習した太陽検出学習情報に基づいて、上空映像における太陽の検出処理を行う。
上空映像解析手段１４０は、太陽の検出処理を行う。
具体的には、上空映像受付手段１１０が受け付けて情報記憶手段Ｍに記憶させた上空映像を上空映像解析手段１４０が呼び出し、上空映像解析手段１４０が有する太陽検出部１４１が、学習した太陽検出学習情報に基づいて、上空映像における太陽の検出処理を行う。
【0181】
〔ステップＳ３２〕
上空映像解析手段１４０は、太陽が検出されたかどうかの判断を行う。
具体的には、ステップＳ３１で太陽検出部１４１が処理した太陽の検出処理によって、太陽が検出されたか否かの判断を太陽検出部１４１が行う。
上空映像解析手段１４０は、太陽が検出されたかどうかの判断を行う。
具体的には、ステップＳ３１で太陽検出部１４１が処理した太陽の検出処理によって、太陽が検出されたか否かの判断を太陽検出部１４１が行う。
【0182】
上空映像で太陽が検出されたと太陽検出部１４１が判断したときは、処理をステップＳ３３に進め、上空映像で太陽が検出されなかったと太陽検出部１４１が判断したときは、処理をステップＳ４１に進める。
【0183】
〔ステップＳ３３〕
上空映像解析手段１４０は、雲の識別処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲識別部１４２が、学習した雲識別学習情報に基づいて、上空映像の中に存在する雲の領域を他と識別する処理を行う。
上空映像解析手段１４０は、雲の識別処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲識別部１４２が、学習した雲識別学習情報に基づいて、上空映像の中に存在する雲の領域を他と識別する処理を行う。
【0184】
〔ステップＳ３４〕
上空映像解析手段１４０は、雲の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲面積算出部１４３が、ステップＳ３３で雲識別部１４２が識別した上空映像における雲領域の面積を算出する。
上空映像解析手段１４０は、雲の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲面積算出部１４３が、ステップＳ３３で雲識別部１４２が識別した上空映像における雲領域の面積を算出する。
【0185】
〔ステップＳ３５〕
上空映像解析手段１４０は、厚雲の検出処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲検出部１４４が、学習した厚雲検出学習情報に基づいて、上空映像における厚雲の検出処理を行う。
上空映像解析手段１４０は、厚雲の検出処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲検出部１４４が、学習した厚雲検出学習情報に基づいて、上空映像における厚雲の検出処理を行う。
【0186】
〔ステップＳ３６〕
上空映像解析手段１４０は、厚雲が検出されたかどうかの判断を行う。
具体的には、ステップＳ３５で厚雲検出部１４４が処理した厚雲の検出処理によって、厚雲が検出されたか否かの判断を厚雲検出部１４４が行う。
上空映像解析手段１４０は、厚雲が検出されたかどうかの判断を行う。
具体的には、ステップＳ３５で厚雲検出部１４４が処理した厚雲の検出処理によって、厚雲が検出されたか否かの判断を厚雲検出部１４４が行う。
【0187】
上空映像で厚雲が検出されたと厚雲検出部１４４が判断したときは、処理をステップＳ３７に進め、上空映像で厚雲が検出されなかったと厚雲検出部１４４が判断したときは、処理をステップＳ４０に進める。
【0188】
〔ステップＳ３７〕
上空映像解析手段１４０は、厚雲の識別処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲識別部１４５が、学習した厚雲識別学習情報に基づいて、上空映像の中に存在する厚雲の領域を他と識別する処理を行う。
上空映像解析手段１４０は、厚雲の識別処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲識別部１４５が、学習した厚雲識別学習情報に基づいて、上空映像の中に存在する厚雲の領域を他と識別する処理を行う。
【0189】
〔ステップＳ３８〕
上空映像解析手段１４０は、厚雲の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲面積算出部１４６が、ステップＳ３７で厚雲識別部１４５が識別した上空映像における厚雲領域の面積を算出する。
上空映像解析手段１４０は、厚雲の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲面積算出部１４６が、ステップＳ３７で厚雲識別部１４５が識別した上空映像における厚雲領域の面積を算出する。
【0190】
〔ステップＳ３９〕
上空映像解析手段１４０は、厚雲の特徴量算出処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲特徴量算出部１４７が、ステップＳ３７で厚雲識別部１４５が識別した上空映像における厚雲の特徴量として厚雲の輪郭を算出する。
上空映像解析手段１４０は、厚雲の特徴量算出処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲特徴量算出部１４７が、ステップＳ３７で厚雲識別部１４５が識別した上空映像における厚雲の特徴量として厚雲の輪郭を算出する。
【0191】
〔ステップＳ４０〕
上空映像解析手段１４０は、厚雲と太陽との距離を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲太陽距離算出部１４８が、ステップＳ３９で厚雲特徴量算出部１４７が上空映像における厚雲の特徴量として算出した厚雲の輪郭に基づいて、太陽検出部１４１が算出した太陽の中心位置と、各輪郭点との距離をすべて算出し、最も短い距離を厚雲と太陽との距離として算出する。
上空映像解析手段１４０は、厚雲と太陽との距離を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する厚雲太陽距離算出部１４８が、ステップＳ３９で厚雲特徴量算出部１４７が上空映像における厚雲の特徴量として算出した厚雲の輪郭に基づいて、太陽検出部１４１が算出した太陽の中心位置と、各輪郭点との距離をすべて算出し、最も短い距離を厚雲と太陽との距離として算出する。
【0192】
〔ステップＳ４１〕
上空映像解析手段１４０は、空の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する空面積算出部１４９が、上空映像における空領域の面積を算出する。
上空映像解析手段１４０は、空の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する空面積算出部１４９が、上空映像における空領域の面積を算出する。
【0193】
さらに具体的には、空面積算出部１４９が有するマスク処理部１４９Ａが、上空映像における太陽部分をマスク処理し、マスク処理された上空映像を空面積算出部１４９が有するフーリエ変換部１４９Ｂがフーリエ変換処理し、フーリエ変換処理によって変換された上空映像における青成分だけを抽出することで、空面積算出部１４９が有する青面積算出部１４９Ｃが空領域の面積を算出する。
【0194】
〔ステップＳ４２〕
上空映像解析手段１４０は、雲の識別処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲識別部１４２が、学習した雲識別学習情報に基づいて、上空映像の中に存在する雲の領域を他と識別する処理を行う。
上空映像解析手段１４０は、雲の識別処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲識別部１４２が、学習した雲識別学習情報に基づいて、上空映像の中に存在する雲の領域を他と識別する処理を行う。
【0195】
〔ステップＳ４３〕
上空映像解析手段１４０は、雲の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲面積算出部１４３が、ステップＳ４２で雲識別部１４２が識別した上空映像における雲領域の面積を算出する。
上空映像解析手段１４０は、雲の面積を算出する処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雲面積算出部１４３が、ステップＳ４２で雲識別部１４２が識別した上空映像における雲領域の面積を算出する。
【0196】
〔ステップＳ４４〕
上空映像解析手段１４０は、雨の検出処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雨検出部１４Ａが、学習した雨検出学習情報に基づいて、上空映像における雨の検出処理を行う。
上空映像解析手段１４０は、雨の検出処理を行う。
具体的には、上空映像解析手段１４０が有する雨検出部１４Ａが、学習した雨検出学習情報に基づいて、上空映像における雨の検出処理を行う。
【符号の説明】
【0197】
１００ 日射量予測装置
１１０ 上空映像受付手段
１２０ 撮像位置情報受付手段
１３０ 観測情報受付手段
１４０ 上空映像解析手段
１５０ 透過率算出手段
１６０ 観測情報解析手段
１７０ 予測透過率算出手段
１８０ 標準日射量算出手段
１９０ 日射量予測手段
２００ 撮像手段
３００ 観測データベース
４００ ネットワーク
１０００ 日射量予測システム
Ｍ 情報記憶手段
１１０ 上空映像受付手段
１２０ 撮像位置情報受付手段
１３０ 観測情報受付手段
１４０ 上空映像解析手段
１５０ 透過率算出手段
１６０ 観測情報解析手段
１７０ 予測透過率算出手段
１８０ 標準日射量算出手段
１９０ 日射量予測手段
２００ 撮像手段
３００ 観測データベース
４００ ネットワーク
１０００ 日射量予測システム
Ｍ 情報記憶手段
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
