特許 7060750 プログラム、情報処理装置、および方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-04-18

(45)【発行日】2022-04-26

(54)【発明の名称】プログラム、情報処理装置、および方法

(51)【国際特許分類】

   G01V 1/00 20060101AFI20220419BHJP

【ＦＩ】

G01V1/00 E

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2021140069

(22)【出願日】2021-08-30

【審査請求日】2021-08-30

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】721006286

【氏名又は名称】白石 悠広

(74)【代理人】

【識別番号】110002815

【氏名又は名称】ＩＰＴｅｃｈ特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】白石 悠広

【審査官】山口 剛

(56)【参考文献】

【文献】特開２００４－０２０２３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開昭６１－０９９８８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－０９４９４９（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第０８０６８９８５（ＵＳ，Ｂ１）

【文献】村井俊治，地震雲から地震を予測できるか？～科学的根拠あり～，ＪＥＳＥＡ Ｂｌｏｇ，日本，ＪＥＳＥＡ，2020年06月14日，https://jesea.co.jp/blog/earthquake-reports15/

【文献】後藤恵之輔，“宇宙からの地震予知”，土と基礎，日本，地盤工学会，1996年01月01日，Vol.44，No.1，pp.25-28

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｖ １／００ － ９９／００

Ｇ０１Ｗ １／００ － １／１８

ＪＳＴＰｌｕｓ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサを備えるコンピュータに、地震の予測を行わせるプログラムであって、
前記プログラムは、前記プロセッサに、
過去の気象衛星の赤外動画画像に基づいて、所定の規模以上の地震が発生する前に現れた線状雲の教師データを生成するステップと、
判定対象画像としての赤外動画画像を受け付けるステップと、
判定対象画像に前記教師データとの類似度が所定の閾値を超える雲があるか否かを判定するステップと、を実行させ、
前記判定するステップにおいて、
前記判定対象画像内の判定対象雲が、所定の範囲を一般的な雲と比較して長い期間滞留している場合に、当該判定対象雲を、地震が発生する前に現れる雲と判定することで地震の予測を行う、プログラム。

【請求項2】

前記判定するステップにおいて、
前記判定対象画像と前記生成された教師データとのテンプレートマッチングを行わせる、請求項１に記載のプログラム。

【請求項3】

前記判定するステップにおいて、
正規化相互相関を算出させる、請求項２に記載のプログラム。

【請求項4】

前記判定するステップにおいて、
前記判定対象雲に相当する画像領域の画素値に基づいて、前記地震が発生する前に現れる雲以外の雲のフィルタリングを行うステップを実行させる、請求項１～請求項３のいずれかに記載のプログラム。

【請求項5】

前記フィルタリングを行うステップにおいて、
前記判定対象雲に相当する画像領域の画素値が所定の閾値以下の場合に、当該判定対象雲は積雲または通常雲であるとして除外する、請求項４に記載のプログラム。

【請求項6】

前記フィルタリングを行うステップにおいて、
前記判定対象雲に相当する画像領域の画素値が所定の閾値以上の場合に、当該判定対象雲は台風雲または低気圧雲であるとして除外する、請求項４に記載のプログラム。

【請求項7】

前記判定するステップにおいて、地震の発生場所と時期を予測する、請求項１～請求項６のいずれかに記載のプログラム。

【請求項8】

前記判定するステップにおいて、
地震の発生を予測した場合に、当該地震のマグニチュードの推定を行うステップを実行させる、請求項１～請求項７のいずれかに記載のプログラム。

【請求項9】

前記マグニチュードを推定するステップにおいて、
前記地震が発生する前に現れる雲に対応する画像の画素数と滞留時間に基づいて地震ガスの噴出量を算出させ、当該地震のマグニチュードを推定させる、請求項８に記載のプログラム。

【請求項10】

前記マグニチュードを推定するステップにおいて、
正規化相互相関の最大類似度に基づいて、当該地震のマグニチュードを推定させる、請求項８に記載のプログラム。

【請求項11】

プロセッサを備えるコンピュータに、地震の予測を行わせる方法であって、
前記プロセッサに、
過去の気象衛星の赤外動画画像に基づいて、所定の規模以上の地震が発生する前に現れた線状雲の教師データを生成するステップと、
判定対象画像としての赤外動画画像を受け付けるステップと、
判定対象画像に前記教師データとの類似度が所定の閾値を超える雲があるか否かを判定するステップと、を実行させ、
前記判定するステップにおいて、
前記判定対象画像内の判定対象雲が、所定の範囲を一般的な雲と比較して長い期間滞留している場合に、当該判定対象雲を、地震が発生する前に現れる雲と判定させることで地震の予測を行わせる、方法。

【請求項12】

プロセッサを備え、地震の予測を行う情報処理装置であって、
前記プロセッサは、
過去の気象衛星の赤外動画画像に基づいて、所定の規模以上の地震が発生する前に現れた線状雲の教師データを生成するステップと、
判定対象画像としての赤外動画画像を受け付けるステップと、
判定対象画像に前記教師データとの類似度が所定の閾値を超える雲があるか否かを判定するステップと、を実行し、
前記判定するステップにおいて、
前記判定対象画像内の判定対象雲が、所定の範囲を一般的な雲と比較して長い期間滞留している場合に、当該判定対象雲を、地震が発生する前に現れる雲と判定することで地震の予測を行う、情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プログラム、情報処理装置および方法に関する。

【背景技術】

【0002】

地震予測を行うプログラムの開発が進められている。例えば、特許文献１には、気象画像データから明度差の差により３次元データを作成し、地形データと合わせて地震の発生および震源を予測する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１０－２１０６０１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、上記特許文献１に記載の技術では、地震予測の時期的および地域的な精度の観点で改善の余地があった。

【0005】

本発明の目的は、高い精度で地震を予測することが可能な情報処理装置を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様によれば、プロセッサを備えるコンピュータに、地震の予測を行わせるプログラムが提供される。当該プログラムは、プロセッサに、過去の気象衛星の赤外画像に基づいて、地震雲の教師データを生成するステップと、判定対象画像としての赤外画像を受け付けるステップと、判定対象画像に地震雲があるか否かを判定するステップと、を実行させる。

【0007】

上記構成とすることにより、高い精度で地震を予測することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】情報処理装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図2】情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。

【図3】情報処理装置１０の処理の流れを示すフロー図である。

【図4】図４Ａは受け付けステップ（Ｓ３１１）を説明するための図である。図４Ｂは領域Ｄ１の拡大図である。

【図5】図５Ａはフィルタリングステップ（Ｓ３１４）を説明するための図である。図５Ｂは領域Ｄ２の拡大図である。

【図6】実施例における地震予測の実績を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

【0010】

＜１．第１実施形態＞
本実施形態に係る情報処理装置１０は、赤外画像データに基づいて、地震の発生を予測する処理を行う。以下、各構成を順に説明する。

【0011】

（１．１．情報処理装置１０のハードウェア構成）
図１は、情報処理装置１０のハードウェア構成の例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、通信ＩＦ１２と、入出力ＩＦ１３と、メモリ１５と、ストレージ１６と、プロセッサ１９とを備える。

【0012】

通信ＩＦ１２は、情報処理装置１０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。

【0013】

入出力ＩＦ１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、及び、ユーザに対し、情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。入出力ＩＦ１３は、例えば、タッチ・センシティブ・デバイス、キーボード、ディスプレイなどで実現される。

【0014】

メモリ１５は、プログラム、及び、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。

【0015】

ストレージ１６は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤである。

【0016】

プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。

【0017】

（１－２．情報処理装置１０の機能構成）
図２は、情報処理装置１０の機能構成を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、入出力部２０３と、制御部２０４としての機能を備える。

【0018】

通信部２０１は、情報処理装置１０が外部の装置と通信するための処理を行う。

【0019】

記憶部２０２は、情報処理装置１０が使用するデータ及びプログラムを記憶し、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）などで構成される。また、記憶部２０２は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するために、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリを含む。

【0020】

入出力部２０３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、および、ユーザに対し情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。入出力部２０３は、例えばキーボード、マウスなどで実現される。

【0021】

制御部２０４は、情報処理装置１０のプロセッサがプログラムに従って処理を行うことにより、各種モジュールとして示す機能を発揮する。

【0022】

受信制御モジュール２０３１は、情報処理装置１０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。

【0023】

送信制御モジュール２０３２は、情報処理装置１０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。

【0024】

生成モジュール２０３３は、過去の気象衛星の赤外画像に基づいて、地震雲の教師データを生成する。生成モジュール２０３３が行う処理については、詳細を後述する。

【0025】

画像受付モジュール２０３４は、判定対象画像としての赤外画像を受け付ける。画像受付モジュール２０３４が行う処理については、詳細を後述する。

【0026】

判定モジュール２０３５は、判定対象画像に地震雲があるか否かを判定する。判定モジュール２０３５が行う処理については、詳細を後述する。

【0027】

（１－３．処理の流れ）
以下、図３を参照し、情報処理装置１０の処理の流れについて説明する。

【0028】

ステップＳ３１１において、画像受付モジュール２０３４は、地震雲の画像データを受け付ける。

【0029】

本実施形態における地震雲は、地震発生前に地面の亀裂から生じる水蒸気を含む雲であり、図４Ａおよび図４Ｂの領域Ｄ１に示すように、形状はほとんどが線状雲である。ユーザは、所定の規模以上の過去の地震（一例としてマグニチュード５以上の地震）が発生する前に現れた地震雲の動画画像を目視により判読し、画像受付モジュール２０３４に入力する。

【0030】

ステップＳ３１２において、生成モジュール２０３３は、地震雲の教師データを作成する。

【0031】

ステップＳ３１３において、画像受付モジュール２０３４は、判定対象の赤外画像を受け付ける。

【0032】

ステップＳ３１４において、判定モジュール２０３５は、判定対象の赤外画像内の雲画像に対して、画像の画素値（輝度値）Ｐに基づいて、地震雲以外の雲のフィルタリングを行う。判定モジュール２０３５は、判定対象雲に相当する画像領域の画素値が所定の閾値以下の場合に、当該判定対象雲は積雲または通常雲であるとして除外する。また、判定モジュール２０３５は、判定対象雲に相当する画像領域の画素値が所定の閾値以上の場合に、当該判定対象雲は台風雲または低気圧雲であるとして除外する。

【0033】

一例として、判定モジュール２０３５は、所定の閾値として以下の値を用いたフィルタリングを行う。以下のフィルタリングが有効である。
積雲・通常雲 ０ ≦ Ｐ ≦ １７０（フィルタリングにより除外）
地震雲の範囲 １７１≦ Ｐ ≦ ２００
台風雲・低気圧雲 ２０１ ≦ Ｐ ≦ ２５５（フィルタリングにより除外）
このように、赤外画像として数量化された雲をフィルタリングにより輝度温度別に分割でき、地震雲を正確に抽出することができる。なお、フィルタリングにおける画素値Ｐの閾値は適宜変更してもよい。

【0034】

ステップＳ３１５において、判定モジュール２０３５は、テンプレートマッチングを行う。判定モジュール２０３５は、ステップＳ３１４で除外されなかった判定対象雲の画像に対して、教師データとの類似度として正規化相互相関を算出し、算出結果が所定の閾値を超えた場合に地震雲と判定する。一例として、所定の閾値は０．５としてもよい。

【0035】

好ましくは、判定モジュール２０３５は、正規化相互相関の条件に加えて、判定対象雲が所定の範囲を予め定められた期間滞留している場合に、当該判定対象雲を地震雲と判定してもよい。具体的には、一例として所定の閾値（例えば１００ｋｍ）以内に２時間以上滞留を続ける場合に、地震雲と判定してもよい。

【0036】

一例として、図５Ａおよび図５Ｂに示す例では、２時間以内の移動距離が領域Ｄ２における閾値ＴＨ（図５Ｂにおける４区画分）の範囲である場合に、地震雲と判定する仕様としてもよい。このように本実施形態では、各閾値（正規化相互相関の閾値、滞留期間の閾値および滞留範囲の閾値）の設定を変更することで、地震雲の現れ方を想定して適切な判断基準を決定することができる。判定モジュール２０３５は、判定対象の赤外画像に地震雲があると判定した場合に、当該地震雲が発生している領域から所定の閾値（例えば１００ｋｍ）以内の地域に、当該赤外画像が撮影された日から所定の期間（例えば９０日）以内に地震が発生すると予測する。

【0037】

ステップＳ３１６において、判定モジュール２０３５は、マグニチュードの推定を行う。判定モジュール２０３５は、一例として、ガスの噴出量に基づいてマグニチュードを推定する。一般的に、地震の規模（マグニチュード）は、ガスの噴出量に比例することが知られている。ガスの噴出量は、例えば以下の（式１）で求めることができる。

【0038】

Ｍ＝Ｃ１＊Ｑ＋Ｃ２ （式１）
（Ｍ：マグニチュード、Ｑ：地震雲の画素数、Ｃ１およびＣ２：係数）

【0039】

このようにマグニチュードはｙ＝ａｘ＋ｂの一次関数として推定することができる。（式１）において、ガスの噴出量は地震雲の体積×滞留時間で推定できるが、地震雲の体積（２次元的には面積）は経時的に変化するため、地震雲の画素数Ｑを滞留時間分足し合わせて算出する。

【0040】

地震雲は一般的な雲と比べると熱を帯びており、滞留時間が一定以上で動かないという性質を備える。そのため、滞留時間は連続したコマ（動画における画像の単位）の間隔数と比例関係にある。例えば、１コマ毎の間隔が３０分の場合、５コマ間での滞留であれば、３０分×（５ー１）コマ＝１２０分の滞留となる。係数Ｃ１およびＣ２は実験的に求まる初期値であり、例えばＣ１＝０．０００６、Ｃ２＝４．５としてもよい。

【0041】

以上のように、情報処理装置１０は、過去の気象衛星の赤外画像に基づいて、地震雲の教師データを生成するステップと、判定対象画像としての赤外画像を受け付けるステップと、判定対象画像に地震雲があるか否かを判定するステップとを実行する。このような構成とすることで、従来は経験と勘に依存していた地震雲の判別を自動化することができ、高い精度で地震を予測することが可能となる。

【0042】

（１－４．実施例）
図６を参照し、情報処理装置１０の実施例を説明する。図６は、情報処理装置１０を用いて予測を行った予測データの一部である。本実施例では、教師データとして陸域または海域の線状雲として目視で明瞭に判読でき、かつ地震発生の前兆であったと認められた１２事例を用いた。

【0043】

図６に示す例では、予測日、予測場所、マグニチュードにおいて、高い精度で予測できている。具体的には、地震発生の時期については、地震発生を予測した日（すなわち、赤外画像に地震雲が撮影された日）から最短で６日、最長で７９日後に地震が発生する結果となった。地震発生の場所については、地方レベルで予測が的中する結果となった。マグニチュードについては、最大で１５パーセント誤差以内での予測が実現できた。

【0044】

同様の予測を２０１５年７月から２０１６年６月までの地震９７件に対して行ったところ、９０日以内での地方レベルでの地震の予測については９０％以上の予測を実現できた。さらに、マグニチュードの誤差が０．７以内での予測については、８２％の予測を実現できた。このように、情報処理装置１０を用いると精度の高い地震予測を行えることができる。

【0045】

＜２．その他の実施形態＞
以上、本発明における実施形態およびその変形例について説明したが、本開示の適用は上述の内容に限定されるものではない。

【0046】

例えば、マグニチュードの推定は、正規化相互相関における類似度を考慮して算出される以下の（式２）を用いて行ってもよい。

【0047】

Ｍ＝Ｃ３＊Ｒ＋Ｃ４ （式２）
（Ｍ：マグニチュード、Ｒ：正規化相互相関における類似度、Ｃ３およびＣ４：係数）

【0048】

（式２）は、地震雲との類似度が高いほど、マグニチュードが上がることを利用した一次線形回帰式である。Ｃ３およびＣ４は実験的に求まる初期値であり、例えばＣ３＝４、Ｃ４＝３．８としてもよい。なお、（式１）は、（式２）に比較して、広範囲の規模の地震の発見に応用でき、検証精度（的中率）もより高いことが実験から観測されている。

【0049】

なお、本発明においては、的中率を最大値にするように、シミュレーションを重ねながら最適な類似度又はガスの噴出量の閾値を決定した。閾値の設定に関しては、地震の規模（マグニチュード）が大きい地震における見逃しがないこと、的中率が実用的な値になることを重視し、シミュレーションを繰り返して得られた実験値に基づいて決定した。上述のように、類似度として採用した正規化相互相関係数の目安は０．５以上とした。的中率は、教師パターンの適切な設定によっても成果に影響が出るため、様々な教師パターンの取捨選択を行い、最大的中率を導いた事例を採用した。その他の初期設定値および閾値についても同様である。

【0050】

また、情報処理装置１０は、家庭用のＰＣなどにソフトウェアをインストールすることで実現してもよい。または、スマートフォンなどのモバイル端末にソフトウェア（いわゆるアプリを含む）をインストールして実現してもよい。

【0051】

また、上記実施形態では、各機能を情報処理装置１０が備える態様の一例について説明したが、この形態に限定されることはなく、一部の機能について上記実施形態と異なる態様で他の情報処理装置が備える構成としてもよい。

【0052】

また、上記実施形態において情報処理装置１０に実行させるものとして記載されていた各ステップについても、他の情報処理装置に実行させてもよい。

【0053】

さらに、本発明は、上述のプログラムを格納する、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現してもよい。

【0054】

以上、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。当該新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。当該実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0055】

１０ ：情報処理装置
１５ ：メモリ
１６ ：ストレージ
１９ ：プロセッサ
２０１ ：通信部
２０２ ：記憶部
２０３ ：入出力部
２０４ ：制御部
２０３１ ：受信制御モジュール
２０３２ ：送信制御モジュール
２０３３ ：生成モジュール
２０３４ ：画像受付モジュール
２０３５ ：判定モジュール

【要約】

【課題】高い精度で地震を予測することが可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】プロセッサを備えるコンピュータに、地震の予測を行わせるプログラムが提供される。当該プログラムは、プロセッサに、過去の気象衛星の赤外画像に基づいて、地震雲の教師データを生成するステップと、判定対象画像としての赤外画像を受け付けるステップと、判定対象画像に地震雲があるか否かを判定するステップと、を実行させる。
【選択図】図３

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】