特許 7571960 プログラム、情報処理装置、情報処理方法、及び学習モデル

(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】2024-10-15

(45)【発行日】2024-10-23

(54)【発明の名称】プログラム、情報処理装置、情報処理方法、及び学習モデル

(51)【国際特許分類】

   G01S 13/90 20060101AFI20241016BHJP

   G01S 13/86 20060101ALI20241016BHJP

【ＦＩ】

G01S13/90 191

G01S13/86

【請求項の数】 16

(21)【出願番号】P 2023190312

(22)【出願日】2023-11-07

【審査請求日】2023-11-15

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】521270340

【氏名又は名称】株式会社スペースシフト

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】金本 成生

(72)【発明者】

【氏名】川上 勇治

(72)【発明者】

【氏名】安井 秀輔

(72)【発明者】

【氏名】横谷 洋

(72)【発明者】

【氏名】三瓶 理人

【審査官】藤田 都志行

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２２－１６７３４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－１１４２７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第７００６８７５（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】国際公開第２０２２／１０７６２０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開平０８－３１３６１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１５４４６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２２／０３４６６６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１８－０４８８９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２２／０２１４４２４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１３４８４８５７（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｓ ７／００－ ７／４２

Ｇ０１Ｓ １３／００－１３／９５

Ｇ０６Ｎ ２０／００

Ｂ６４Ｃ ３９／００－３９／１２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータに、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測条件の下で観測された第１観測データと前記第１観測条件とを取得することと、
前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって第２観測条件の下で観測されたデータであり、前記第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得することと、
学習観測領域の情報である学習観測データと前記学習観測データに対応する学習観測条件と前記学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、前記学習観測データが変換された変換観測データであって、前記学習観測タイミングにおいて前記学習観測領域が前記第１観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、前記第２観測データと前記第２観測条件と前記第２タイミングとを入力し、前記第２観測データが変換された変換観測データを取得することと、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記変換観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を実行させる、プログラム。

【請求項2】

コンピュータに、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測条件の下で観測された第１観測データと前記第１観測条件とを取得することと、
前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって第２観測条件の下で観測されたデータであり、前記第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得することと、
学習観測領域の情報である学習観測データと、前記学習観測データに対応する学習観測条件と、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、が入力され、前記学習観測データが変換された変換観測データであって、前記学習観測タイミングにおいて前記観測領域が基準観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、前記第１観測データと前記第１観測条件と前記第１タイミングとを入力し、前記第１観測データが変換された前記変換観測データとして第１変換観測データを取得することと、
前記変換モデルに、前記第２観測データと前記第２観測条件と前記第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記第２観測データが変換された前記変換観測データとして第２変換観測データを取得することと、
前記第１変換観測データに基づく第１情報と前記第２変換観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を実行させる、プログラム。

【請求項3】

請求項１又は２に記載のプログラムであって、
前記第１観測条件は、前記第１飛翔体の第１機体情報と、前記第１飛翔体による観測環境を示す第１環境情報とを含み、
前記第２観測条件は、前記第２飛翔体の第２機体情報と、前記第２飛翔体による観測環境を示す第２環境情報とを含む、プログラム。

【請求項4】

コンピュータに、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測された第１観測データを取得することと、
前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得することと、
学習観測データと、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、前記学習観測タイミングにおいて前記第１観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第２観測データと、前記第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記推測観測データを取得することと、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記推測観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を実行させる、プログラム。

【請求項5】

コンピュータに、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測された第１観測データを取得することと、
学習観測データと、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、前記学習観測タイミングとは異なるタイミングとが入力され、前記異なるタイミングにおいて前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第１観測データと、前記第１タイミングと、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記推測観測データを取得することと、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記推測観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を実行させる、プログラム。

【請求項6】

コンピュータに、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測される第１観測データと、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測される第２観測データとに基づいて、前記第１観測データに基づく第１情報と前記第２観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、
前記第１タイミングより前の第３タイミングで前記観測領域が観測された場合の第３観測データを取得することと、
学習観測データと前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、前記学習観測タイミングより後の予測タイミングとが入力され、前記予測タイミングにおいて前記第１観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第３観測データと前記第３タイミングと前記第１タイミングとを入力し、前記第１タイミングにおける前記推測観測データを取得することと、を実行させ、
前記統合データを生成することは、
前記第１タイミングにおける前記推測観測データに基づく前記第１情報を含む前記統合データを生成することを含む、プログラム。

【請求項7】

第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測条件の下で観測された第１観測データと前記第１観測条件とを取得し、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって第２観測条件の下で観測されたデータであり、前記第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得する観測データ取得部と、
学習観測領域の情報である学習観測データと前記学習観測データに対応する学習観測条件と前記学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、前記学習観測データが変換された変換観測データであって、前記学習観測タイミングにおいて前記学習観測領域が前記第１観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、前記第２観測データと前記第２観測条件と前記第２タイミングとを入力し、前記第２観測データが変換された変換観測データを取得する変換観測データ取得部と、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記変換観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成する統合データ生成部と、を備える、情報処理装置。

【請求項8】

第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測条件の下で観測された第１観測データと前記第１観測条件とを取得し、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって第２観測条件の下で観測されたデータであり、前記第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得する観測データ取得部と、
学習観測領域の情報である学習観測データと、前記学習観測データに対応する学習観測条件と、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、が入力され、前記学習観測データが変換された変換観測データであって、前記学習観測タイミングにおいて前記観測領域が基準観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、前記第１観測データと前記第１観測条件と前記第１タイミングとを入力し、前記第１観測データが変換された前記変換観測データとして第１変換観測データを取得し、前記変換モデルに、前記第２観測データと前記第２観測条件と前記第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記第２観測データが変換された前記変換観測データとして第２変換観測データを取得する変換観測データ取得部と、
前記第１変換観測データに基づく第１情報と前記第２変換観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成する統合データ生成部と、を備える、情報処理装置。

【請求項9】

第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測された第１観測データを取得し、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得する観測データ取得部と、
学習観測データと、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、前記学習観測タイミングにおいて前記第１観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第２観測データと、前記第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記推測観測データを取得する推測観測データ取得部と、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記推測観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成する統合データ生成部と、を備える、情報処理装置。

【請求項10】

第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測された第１観測データを取得する観測データ取得部と、
学習観測データと、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、前記学習観測タイミングとは異なるタイミングとが入力され、前記異なるタイミングにおいて前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第１観測データと、前記第１タイミングと、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記推測観測データを取得する推測観測データ取得部と、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記推測観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成する統合データ生成部と、を備える、情報処理装置。

【請求項11】

第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測される第１観測データと、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測される第２観測データとに基づいて、前記第１観測データに基づく第１情報と前記第２観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成する統合データ生成部と、
前記第１タイミングより前の第３タイミングで前記観測領域が観測された場合の第３観測データを取得する観測データ取得部と、
学習観測データと前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、前記学習観測タイミングより後の予測タイミングとが入力され、前記予測タイミングにおいて前記第１観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第３観測データと前記第３タイミングと前記第１タイミングとを入力し、前記第１タイミングにおける前記推測観測データを取得する推測観測データ取得部と、を備え、
前記統合データ生成部は、
前記第１タイミングにおける前記推測観測データに基づく前記第１情報を含む前記統合データを生成する、情報処理装置。

【請求項12】

コンピュータが、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測条件の下で観測された第１観測データと前記第１観測条件とを取得することと、
前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって第２観測条件の下で観測されたデータであり、前記第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得することと、
学習観測領域の情報である学習観測データと前記学習観測データに対応する学習観測条件と前記学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、前記学習観測データが変換された変換観測データであって、前記学習観測タイミングにおいて前記学習観測領域が前記第１観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、前記第２観測データと前記第２観測条件と前記第２タイミングとを入力し、前記第２観測データが変換された変換観測データを取得することと、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記変換観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を含む、情報処理方法。

【請求項13】

コンピュータが、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測条件の下で観測された第１観測データと前記第１観測条件とを取得することと、
前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって第２観測条件の下で観測されたデータであり、前記第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得することと、
学習観測領域の情報である学習観測データと、前記学習観測データに対応する学習観測条件と、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、が入力され、前記学習観測データが変換された変換観測データであって、前記学習観測タイミングにおいて前記観測領域が基準観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、前記第１観測データと前記第１観測条件と前記第１タイミングとを入力し、前記第１観測データが変換された前記変換観測データとして第１変換観測データを取得することと、
前記変換モデルに、前記第２観測データと前記第２観測条件と前記第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記第２観測データが変換された前記変換観測データとして第２変換観測データを取得することと、
前記第１変換観測データに基づく第１情報と前記第２変換観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を含む、情報処理方法。

【請求項14】

コンピュータが、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測された第１観測データを取得することと、
前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測された第２観測データを取得することと、
学習観測データと、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、前記学習観測タイミングにおいて前記第１観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第２観測データと、前記第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記推測観測データを取得することと、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記推測観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を含む、情報処理方法。

【請求項15】

コンピュータが、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測された第１観測データを取得することと、
学習観測データと、前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、前記学習観測タイミングとは異なるタイミングとが入力され、前記異なるタイミングにおいて前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第１観測データと、前記第１タイミングと、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングとを入力し、前記第２タイミングにおける前記推測観測データを取得することと、
前記第１観測データに基づく第１情報と前記推測観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、を含む、情報処理方法。

【請求項16】

コンピュータが、
第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１飛翔体によって第１観測方式に基づいて観測される第１観測データと、前記第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける前記観測領域の情報であり、前記第１飛翔体とは異なる第２飛翔体によって前記第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測される第２観測データとに基づいて、前記第１観測データに基づく第１情報と前記第２観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成することと、
前記第１タイミングより前の第３タイミングで前記観測領域が観測された場合の第３観測データを取得することと、
学習観測データと前記学習観測データが観測された学習観測タイミングと、前記学習観測タイミングより後の予測タイミングとが入力され、前記予測タイミングにおいて前記第１観測方式に基づいて前記観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、前記第３観測データと前記第３タイミングと前記第１タイミングとを入力し、前記第１タイミングにおける前記推測観測データを取得することと、を含み、
前記統合データを生成することは、
前記第１タイミングにおける前記推測観測データに基づく前記第１情報を含む前記統合データを生成することを含む、情報処理方法。

【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、情報処理方法、及び学習モデルに関する。

【背景技術】

【0002】

人工衛星、航空機あるいはドローン装置などの飛翔体を使用した地上及び海上を含む地球表面の状態の観測が広く行われている。飛翔体による観測方式には、光学画像を取得して行われる観測方式、合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ）技術を使用して得られるレーダ画像いわゆるＳＡＲ画像を取得して行われる観測方式などがある。

【0003】

特許文献１には、地球表面の状況を把握する頻度を向上させるために、第１の軌道上を飛翔する第１の飛翔体による地球表面上の所定の観測地点を撮影して得られた新規画像と第１の軌道とは異なる第２の軌道上を飛翔する第２の飛翔体による所定の観測地点と同じ地点を撮影して得られた１つの直近の過去画像とを位置合わせし、比較することで、変化領域を検出する地球表面状況把握方法が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０２２－１６７３４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載の方法では、第１の軌道から観測された新規画像は、第２の軌道から観測された過去画像とは別の画像として取り扱われる。特許文献１では、新規画像は、第１の軌道から第１の飛翔体によって観測された新規の画像であり、第２の飛翔体による観測地点の観測も考慮されたデータではない。したがって、特許文献１では、観測地点のデータ自体は高頻度に生成されておらず、変化検出の頻度が向上したにすぎない。飛翔体を用いた観測を行う場合、観測される領域の状態をより詳細に把握するために、観測データの生成が高頻度に行われることが好ましい。

【0006】

そこで、本発明は、複数の飛翔体を用いて観測領域を観測して得られるデータを高頻度に生成することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段によって観測される第１観測データと、第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段とは異なる第２観測手段によって観測される第２観測データとに基づいて、第１観測データに基づく第１情報と第２観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成すること、を実行させる。

【0008】

この態様によれば、統合データは、第１観測データに基づく第１情報と第２観測データに基づく第２情報とを含んでいるので、第１観測データ又は第２観測データの少なくとも一方が更新あるいは取得された場合、統合データも更新されることとなる。よって、コンピュータは、第１タイミング又は第２タイミングのいずれかのタイミングにおける観測領域の情報に基づく統合データを生成することで、統合データを高頻度に生成することが可能となる。

【0009】

上記態様において、第１観測データは、第１観測条件の下で観測されたデータであり、コンピュータに、第１タイミングとは異なる第３タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段とは異なる第３観測手段によって第３観測条件の下で観測されたデータであり、第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第３観測データを取得することと、学習観測領域の情報である学習観測データと学習観測データに対応する学習観測条件と学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、学習観測データが変換された変換観測データであって、学習観測タイミングにおいて学習観測領域が第１観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、第３観測データと第３観測条件と第３タイミングとを入力し、第３観測データが変換された変換観測データを取得することと、をさらに実行させ、統合データを生成することは、第１情報を、変換観測データに基づいて更新して、統合データを生成する、ことを含んでもよい。

【0010】

この態様によれば、第１観測データと共通の観測方式にある第３観測データがある場合に、第３観測データを第１観測条件の下で観測されたデータに変換することができる。よって、例えば、統合データを用いた解析を行う場合に、異なる観測条件の下で観測されたデータを第１観測条件の下で観測されたデータとして第１情報として取り扱うことが可能となり、統合データのうち第１情報が高頻度に更新され、結果として統合データも高頻度に生成することが可能となる。

【0011】

上記態様において、第１観測条件は、第１観測手段である第１飛翔体の第１機体情報と、第１飛翔体による観測環境を示す第１環境情報とを含み、第３観測条件は、第３観測手段である第３飛翔体の第３機体情報と、第３飛翔体による観測環境を示す第３環境情報とを含んでもよい。

【0012】

この態様によれば、機体の情報及び観測環境を考慮してデータの変換が可能になる。よって、第３観測データを第１観測条件の下での観測データに精度よく変換することが可能となる。

【0013】

上記態様において、前記第１観測データは、第１観測条件の下で観測されたデータであり、コンピュータに、第１観測データと第１観測条件とを取得することと、第１タイミングとは異なる第３タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段とは異なる第３観測手段によって第３観測条件の下で観測されたデータであり、第１観測データと共通の観測方式に基づいて観測された第３観測データを取得することと、学習観測領域の情報である学習観測データと、学習観測データに対応する学習観測条件と、学習観測データが観測された学習観測タイミングと、が入力され、学習観測データが変換された変換観測データであって、学習観測タイミングにおいて観測領域が基準観測条件の下で観測されたデータを示す変換観測データを出力する変換モデルに、第１観測データと第１観測条件と第１タイミングとを入力し、第１観測データが変換された変換観測データとして第１変換観測データを取得することと、変換モデルに、第３観測データと第３観測条件と第３タイミングとを入力し、第３タイミングにおける第３観測データが変換された変換観測データとして、第２変換観測データを取得することと、をさらに実行させ、統合データを生成することは、第１変換観測データに基づく第１情報を、第２変換観測データに基づく第１情報によって更新して、統合データを生成する、ことを含んでもよい。

【0014】

この態様によれば、共通の観測方式の下で観測される第１観測データ及び第３観測データのそれぞれを、共通の観測条件となる基準観測条件の下で観測された変換観測データに変換することができる。統合データを変換観測データに基づいて生成することで、統合データにおける各データの差異を小さくすることができ、統合データの解析の際の情報処理の負担が軽減される。また、統合データのうち第１情報が高頻度に更新され、結果として統合データも高頻度に生成することが可能となる。

【0015】

上記態様において、第１観測条件は、第１観測手段である第１飛翔体の第１機体情報と、第１飛翔体による観測環境を示す第１環境情報とを含み、第３観測条件は、第３観測手段である第３飛翔体の第２機体情報と、第３飛翔体による観測環境を示す第２環境情報とを含んでもよい。

【0016】

この態様によれば、機体の情報及び観測環境を考慮してデータの変換が可能になる。よって、第２観測データを第１観測条件の下での観測データに精度よく変換することが可能となる。

【0017】

上記態様において、第１観測データは、第１観測方式に基づいて観測されたデータであり、第２観測データは、第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測されたデータであってもよい。

【0018】

この態様によれば、異なる観測方式に基づいて観測されたデータが統合データとして生成される。例えば、第１観測方式はＳＡＲによる観測方式であり、第２観測方式を光学画像による観測方式とすることができる。これにより、複数の観測方式によって観測されたデータを１つのデータに統合することができ、解析によるより多くの情報の取得又は高精度の解析が可能となる。

【0019】

上記態様において、コンピュータに、第１タイミングとは異なる第３タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段とは異なる第３観測手段によって第３観測条件の下で観測されたデータであり、第１観測方式とは異なる観測方式に基づいて観測された第３観測データを取得することと、学習観測データと、学習観測データが観測された学習観測タイミングとが入力され、学習観測タイミングにおいて第１観測方式に基づいて観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、第３観測データと、第３タイミングとを入力し、第３タイミングにおける推測観測データを取得することと、をさらに実行させ、統合データを生成することは、第１情報を、推測観測データに基づいて更新して、統合データを生成する、ことを含んでもよい。

【0020】

この態様によれば、第１観測方式に基づく第３タイミングにおける観測データを、第２観測方式に基づく第３タイミングにおける第３観測データから推測することができる。これにより、例えば、天候不順等の要因によって第１観測データが得られない場合であっても、第３観測データによりデータを補完して、第１観測方式に基づいて観測されたデータを含む統合データを高頻度に生成することができる。

【0021】

上記態様において、コンピュータに、第１観測データを取得することと、学習観測データと、学習観測データが観測された学習観測タイミングと、学習観測タイミングとは異なるタイミングとが入力され、異なるタイミングにおいて第２観測方式に基づいて観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、第１観測データと、第１タイミングと、第２タイミングとを入力し、第２タイミングにおける推測観測データを取得することと、をさらに実行させ、統合データを生成することは、第２タイミングにおける推測観測データに基づく第２情報を含む統合データを生成する、ことを含んでもよい。

【0022】

この態様によれば、第２観測方式に基づく第２タイミングにおける観測データを、第１観測方式に基づく第１タイミングにおける第１観測データから推測することができる。これにより、例えば、天候不順等の要因によって第２観測データが得られない場合であっても、第１観測データによりデータを補完して統合データを生成することができる。

【0023】

上記態様において、コンピュータに、第１タイミングより前の第３タイミングで観測領域が観測された場合の第３観測データを取得することと、学習観測データと学習観測データが観測された学習観測タイミングと、学習観測タイミングより後の予測タイミングとが入力され、予測タイミングにおいて第１観測方式に基づいて観測領域が観測されたデータを示す推測観測データを出力する推測モデルに、第３観測データと第３タイミングと第１タイミングとを入力し、第１タイミングにおける推測観測データを取得することと、をさらに実行させ、統合データを生成することは、第１タイミングにおける推測観測データに基づく第１情報を含む統合データを生成する、ことを含んでもよい。

【0024】

この態様によれば、第１観測方式に基づく第１タイミングにおける観測データを、第１観測方式に基づく第３タイミングにおける第３観測データから推測することができる。これにより、例えば、天候不順等の要因によって第１観測データが得られない場合であっても、第１タイミングより前の第３タイミングで観測された第３観測データによりデータを補完して統合データを生成することができる。

【0025】

上記態様において、コンピュータに、学習観測領域の情報である学習観測データに基づく学習統合データが入力され、学習観測領域のメタ情報を出力するメタ情報出力モデルに、統合データを入力し、観測領域のメタ情報を取得すること、をさらに実行させてもよい。

【0026】

この態様によれば、観測領域の観測に基づいて高頻度に生成された統合データを用いて、観測領域のメタ情報を取得することができる。これにより、観測領域のメタ情報の精度を高くすることができる。

【0027】

本発明の他の一態様に係る情報処理装置は、第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段によって観測される第１観測データと、第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段とは異なる第２観測手段によって観測される第２観測データとに基づいて、第１観測データに基づく第１情報と第２観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成する統合データ生成部、を備える。

【0028】

本発明の他の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段によって観測される第１観測データと、第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段とは異なる第２観測手段によって観測される第２観測データとに基づいて、第１観測データに基づく第１情報と第２観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成すること、を含む。

【0029】

本発明の他の一態様に係る学習モデルは、学習観測領域の情報である学習観測データと学習観測データに対応する学習観測条件とを入力とし、学習観測データが取得されたタイミングにおいて学習観測領域が基準観測条件に応じて観測されたデータとして学習観測データが変換された第１変換観測データを出力とする教師データを用いて学習され、対象観測領域の情報である観測データと、観測データに対応する観測条件との入力に対し、観測データが取得されたタイミングにおいて対象観測領域が基準観測条件の下で観測されたデータを示し、観測データが変換された第２変換観測データを出力するようコンピュータを機能させる。

【0030】

本発明の他の一態様に係る学習モデルは、第１観測方式に基づいて学習観測領域が観測された場合の学習観測データと、学習観測データが観測された観測タイミングと、観測タイミングとは異なる予測タイミングとを入力とし、予測タイミングにおいて学習観測領域が第１観測方式とは異なる第２観測方式に基づいて観測されたデータを示す第１推測観測データを出力とする教師データを用いて学習され、対象観測領域の情報である観測データと、観測データに対応する観測条件との入力に対し、観測データが取得されたタイミングにおいて対象観測領域が第２観測方式に基づいて観測されたデータを示す第２推測観測データを出力するようコンピュータを機能させる。

【発明の効果】

【0031】

本発明によれば、複数の飛翔体を用いて観測領域を観測して得られるデータを高頻度に生成することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0032】

【図1】観測システム１０の概略図である。

【図2】第１実施形態に係る統合データの生成を説明する図である。

【図3】第１実施形態に係る観測データ処理装置１０１のブロック図である。

【図4】第１実施形態に係るメタ情報出力モデルを説明する図である。

【図5】第１実施形態に係る統合データ生成処理のフローチャートである。

【図6】第１実施形態に係るメタ情報取得処理のフローチャートである。

【図7】第２実施形態に係る観測データ処理装置１０１Ａのブロック図である。

【図8】第２実施形態に係る第１変換モデルを説明する図である。

【図9】第２実施形態に係る統合データ生成処理のフローチャートの一例である。

【図10】第２実施形態に係る統合データの生成の一例を説明する図である。

【図11】第２実施形態に係る第２変換モデルを説明する図である。

【図12】第２実施形態に係る統合データ生成処理のフローチャートの他の一例である。

【図13】第２実施形態に係る統合データの生成の他の一例を説明する図である。

【図14】第３実施形態に係る観測データ処理装置１０１Ｂのブロック図である。

【図15】第３実施形態に係る第１推測モデルを説明する図である。

【図16】第３実施形態に係る統合データ生成処理のフローチャートの一例である。

【図17】第３実施形態に係る統合データの生成を説明する図である。

【図18】第３実施形態に係る第２推測モデルを説明する図である。

【図19】第３実施形態に係る統合データ生成処理のフローチャートの他の一例である。

【図20】第３実施形態に係る第３推測モデルを説明する図である。

【図21】第３実施形態に係る統合データ生成処理のフローチャートの他の一例である。

【図22】第３実施形態に係る統合データの生成を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0033】

添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

【0034】

（第１実施形態）
図１には、第１実施形態に係る観測システム１０が示される。観測システム１０は第２実施形態及び第３実施形態においても同様である。

【0035】

観測システム１０は、観測データ処理装置１０１及び人工衛星２０１，２０２，２０３、及び観測データ受信装置Ｒを有する。

【0036】

観測システム１０では、人工衛星２０１，２０２，２０３を含む複数の衛星によって地球表面Ｏを観測した観測データが観測データ受信装置Ｒに送信される。このとき、観測データの観測の際の環境を示す観測条件が、観測データに関連付けられる又は観測データに含まれるようにして観測データ受信装置Ｒに送信されてもよい。観測データ処理装置１０１は、観測データ受信装置Ｒから観測データを取得し、観測データに対する情報処理を行う。なお、観測システム１０における観測データを観測する装置は、人工衛星２０１，２０２，２０３に例示されるように、観測データの取得が可能な人工衛星として宇宙空間に配置されて地球の周囲を周回する飛翔体である。観測データを観測する飛翔体は静止衛星であってもよい。また、飛翔体は、航空機、ヘリコプターもしくはドローン装置などの、地球上空に位置することが可能な装置であればよい。

【0037】

観測システム１０では、人工衛星２０１，２０２，２０３が観測する観測データは互いに相違する観測方式に基づいて観測されたデータであってもよく、共通の観測方式に基づいて観測されたデータであってもよい。

【0038】

観測方式は、例えば、ＳＡＲ信号を用いる方式（ＳＡＲ方式）であり、観測データは、レーダ装置を搭載した人工衛星から観測対象物に照射されたマイクロ波（電磁波）が、観測対象物において反射された電磁波に応じた信号である。ＳＡＲ方式に基づく観測データ（ＳＡＲデータ）は、例えば、観測データ処理装置１０１によって、ＳＡＲ画像となるような可視化処理がされる。他のＳＡＲデータとして、観測されたＳＡＲデータに対して、レンジ圧縮及びマルチルックアジマス圧縮が行われた第２レベルのＳＡＲデータもある。第２レベルのＳＡＲデータによって、ＳＡＲ画像による可視化が幾何学的に補正された状態で可能となる。他のＳＡＲデータとして、観測されたＳＡＲデータに対して、レンジ圧縮、シングルルックアジマス圧縮及びオルソ補正を行った第３レベルのＳＡＲデータもある。オルソ補正を加えることによって、後述の光学画像と重ねることが可能なＳＡＲ画像を得ることができる。

【0039】

他の観測方式には、光学センサを用いて得られる光学データを用いる方式（光学方式）がある。光学データは、例えば可視光域や近赤外域の波長を有する光を観測するセンサによって得られる情報である。光学データは、太陽光が地表面で反射されて生じる光に基づくデータである。

【0040】

また、他の観測方式として、赤外センサを用いて得られる気象データを用いる方式もある。気象データは、雲、地表、及び大気から放射される赤外線を観測して得られる信号であり、赤外画像や水蒸気画像の生成に用いられる。第１実施形態及び以降の実施形態では、光学データと気象データとを、それぞれの使用波長域の相違に応じて区別して説明している。

【0041】

図２を参照して、観測データ処理装置１０１による統合データの生成について説明する。図２では、人工衛星２０１，２０２，２０３のそれぞれは、互いに異なる観測方式である方式１、方式２、又は方式３に基づいて観測を行う場合を例に説明する。ここで、各方式は、例えば、方式１がＳＡＲデータを用いる方式であり、方式２は光学データを用いる方式であり、方式３は気象データを用いる方式である。

【0042】

人工衛星２０１は、時間軸Ｔ上のある時刻Ｔ１において、観測領域を観測し、観測データＤ１１を取得する。観測データＤ１１は、観測データ処理装置１０１に送信され、観測データ処理装置１０１は観測データＤ１１に基づく統合データＩＤ１を生成する。

【0043】

その後、人工衛星２０２は、時間軸Ｔ上のある時刻Ｔ２において観測データＤ２２を観測する。観測データＤ２２は、観測データ処理装置１０１に送信され、観測データ処理装置１０１は、先に観測された観測データＤ１１及び観測データＤ２２に基づく統合データＩＤ２を生成する。

【0044】

統合データＩＤ２は、時刻Ｔ１における方式１に基づく観測データと時刻Ｔ２における方式２に基づく観測データとに基づくデータであり、時刻Ｔ２における観測領域の最も新しい情報を含むデータである。

【0045】

人工衛星２０３は、時間軸Ｔ上のある時刻Ｔ３において観測データＤ３３を観測する。観測データＤ３３は、観測データ処理装置１０１に送信され、観測データ処理装置１０１は、先に観測された観測データＤ１１，Ｄ２２、及び観測データＤ３３に基づく統合データＩＤ３を生成する。統合データＩＤ３は、時刻Ｔ１における方式１に基づく観測データ、時刻Ｔ２における方式２に基づく観測データ、及び時刻Ｔ３における方式３に基づく観測データに基づくデータであり、時刻Ｔ３における観測領域の最も新しい情報を含むデータである。

【0046】

その後、人工衛星２０１が時刻Ｔ４において、時刻Ｔ１で観測した領域と同じ観測領域を観測し、観測データＤ１４を取得する。ここで、人工衛星２０１による観測領域の観測から次の観測までの時間は、例えば人工衛星２０１の周回軌道に応じて定まる間隔である。観測データＤ１４は、観測データ処理装置１０１に送信され、観測データ処理装置１０１は観測データＤ１４に基づく統合データＩＤ４を生成する。観測データ処理装置１０１は、時刻Ｔ１における人工衛星２０１による観測で得られた観測データＤ１１を、新たに得られた観測データＤ１４に置き換えて統合データＩＤ１４を生成する。統合データＩＤ４は、時刻Ｔ４における観測領域の最も新しい情報を含むデータである。

【0047】

同様に、人工衛星２０２が時刻Ｔ５において、時刻Ｔ２で観測した領域と同じ観測領域を観測し、観測データＤ２５を取得する。観測データＤ２５は、観測データ処理装置１０１に送信され、観測データ処理装置１０１は観測データＤ２５に基づく統合データＩＤ５を生成する。観測データ処理装置１０１は、時刻Ｔ２における人工衛星２０２による観測で得られた観測データＤ２２を、新たに得られた観測データＤ２５に置き換えて統合データＩＤ５を生成する。統合データＩＤ５は、時刻Ｔ５における観測領域の最も新しい情報を含むデータである。各時刻におけるデータを統合することで、観測データ処理装置１０１は、複数の飛翔体を用いて観測領域を観測して得られるデータを、単一の飛翔体による観測よりも高頻度に生成することができる。

【0048】

統合データに含まれる情報は、それぞれの情報の基となる観測データが観測された時刻の情報が関連付けられており、統合データ内の情報は時刻に基づいて並べ替えることが可能である。例えば、統合データＩＤ５においては、時刻順に、時刻Ｔ３に観測された観測データＤ３３、時刻Ｔ４に観測された観測データＤ１４、及び時刻Ｔ５に観測された観測データＤ２５を順序付けることが可能である。なお、観測データは、時刻の情報を含まず、取得順に並べ替え可能であってもよい。つまり、統合データは時系列に沿った並び替えが可能な状態で生成される。観測データを時系列に沿って並び替えることを可能にして生成された統合データを用いることで、観測領域の変化検知をより精度よく行うことが可能となる。なお、統合データは、必ずしも観測データを時系列に沿って並び替えることが可能な態様で生成されなくともよい。統合データの形式は、統合データの用途に応じて適宜設定可能である。

【0049】

ここで、統合されるデータは、各衛星からの信号そのものであってもよく、各信号に基づいて生成された画像データであってもよい。画像データに基づいて統合データを生成する場合、各画像データは後述のメタ情報出力モデルに入力されるそれぞれのチャネルとして統合される。また、統合されるデータは、各衛星からの信号又は画像データから得られたメタ情報であってもよい。また、各衛星からの信号、画像データ、又はメタ情報は、例えば、観測データに基づいて情報処理装置によって行われるシミュレーション処理によって生成された情報であってもよい。つまり、統合データに含まれるデータは、観測データに基づく情報であればよい。

【0050】

観測データ処理装置１０１は、各衛星から観測データを取得する度に統合データを生成する。これにより、統合データは観測領域の最新の観測結果を含むように更新される。例えば、時刻Ｔ２から時刻Ｔ５の間に観測領域に変化が生じるなどした場合、人工衛星２０２のみを用いていると、時刻Ｔ５までその変化は観測データに現れない。しかし、時刻Ｔ３における人工衛星２０３からの観測データＤ３３及び時刻Ｔ４における人工衛星２０１からの観測データＤ１４によって、統合データは統合データＩＤ３，ＩＤ４のように生成される。統合データＩＤ３，ＩＤ４には時刻Ｔ２から時刻Ｔ５の間に観測領域にて生じた変化が含まれるので、統合データＩＤ３，ＩＤ４にも、観測領域にて生じた変化が反映される。複数の衛星が観測する観測データに基づく統合データを解析することによって、単一の衛星の観測間隔の期間内に生じた変化等を適時に把握することが可能となる。また、人工衛星２０２が時刻Ｔ５において観測領域の観測ができない事象、例えば、天候不順等の事象が発生した場合についても、天候に左右されないＳＡＲ方式によるデータを含んで生成された統合データを解析することによる観測領域の変化の把握が可能となる。

【0051】

観測データ処理装置１０１によって、観測領域に関するデータをより短い時間間隔で更新することが可能となり、解析によりリアルタイム性が要求されるようなタスクへの適用が可能となる。タスクの一例としては、衛星等を用いた、植生指数の１つであるＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index）の測定がある。光学衛星を用いた方がＮＤＶＩの測定は正確に行うことができる一方、光学データは日中の観測に限られ、さらに雲等によって観測ができない等、時刻や天候の制約がある。そこで、ＳＡＲ衛星によるＳＡＲデータを含めた統合データによってＮＤＶＩを測定することで、計測回数を増加させ、リアルタイム性を高めることができる。

【0052】

また、統合データは各衛星からの情報を統合したデータであるため、例えば、学習モデルを用いてメタ情報を取得して観測領域の解析を行う場合、各衛星からの情報を個別に学習モデルに入力する場合よりも、高頻度かつ多角的な解析が可能となる。

【0053】

また、単一の衛星データを用いて運用されている観測システムを、他の衛星データを用いて統合データを生成し、解析を可能とするようなシステムとして活用することも可能となる。

【0054】

観測データ処理装置１０１の各部について説明する。図３には第１実施形態に係る観測データ処理装置１０１のブロック図が示される。観測データ処理装置１０１は、通信部１０１１、記憶部１０１２、観測データ取得部１０１３、統合データ生成部１０１４、及びメタ情報取得部１０１５を有する。観測データ処理装置１０１の各部は、観測データ処理装置１０１の各部はパーソナルコンピュータ等の情報処理装置において、記憶装置に記憶されたプログラムがプロセッサにより実行されることで実現することができる。

【0055】

通信部１０１１は、観測データ処理装置１０１と、観測データ受信装置Ｒを含む外部の情報処理装置との間の通信を制御する。また、観測データ処理装置１０１は、観測データを記録するサーバ等の情報処理装置から観測データを取得してもよく、通信部１０１１は、他の情報処理端末との通信を制御する。

【0056】

記憶部１０１２は、観測データ処理装置１０１での処理に用いられる各種の情報を記憶する。記憶部１０１２には、メタ情報出力モデル１０１２１が記憶されている。

【0057】

図４を参照してメタ情報出力モデル１０１２１について説明する。メタ情報出力モデル１０１２１は、観測領域の観測から得られた統合データの入力に対し、観測領域のメタ情報を出力する学習モデルである。

【0058】

メタ情報出力モデル１０１２１は学習用データＬＤ１を教師データとして学習される。学習用データＬＤ１には、観測領域の観測により得られる複数の学習用観測データに基づく学習用統合データと、学習用統合データに対応するメタ情報ＭＤ０の組が含まれる。学習モデル１０２１２は、学習用統合データを入力、メタ情報ＭＤ０を出力として学習される。

【0059】

メタ情報ＭＤ０は、観測対象に応じて様々な項目を有する。自動車や動物など、陸上の移動体に対するメタ情報には、移動体の移動軌跡の情報が含まれる。当該情報は、移動体によって生じる反射電磁波の干渉の変化によるＳＡＲデータの変化や光学画像における移動体の位置の変化から取得される。

【0060】

災害時の浸水域が観測対象である場合、メタ情報は浸水域の範囲の情報であってもよい。また、農作物の管理に用いるメタ情報として、作物の成長度合いを示すＮＤＶＩ等をメタ情報としてもよい。作物の成長度合いは、ＳＡＲデータの後方散乱係数及び実際に観測された作物の成長度合いに基づいて算出された相関関係や光学データにおける色の変化や分光反射特性に基づいて推定される。この場合、メタ情報には、実際に測定された作物の背丈の情報が含まれてもよい。

【0061】

建築物に関する検出においては、新規の建築物に関する情報をメタ情報としてもよい。新規の建築物に関する情報は、ＳＡＲデータの後方散乱係数及び実際に観測された新規の建築物に関する情報に基づいて算出された相関関係や光学データにおける色の変化に基づいて推定される。また、建物の種類に関する情報が地図等に基づいて取得されて、メタ情報とされてもよい。

【0062】

観測データ処理装置１０１が生成した統合データが、学習済みのメタ情報出力モデル１０１２１に対して入力されると、メタ情報出力モデル１０１２１は、統合データに対応したメタ情報ＭＤ１を出力する。なお、メタ情報出力モデル１０１２１は、観測データ処理装置１０１に記憶されている必要はなく、他の情報処理装置に記憶されていてもよい。

【0063】

図２に戻り、観測データ取得部１０１３は、人工衛星２０１が観測した観測データ（第１観測データ）と、人工衛星２０１の観測における観測条件（第１観測条件）とを取得する。観測データ取得部１０１３は、例えば、観測データ受信装置Ｒから観測データ及び観測条件を取得してもよく、実際の観測データやシミュレーションによって生成された観測データが記録されたサーバから観測データ及び観測条件を取得してもよい。なお、統合データの生成に際して、観測データ処理装置１０１は観測条件を取得せずに、観測データに基づいて統合データを生成してもよい。人工衛星２０２からの観測データ（第２観測データ）と、人工衛星２０２の観測における観測条件（第２観測条件）、及び人工衛星２０３からの観測データと観測条件についても同様である。

【0064】

観測条件は、飛翔体の特性に基づく情報である機体情報と、飛翔体による観測環境示す環境情報とを含む情報である。機体情報には、飛翔体が観測に用いる光の周波数、光の偏波、パルス情報、及びビームパターンが含まれる。また、飛翔体が例えば、コンステレーションを形成している場合、コンステレーションの識別子、及び各飛翔体のコンステレーション内の号機番号又は識別子が機体情報に含まれてもよい。

【0065】

環境情報には、観測時の軌道方向(北行軌道ascending又は南行軌道descending)、軌道角度、観測時の観測方向（左又は右）、機体速度、機体の姿勢情報、及び受信系のパラメータが含まれる。環境情報には、観測データが画像データである場合、画像の解像度の情報を含まれてもよい。観測データがＳＡＲ画像データである場合、環境情報には、画像のピクセルごとに照射信号の入射角の情報が含まれてもよい。観測データに対してノイズ除去を行う場合、環境情報には、ノイズの情報、ノイズフィルタの種類、ノイズ除去のためのパラメータが含まれてもよい。

【0066】

統合データ生成部１０１４は、統合データを生成する処理を行う。統合データ生成部１０１４は、例えば、時刻Ｔ１における観測領域の情報であり人工衛星２０１によって観測される観測データＤ１１と、時刻Ｔ２における観測領域の情報であり、人工衛星２０２によって観測される観測データＤ２２とに基づいて、観測データＤ１１に基づく第１情報と観測データＤ２２に基づく第２情報とに基づく統合データＩＤ１を生成する。

【0067】

メタ情報取得部１０１５は、メタ情報出力モデル１０１２１に、統合データを入力し、観測領域のメタ情報を取得する。取得されたメタ情報は、観測データ処理装置１０１が有する表示部によって観測データ処理装置１０１のユーザに提示されてもよく、観測データ処理装置１０１から他の情報処理装置に送信され、ユーザに提示されてもよい。

【0068】

図５を参照して、統合データ生成処理について説明する。ステップＳ５０１において、観測データ取得部１０１３は、第１タイミングにおける第１観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ１における観測データＤ１１を取得する。

【0069】

ステップＳ５０２において、観測データ取得部１０１３は、第２タイミングにおける第２観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ２における観測データＤ２２を取得する。

【0070】

ステップＳ５０３において、統合データ生成部１０１４は、第１観測データに基づく第１情報を取得する。ここで、第１情報とは、例えば、第１観測データに基づいて生成された画像データや、人工衛星２０１からの信号又は画像データから得られたメタ情報である。つまり、統合データに含まれるデータは、観測データに基づく情報であればよい。また、第１情報とは、例えば、人工衛星２０１からの観測データそのものであってもよい。

【0071】

ステップＳ５０４において、統合データ生成部１０１４は、第２観測データに基づく第２情報を取得する。第２情報は第１情報と同様の情報である。

【0072】

ステップＳ５０５において、統合データ生成部１０１４は第１情報と第２情報とを含む統合データを生成する。このとき、統合データ生成部１０１４は生成された統合データを記憶部１０１２に記憶してもよい。また、統合データ生成部１０１４は生成された統合データを外部の情報処理装置に送信してもよい。

【0073】

統合データ生成部１０１４は統合データの生成を観測データの取得の度に行ってもよい。例えば、統合データ生成部１０１４は、人工衛星２０１が時刻Ｔ４において観測領域を観測して得られた観測データＤ１４が、時刻Ｔ４より前の時刻Ｔ１において得られた観測データＤ１１に置き換わるように統合データを生成してもよい。

【0074】

図６を参照して、統合データに基づくメタ情報取得処理について説明する。ステップＳ６０１において、メタ情報取得部１０１５は、統合データ生成部１０１４が生成した統合データを取得する。メタ情報取得部１０１５は、例えば、記憶部１０１２に記憶された統合データを参照して、統合データを取得する。ステップＳ６０２において、メタ情報取得部１０１５は、統合データをメタ情報出力モデル１０１２１に入力する。ステップＳ６０３において、メタ情報取得部１０１５はメタ情報出力モデル１０１２１から観測領域のメタ情報を取得する。

【0075】

ここまでの処理により、観測データ処理装置１０１では複数の飛翔体を用いて観測領域を観測して得られるデータを高頻度に生成し、観測領域のメタ情報を取得することができる。

【0076】

（第２実施形態）
第２実施形態について説明する。第２実施形態以降の実施形態では第１実施形態と共通の事柄についての記述を省略し、異なる点についてのみ説明する。第２実施形態は、変換モデルを使用した、観測データの変換が行われ、変換後のデータに基づいて統合データが生成される点で第１実施形態と異なる。

【0077】

図７には、第２実施形態に係る観測データ処理装置１０１Ａのブロック図が示される。観測データ処理装置１０１Ａは、観測データ処理装置１０１の各部に加えて、第１変換モデル１０１２２、第２変換モデル１０１２３を有する記憶部１０１２Ａ及び変換観測データ取得部１０１６を有する。

【0078】

図８を参照して第１変換モデル１０１２２について説明する。第１変換モデル１０１２２は、観測領域を観測して得られる第３観測データ、第３観測条件、及び第３観測タイミングの入力に対し、変換観測データを出力する学習モデルである。

【0079】

第１変換モデル１０１２２は学習用データＬＤ２を教師データとして学習される。学習用データＬＤ２には、学習用観測領域を観測して得られる学習用観測データ、学習用観測条件、及び学習用観測タイミングと、これらに対応する変換観測データとの組が含まれる。変換観測データは、第１観測条件の下で観測されたデータであり、その観測タイミングは学習用観測タイミングである。第１変換モデル１０１２２は、学習用観測データ、学習用観測条件、及び学習用観測タイミングを入力、変換観測データを出力として学習される。

【0080】

第１変換モデル１０１２２は、あるタイミングにおける観測データを、その観測条件を変更して得られる観測データを生成するモデルである。第１変換モデル１０１２２により、観測条件が異なる観測データは、ある観測条件（例えば、第１観測条件）による観測データに変換され、統合データが生成される。

【0081】

変換観測データ取得部１０１６は、後述の第１変換モデル１０１２２，第２変換モデル１０１２３を用いて、観測データが変換された変換観測データを取得する。

【0082】

図９及び図１０を参照して、観測データ処理装置１０１Ａにおける、第１変換モデル１０１２２を用いた統合データの生成処理について説明する。ここでは、人工衛星２０１，２０２，２０３は共通の観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測データを取得するものとする。また、観測システム１０は、人工衛星２０１，２０２，２０３とは異なる観測方式（例えば、光学方式）に基づいて観測データを取得する人工衛星２０４をさらに含む。

【0083】

ステップＳ９０１において、観測データ取得部１０１３は、第１タイミングにおける第１観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ１における観測データＤ１１を取得する。

【0084】

ステップＳ９０２において、観測データ取得部１０１３は、第２タイミングにおける第２観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ２における観測データＤ４２を取得する。

【0085】

ステップＳ９０３において、観測データ取得部１０１３は、第３タイミングにおける第３観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ３における観測データＤ２３を取得する。

【0086】

ステップＳ９０４において、変換観測データ取得部１０１６は、第３観測データに対する第３観測条件を取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ２３に対する観測条件を取得する。より具体的には、人工衛星２０２の機体情報及び観測データＤ２３の観測環境の環境情報を観測条件として取得する。

【0087】

ステップＳ９０５において、変換観測データ取得部１０１６は、第１変換モデル１０１２２に、第３観測データと第３観測条件と第３タイミングとを入力する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、第１変換モデル１０１２２に観測データＤ２３と観測データＤ２３に対する観測条件と、時刻Ｔ３とを入力する。

【0088】

ステップＳ９０６において、変換観測データ取得部１０１６は、第３観測データが変換された変換観測データを取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ２３が変換された変換観測データＤ１３を第１変換モデル１０１２２から取得する。

【0089】

ステップＳ９０７において、統合データ生成部１０１４は、第１情報を変換観測データに基づく第１情報によって更新して、第１情報と第２情報とを含む統合データを生成する。例えば、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ１１と観測データＤ４２とが統合された統合データＩＤ２を生成する。次に、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ１１が変換観測データＤ１３によって更新された統合データＩＤ３を生成する。

【0090】

同様に、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ３４が変換された変換観測データＤ１４に基づく統合データＩＤ４を生成する。また、統合データ生成部１０１４は、統合データにおいて、変換観測データＤ１４が、観測データＤ１５によって更新された統合データＩＤ５を生成する。

【0091】

これにより、例えば、人工衛星２０１と、人工衛星２０２及び人工衛星２０３との間に機体特性の差異や観測環境の差異がある場合であっても、統合データの生成に用いられる観測データを、人工衛星２０１の観測条件の下で観測されたデータとして揃えることが可能となる。これにより、観測手段間の差異が抑えられた統合データが生成される。また、人工衛星２０１の観測条件の下で観測されたデータを高頻度に生成することが可能となり、結果として統合データを高頻度に更新することが可能となる。このような統合データを用いることで観測領域のメタ情報がより精度よく取得可能となる。

【0092】

図１１を参照して、第２変換モデル１０１２３について説明する。第２変換モデル１０１２３は、観測領域を観測して得られる第１観測データ、第１観測条件、及び第１観測タイミングの入力に対し、変換観測データを出力する学習モデルである。

【0093】

第２変換モデル１０１２３は学習用データＬＤ３を教師データとして学習される。学習用データＬＤ３には、学習用観測領域を観測して得られる学習用観測データ、学習用観測条件、及び学習用観測タイミングと、これらに対応する変換観測データとの組が含まれる。変換観測データは、基準観測条件の下で観測されたデータであり、その観測タイミングは学習用観測タイミングである。学習モデル１０２１２は、学習用観測データ、学習用観測条件、及び学習用観測タイミングを入力、変換観測データを出力として学習される。ここで、基準観測条件とは、人工衛星２０１，２０２，２０３のそれぞれの観測条件とは異なる所定の観測条件である。基準観測条件はユーザにより予め定められた条件である。

【0094】

第２変換モデル１０１２３は、あるタイミングにおける観測データを、その観測条件を変更して得られる観測データを生成するモデルである。第２変換モデル１０１２３により、観測条件が異なる観測データは、基準観測条件による観測データに変換され、統合データが生成される。

【0095】

図１２及び図１３を参照して、観測データ処理装置１０１Ａにおける、第２変換モデル１０１２３を用いた統合データの生成処理について説明する。ここでは、人工衛星２０１，２０２，２０３は共通の観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測データを取得するものとする。また、観測システム１０は、人工衛星２０１，２０２，２０３とは異なる観測方式（例えば、光学方式）に基づいて観測データを取得する人工衛星２０４をさらに含む。

【0096】

ステップＳ１２０１において、観測データ取得部１０１３は、第１タイミングにおける第１観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ１における観測データＤ１１を取得する。

【0097】

ステップＳ１２０２において、変換観測データ取得部１０１６は、第１観測データに対する第１観測条件を取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ１１に対する観測条件を取得する。より具体的には、人工衛星２０１の機体情報及び観測環境の環境情報を観測条件として取得する。

【0098】

ステップＳ１２０３において、変換観測データ取得部１０１６は、第２変換モデル１０１２３に、第１観測データと第１観測条件と第１タイミングとを入力する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、第２変換モデル１０１２３に観測データＤ１１と観測データＤ１１に対する観測条件と、時刻Ｔ１とを入力する。

【0099】

ステップＳ１２０４において、変換観測データ取得部１０１６は、第１観測データが変換された第１変換観測データを取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ１１が変換された変換観測データＤ５１を第１変換モデル１０１２２から取得する。

【0100】

ステップＳ１２０５において、観測データ取得部１０１３は、第２タイミングにおける第２観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ２における観測データＤ４２を取得する。

【0101】

ステップＳ１２０６において、統合データ生成部１０１４は、第１変換観測データに基づく第１情報と第２観測データに基づく第２情報とに基づく統合データを生成する。例えば、統合データ生成部１０１４は、変換観測データＤ５１と観測データＤ４２に基づく統合データＩＤ２を生成する。

【0102】

ステップＳ１２０７において、観測データ取得部１０１３は、第３タイミングにおける第３観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ３における観測データＤ２３を取得する。

【0103】

ステップＳ１２０８において、変換観測データ取得部１０１６は、第３観測データに対する第３観測条件を取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ２３に対する観測条件を取得する。より具体的には、人工衛星２０１の機体情報及び観測環境の環境情報を観測条件として取得する。

【0104】

ステップＳ１２０９において、変換観測データ取得部１０１６は、第２変換モデル１０１２３に、第３観測データと第３観測条件と第３タイミングとを入力する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、第２変換モデル１０１２３に観測データＤ２３と観測データＤ２３に対する観測条件と、時刻Ｔ３とを入力する。

【0105】

ステップＳ１２１０において、変換観測データ取得部１０１６は、第３観測データが変換された第３変換観測データを取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ２３が変換された変換観測データＤ５３を第１変換モデル１０１２２から取得する。

【0106】

ステップＳ１２１１において、統合データ生成部１０１４は、第１変換観測データに基づく第１情報を第２変換観測データに基づく第１情報によって更新して、第１情報と第２情報とを含む統合データを生成する。例えば、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ５１が変換観測データＤ５３によって更新された統合データＩＤ３を生成する。

【0107】

同様に、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ３４が変換された変換観測データＤ５４に基づく統合データＩＤ４を生成する。また、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ１５が変換された変換観測データＤ５５に基づく統合データＩＤ５を生成する。

【0108】

これにより、例えば、人工衛星２０１と、人工衛星２０２及び人工衛星２０３との間に機体特性の差異や観測環境の差異がある場合であっても、統合データの生成に用いられる観測データを、所定の観測条件の下で観測されたデータとして揃えることが可能となる。これにより、観測手段間の差異が抑えられた統合データが生成される。このような統合データを用いることで観測領域のメタ情報がより精度よく取得可能となる。

【0109】

（第３実施形態）
第３実施形態について説明する。第３実施形態は、推測モデルを使用した観測データの推測が行われ、推測されたデータに基づいて統合データが生成される点で第１実施形態及び第２実施形態と異なる。ここで、観測データの推測とは、あるタイミングで観測される観測データを他の観測データから推測することを意味する。

【0110】

図１４には、第３実施形態に係る観測データ処理装置１０１Ｂのブロック図が示される。観測データ処理装置１０１Ｂは、観測データ処理装置１０１の各部に加えて、第１推測モデル１０１２４、第２推測モデル１０１２５、及び第３推測モデル１０１２６を有する記憶部１０１２Ｂ及び推測観測データ取得部１０１７を有する。推測観測データ取得部１０１７は、後述の第１推測モデル１０１２４、第２推測モデル１０１２５、又は第３推測モデル１０１２６を用いて、観測データが推測された推測観測データを取得する。

【0111】

図１５を参照して第１推測モデル１０１２４について説明する。第１推測モデル１０１２４は、観測領域を観測して得られる第１観測データ及び第２観測タイミングの入力に対し、推測観測データを出力する学習モデルである。入力される第１観測データは、第１観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測されたデータであり、出力される推測観測データは、第１観測方式とは異なる第２観測方式（例えば、光学方式）に基づいて観測されたデータである。

【0112】

第１推測モデル１０１２４は学習用データＬＤ４を教師データとして学習される。学習用データＬＤ４には、学習用観測領域を観測して得られる学習用観測データ及び学習用観測タイミングＡとこれらに対応する推測観測データとの組が含まれる。推測観測データは、第１観測方式に基づいて観測されたデータであり、その観測タイミングはタイミングＡである。第１推測モデル１０１２４は、学習用観測データ及び学習用観測タイミングを入力、推測観測データを出力として学習される。

【0113】

第１推測モデル１０１２４は、あるタイミングにおける観測データを、その観測方式を他の観測方式に変更して得られる観測データを生成するモデルである。第１推測モデル１０１２４により、観測方式が異なる観測データが、ある観測データに基づいて推測され、統合データが生成される。

【0114】

図１６及び図１７を参照して、観測データ処理装置１０１Ｂにおける、第１推測モデル１０１２４を用いた統合データの生成処理について説明する。ここでは、人工衛星２０１は第１観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測データを取得し、人工衛星２０２，２０４は第２観測方式（例えば、光学方式）に基づいて観測データを取得し、人工衛星２０３は第３観測方式（例えば、気象データを用いる観測方式）に基づいて観測データを取得し、するものとする。

【0115】

ステップＳ１６０１において、観測データ取得部１０１３は、第１タイミングにおける第１観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ１における観測データＤ１１を取得する。

【0116】

ステップＳ１６０２において、観測データ取得部１０１３は、第２タイミングにおける第２観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ２における観測データＤ４２を取得する。

【0117】

ステップＳ１６０３において、観測データ取得部１０１３は、第３タイミングにおける第３観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ３における観測データＤ２３を取得する。

【0118】

ステップＳ１６０４において、変換観測データ取得部１０１６は、第３観測データに対する第３観測条件を取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ２３に対する観測条件を取得する。より具体的には、人工衛星２０２の機体情報及び観測データＤ２３の観測環境の環境情報を観測条件として取得する。

【0119】

ステップＳ１６０５において、変換観測データ取得部１０１６は、第１推測モデル１０１２４に、第３観測データと第３観測条件と第３タイミングとを入力する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、第１変換モデル１０１２２に観測データＤ２３と観測データＤ２３に対する観測条件と、時刻Ｔ３とを入力する。

【0120】

ステップＳ１６０６において、変換観測データ取得部１０１６は、第３観測データが変換された変換観測データを取得する。例えば、変換観測データ取得部１０１６は、観測データＤ２３が変換された推測観測データＤ１３を第１推測モデル１０１２４から取得する。

【0121】

ステップＳ１６０７において、統合データ生成部１０１４は、第１情報を推測観測データに基づいて更新して、第１情報と第２情報とを含む統合データを生成する。例えば、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ１１と観測データＤ４２とが統合された統合データＩＤ２を生成する。次に、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ１１が推測観測データＤ１３によって更新された統合データＩＤ３を生成する。

【0122】

同様に、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ３４が変換された変換観測データＤ１４に基づく統合データＩＤ４を生成する。また、統合データ生成部１０１４は、統合データにおいて、変換観測データＤ１４が、観測データＤ１５によって更新された統合データＩＤ５を生成する。

【0123】

これにより、例えば、人工衛星２０１、人工衛星２０２、及び人工衛星２０３の間に観測方式の差異がある場合であっても、統合データの生成に用いられる観測データを、ある観測方式、例えば、人工衛星２０１の観測方式の下で観測されたデータとして揃えることが可能となる。また、人工衛星２０１の観測方式の下で観測されたデータを高頻度に生成することが可能となる。これにより、観測方式間の差異が揃えられ、高頻度に統合データが生成される。このような統合データを用いることで観測領域のメタ情報がより精度よく取得可能となる。

【0124】

図１８を参照して第２推測モデル１０１２５について説明する。第２推測モデル１０１２５は、観測領域を観測して得られる第１観測データ、第１観測タイミング、及び第２観測タイミングの入力に対し、推測観測データを出力する学習モデルである。入力される第１観測データは、第１観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測されたデータであり、出力される推測観測データは、第１観測方式とは異なる第２観測方式（例えば、光学方式）に基づいて観測されたデータである。

【0125】

第２推測モデル１０１２５は学習用データＬＤ５を教師データとして学習される。学習用データＬＤ５には、学習用観測領域を観測して得られる学習用観測データ、学習用観測タイミングＡ、及び学習用観測タイミングＡとは異なるタイミングＢとこれらに対応する推測観測データとの組が含まれる。推測観測データは、第１観測方式に基づいて観測されたデータであり、その観測タイミングはタイミングＢである。第２推測モデル１０１２５は、学習用観測データ、学習用観測タイミング、及びタイミングＢを入力、推測観測データを出力として学習される。

【0126】

第２推測モデル１０１２５は、あるタイミングにおける観測データを、その観測方式を他の観測方式に変更し、他のタイミングにおいて得られる観測データを生成するモデルである。第２推測モデル１０１２５により、観測方式及び観測タイミングが異なる観測データが、ある観測データに基づいて推測され、統合データが生成される。

【0127】

図１９及び図２２を参照して、観測データ処理装置１０１Ｂにおける、第２推測モデル１０１２５を用いた統合データの生成処理について説明する。ここでは、人工衛星２０１，２０３は第１観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測データを取得し、人工衛星２０２は第２観測方式（例えば、光学方式）に基づいて観測データを取得するものとする。

【0128】

ステップＳ１９０１において、観測データ取得部１０１３は、第１タイミングにおける第１観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ２における観測データＤ２２を取得する。

【0129】

ステップＳ１９０２において、推測観測データ取得部１０１７は、第１推測モデルに第１観測データと、第１タイミングと、第２タイミングとを入力する。例えば、図２２に示されるように、推測観測データ取得部１０１７は、観測データＤ２２と、時刻Ｔ２と、時刻Ｔ３とを第２推測モデル１０１２５に入力する。

【0130】

ステップＳ１９０３において、推測観測データ取得部１０１７は、第２推測モデル１０１２５から、第２タイミングにおける推測観測データを取得する。例えば、図２２に示されるように、推測観測データ取得部１０１７は、時刻Ｔ３における推測観測データＤ６３を第２推測モデル１０１２５から取得する。

【0131】

ステップＳ１９０４において、統合データ生成部１０１４は、第１観測データに基づく第１情報と推測観測データに基づく第２情報とに基づく統合データを生成する。例えば、図２２に示されるように、統合データ生成部１０１４は、観測データＤ１１と推測観測データＤ６３に基づく統合データＩＤ３を生成する。

【0132】

これにより、例えば、人工衛星２０２と、人工衛星２０１及び人工衛星２０３との間に観測方式の差異がある場合であっても、統合データの生成に用いられる観測データを、人工衛星２０１及び人工衛星２０３の観測方式の下で観測されたデータとして揃えることが可能となる。これにより、観測手段間の差異が抑えられた統合データが生成される。このような統合データを用いることで観測領域のメタ情報がより精度よく取得可能となる。

【0133】

図２０を参照して第３推測モデル１０１２６について説明する。第３推測モデル１０１２６は、観測領域を観測して得られる第１観測データ、第１観測タイミングより前の第３観測タイミング、及び第１観測タイミングの入力に対し、推測観測データを出力する学習モデルである。入力される第１観測データと出力される推測観測データとは、共通の観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測されたデータである。第３推測モデル１０１２６は、時系列回帰予測を行い、推測観測データを生成するモデルである。

【0134】

第３推測モデル１０１２６は学習用データＬＤ６を教師データとして学習される。学習用データＬＤ６には、学習用観測領域を観測して得られる学習用観測データ、学習用観測タイミングＡ、及び学習用観測タイミングＡより前のタイミングＣとこれらに対応する推測観測データとの組が含まれる。学習用観測データ及び推測観測データは、第１観測方式に基づいて観測されたデータであり、その観測タイミングはタイミングＣである。第３推測モデル１０１２６は、学習用観測データ、学習用観測タイミング、及びタイミングＣを入力、推測観測データを出力として学習される。

【0135】

第３推測モデル１０１２６は、あるタイミングにおける観測データに基づいて、観測方式を変更することなく、当該タイミング以降のタイミングにおいて得られる観測データを生成するモデルである。第３推測モデル１０１２６により、観測タイミングが異なる観測データが、ある観測データに基づいて推測され、統合データが生成される。

【0136】

図２０及び図２１を参照して、観測データ処理装置１０１Ｂにおける、第３推測モデル１０１２６を用いた統合データの生成処理について説明する。ここでは、人工衛星２０１，２０３は第１観測方式（例えば、ＳＡＲ方式）に基づいて観測データを取得し、人工衛星２０２は第２観測方式（例えば、光学方式）に基づいて観測データを取得するものとする。

【0137】

ステップＳ２１０１において、観測データ取得部１０１３は、第１タイミングより前の第３タイミングで観測領域が観測された場合の第３観測データを取得する。例えば、観測データ取得部１０１３は、時刻Ｔ５より前の時刻Ｔ２で観測領域が観測された場合の観測データＤ２２を取得する。

【0138】

ステップＳ２１０２において、推測観測データ取得部１０１７は、推測モデルに第３観測データと第３タイミングと第１タイミングとを入力する。例えば、図２２に示されるように、推測観測データ取得部１０１７は、観測データＤ２２と、時刻Ｔ２と、時刻Ｔ５とを第３推測モデル１０１２６に入力する。

【0139】

ステップＳ２１０３において、推測観測データ取得部１０１７は、第３推測モデル１０１２６から、第１タイミングにおける推測観測データを取得する。例えば、図２２に示されるように、推測観測データ取得部１０１７は、時刻Ｔ５における推測観測データＤ７５を第３推測モデル１０１２６から取得する。

【0140】

ステップＳ２１０４において、統合データ生成部１０１４は、第１タイミングにおける推測観測データに基づく第１情報と第２観測データに基づく第２情報とに基づく統合データを生成する。例えば、図２２に示されるように、統合データ生成部１０１４は、推測観測データＤ５３と、観測データＤ１４とに基づく統合データＩＤ５を生成する。

【0141】

これにより、例えば、人工衛星２０２がある時点で観測を行うことができなかった場合であっても、統合データの生成に用いられる観測データを推測して統合データとすることが可能となる。これにより、観測データの一部が得られない場合であっても、時間間隔が短い統合データを生成することができる。このような統合データを用いることで観測領域のメタ情報がより精度よく取得可能となる。

【0142】

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

【符号の説明】

【0143】

１０…観測システム、１０１，１０１Ａ，１０１Ｂ…観測データ処理装置、２０１，２０２，２０３…人工衛星、１０１３…観測データ取得部、１０１４…統合データ生成部、１０１５…メタ情報取得部、１０１６…変換観測データ取得部、１０１７…推測観測データ取得部

【要約】

【課題】複数の飛翔体を用いて観測領域を観測して得られるデータを高頻度に生成すること。
【解決手段】コンピュータに、第１タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段によって観測される第１観測データと、第１タイミングとは異なる第２タイミングにおける観測領域の情報であり、第１観測手段とは異なる第２観測手段によって観測される第２観測データとに基づいて、第１観測データに基づく第１情報と第２観測データに基づく第２情報とを含む統合データを生成すること、を実行させる、プログラム。
【選択図】図２

【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】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】