[M-GI30] [JJ] 情報地球惑星科学と大量データ処理

[MGI30-11] 時系列３次元グリッドデータからのホットスポット自動抽出・追跡手法の開発-気象レーダデータへの応用-

林 諒¹、*本田 理恵¹、佐藤 晋介²、村田 健史²、村永 和哉³、鵜川 健太郎³、佐々 浩司¹、村田 文絵¹ (1.高知大学理学部応用理学科、2.情報通信研究機構、3.株式会社セック)

キーワード：データマイニング、知識発見、混合モデル、フェーズドアレイ気象レーダ

地球惑星科学分野においても時系列の３次元データが徐々に蓄積され始めている。このようなデータからあらかじめ注目すべきホットスポット領域を半自動的に抽出して、その情報を蓄積することができれば、そこに隠された変動ルールなどの高次の知識発見に活用できる。この問題に対し、ホットスポットの分布を多変量正規分布の混合分布でモデル化し、モデルパラメータをEMアルゴリズムを用いて求めてBICによって最適成分数を決定する手法を開発している。また求められた解を隣接した時間のデータの初期値として継承することにより追跡を行う手法を提案している。今回はグリッドデータをターゲットとして、閾値処理によって求めた座標を使用した際にみられた、抽出成分の過剰な分裂や縮退を抑制することを目的として、原データのフィールド値を重みとして利用する手法を検討した。人工データを用いた検証からこの効果を確認し、またフェーズドアレイ気象レーダのリアルデータでも試験的に実験を行い、その効果を確認した。