知識発見支援のための気象画像データベースの構築

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  • チシキ ハッケン シエン ノ タメ ノ キショウ ガゾウ データベース ノ コウチク
  • Construction of Satellite Image Databases for Supporting Knowledge Discovery

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抄録

画像データベースにおけるデータマイニングは 大規模な画像データの中に存在している自明でない関係やパターンなどを発見することを目的としており 科学的発見法とも言われている. 本稿では 膨大な気象画像データに対して そのデジタル画像から気象の情報を取り出し 画像データベースに変換し 専門家による解析と知識発見を支援することを目的とした気象画像データベースについて述べる. そこでは 雲の濃淡情報とその変化からなる画像データに 我々が開発したクラスタリングと相関ルールといった二つのデータマイニング法が適用される. これによって パターン化された気象画像の時系列データや年間において約24種類の気象の特徴パターンが得られる. これらの画像データは R-Treeを用いた画像データベースとして構築され 専門家の"春頃で 前線の後に移動性高気圧が来るような気象変化を見たい"のような要求に応えることができる.

Image data mining deals with the extraction of implicit knowledge, image relationship, and patterns not explicitly stored in image databases. It belongs to the scientific discovery. In this paper, We focus weather satellite images with many image information and describe on the construction of weather image databases that can search patterns like a series of cloud or change of weather condition. we apply the algorithms which we call co-occurrence rules to data mining. It consists of the combination of Self-Organizing feature's Map and association rules. The results take time sequence data of cloud patterns and twenty-four feature patterns extracted over one yaer. The image databases have been constructed using R-tree and can answer to expert's questions such that we would find any weather patterns which are a migratory anticyclone after a frontogenesis.

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