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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-01 15:40 スキャニングライダー観測風速場のEnKFによる高密度化検討 ○北村尭之・伊藤優佑・影目 聡（三菱電機）  SANE2022-20 |
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| 抄録 | （和） | 近年，民生用ドローンの高性能化と低価格化により世界的に民生用ドローンの各方面における活用が活発化してきているが，ドローン飛行の安全性は天候，特に飛行ルートの風速に大きく影響される．各種用途でドローンを活用する際にドローンを安全に飛行させるためには，ドローン飛行時・飛行場所における風況を正確に予測するナウキャストが必要である．そのため，ドローン飛行域上空の風速を正確に把握する手段としてライダー活用の検討が開始されている．ライダーは3次元観測空間において水平・垂直両方向にレーザービームを走査することで観測を行うが，遠方では各レーザービーム間の距離が離れてしまうために観測データは観測領域に対して疎になってしまう欠点がある．本稿では，ライダーをドローン飛行ルートの風況ナウキャスト用途に活用することを想定し，この疎なライダー観測風況データを信号処理で高密度化する手法についての検討を行う．また，風速場高密度化手法の技術詳細と，数値計算による検討結果を報告する． |
| （英） | In recent years, the use of consumer drones in various fields has become more active worldwide due to their higher performance and lower price. Drone flight safety is greatly affected by weather conditions, especially wind speed along the flight route. To fly drones safely for the various applications, nowcasting is necessary to accurately predict wind conditions at the time and place of drone flight. For this reason, the use of LIDAR has begun to be considered as a means of accurately determining wind speeds over drone flight areas. LIDAR performs observations by scanning laser beams in both horizontal and vertical directions in a three-dimensional observation space, but this has the disadvantage that the distance between the laser beams at a distance makes the observation data sparse with respect to the observation area. In this paper, we discuss a method to densify the sparse LIDAR wind data by signal processing, assuming that LIDAR will be used for nowcasting wind conditions along drone flight routes. The technical details of the wind field densification method and the numerical results of the study will also be presented. | |
| キーワード | （和） | スキャニングライダー / 風況予測 / データ同化 / アンサンブルカルマンフィルタ / / / / |
| （英） | Scanning LIDAR / Wind Field Prediction / Data Assimilation / Ensemble Kalman Filter / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 92, SANE2022-20, pp. 27-32, 2022年7月. | |
| 資料番号 | SANE2022-20 | |
| 発行日 | 2022-06-24 (SANE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2022-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2022-07-01 - 2022-07-01 |
| 開催地（和） | JAXA筑波宇宙センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 衛星技術, 宇宙科学・応用, 及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2022-06-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スキャニングライダー観測風速場のEnKFによる高密度化検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Wind field reconstruction using LIDAR measurement and EnKF data assimilation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スキャニングライダー / Scanning LIDAR |
| キーワード(2)（和/英） | 風況予測 / Wind Field Prediction |
| キーワード(3)（和/英） | データ同化 / Data Assimilation |
| キーワード(4)（和/英） | アンサンブルカルマンフィルタ / Ensemble Kalman Filter |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北村 尭之 / Takayuki Kitamura / キタムラ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 優佑 / Yusuke Ito / イトウ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 影目 聡 / Satoshi Kageme / カゲメ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-01 15:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2022-20 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.92 |
| ページ範囲 | pp.27-32 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-24 (SANE) |
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