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宇宙, 惑星科学の分野で取得される時空間データには, 周囲とは異なる値を持つ'ホットスポット'に着目すべき問題が現れることが多い. このホットスポット領域をオブジェクトとして自動的に抽出して記載し, その時空間変動パターンを抽出することができれば様々な問題に応用出来ると考えられる. 本研究では時系列グリッドデータから多変量正規分布の混合分布でモデル化し, そのモデルパラメータを求めることによってホットスポットを自動抽出する手法と, これを使って気象衛星画像からインタラクティブ知識発見システムの構築例について紹介し, これらの研究例を通して明らかになった問題から今後の方向性について述べる., The hot spots' which have the values unlike ones in the neighborhood often appear in the spatio-temporal data set in the field of space and planetary sciences. Method of automatic extraction of such hotspots as objects from the spatio-temporal data by using mixture distribution of multivariate normal distributions are described, which aims to understand changing patterns such as co-occurrence or temporal rules among the hot spots and to predict them. This paper also introduces the example system in which hotspots are extracted from meteorological satellite imagery. Plans for future work are also discussed based on the problem that became clear through this study example., 形態: カラー図版あり, Physical characteristics: Original contains color illustrations

会議情報: 2016年 第1回重力天体(月、火星)着陸探査シンポジウム (2016年12月5日. 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所(JAXA)(ISAS)), 相模原市, 神奈川, 形態: カラー図版あり, Meeting Information: 2016 Proceedings of Moon and Mars landing exploration symposium I (December 5, 2016. Institute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)(ISAS)), Sagamihara, Kanagawa, Japan, Physical characteristics: Original contains color illustrations