令和元年に開始された数理海底地形科学研究プログラムでは、これまで深層学習による海底地形画像解析の高解像度化及びスパースモデリングによる海底地形画像解析の高度化に取り組んで参りました。今後は、これらの解析手法をさらに発展させて、画像特徴量抽出により得られた海底地形構造パターンを防災・環境・生物・資源などの各ドメインの知識と融合し、海底地形の成り立ちやそれが与える影響を明らかにします。この研究プログラムで確立された画像解析手法により既存の粗い海底地形データから同じ海域の詳細な海底地形データを作成することができます。これは、日本財団―GEBCO Seabed2030計画において、十分なデータが集まらない海域へ応用することにより、多大な貢献を成すものです。
機械学習を用いた超解像による高解像度・高精度海底地形図の作成
深層学習やベイズ推論などの機械学習手法を用いることで、現有の粗い海底地形図を超解像し、詳細かつ高精度な海底地形図を作成する
機械学習を用いた画像特徴量の抽出
III抽出された画像特徴と各フィールドデータとの照合により海底地形を形成するに至ったメカニズムや資源形成・生物活動などとの関連を解明する
Special Scheme日本財団-GEBCO Seabed 2030計画への貢献