海底地形図の超解像とは
詳細な海底地形図の作成は、学術研究のみならず環境保全にとっても極めて重要な課題です。しかし、マルチビーム音響測深に基づく詳細な海底地形図の作成は高コストであり、2025年6月時点では全海洋底の27.3%しかカバーできていません。詳細なデータを十分に収集することが困難な海域においては、低解像度な海底地形図を高解像度化するための手法として、深層学習を用いた画像超解像の活用が注目されています。我々は従来手法を拡張し、深層ニューラルネットワークと訓練データの人工生成によって、汎用性の高い適応的な超解像手法を開発しました。この手法により、詳細な海底地形図が十分に存在しない海域においても、精度よく高解像度化することが可能となります。2030年までに全海洋底の100%をカバーすることを目的とした国際プロジェクトである「日本財団―GEBCO Seabed2030」計画においても、このような深層学習を用いた超解像手法の活用が期待されています。
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図 適応的画像超解像を用いた超解像結果の例
参考⽂献
- Koshiro Murakami, Daisuke Matsuoka, Naoki Takatsuki, Mitsuko Hidaka, Junji Kaneko, Yukari Kido, Eiichi Kikawa (2025) Adaptive Super-Resolution for Ocean Bathymetric Maps Using a Deep Neural Network and Data Augmentation. Earth and Space Science, Vol. 12, Issue. 5, e2024EA003610
https://doi.org/10.1029/2024EA003610
ソフトウェア
- Adaptive super-resolution for ocean bathymetric maps using a deep neural network and data augmentation version 1.0.0.
https://zenodo.org/records/14043132
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