点群超解像による高精細な海底地形の構築

格子状の海底地形データは海底地形の把握によく用いられるが、高解像度のデータは希少である。高解像度の格子状海底地形データを得るためには、その元となる観測を高密度で実施する必要がある。しかし、この作業は時間と費用がかかる。本研究では、観測データを3次元点群として扱い、深層学習に基づく点群アップサンプリング技術を適用することで、疎な観測データから高密度の海底地形データを取得する手法を提案する。アップサンプリングされた点群は、その後、格子形式のデータへと変換された。本手法の有効性は、定量的および定性的な分析の両面から検証された。