海底地形情報はあらゆる分野において重要な基本情報である．特に，解像度の高い海底地形情報は需要が高まっており，近年では，全球的に高解像度の海底地形情報を取得しようとする取り組みが活発になっている．我々は，既に存在している低解像度の海底地形図を深層学習による超解像手法で高解像度化することの有効性について検証することで，課題解決に貢献できるのではないかと考えた．本研究では，自然画像の超解像に対し，既に高い精度で高解像度化に成功している5つの深層学習アーキテクチャで，100 m格子の海底地形図から50 m格子の海底地形図に高解像度化するモデルを作成し，各手法による結果の比較検証を行った．その結果，各手法では，地形図領域内の水深勾配によって精度が異なり，高解像度化を行いたい海底地形図の領域によって異なる手法を用いる方が良い場合があることが示唆された．
