広域の海底地形を長期間継続してモニタリングする漁船ビッグデータ（BD）手法では，不規則な漁船の航行位置で記録された水深情報を格子点状に整理して地形データを生成するため，大量の水深データの補間（空間的な内挿）操作が必要とされる．地形データの内挿処理で多く用いられているKrigingは，異常値除去のための計算コストを要し，多量のデータを扱うBD手法ではこれが課題であった．一方，機械学習の一つであるサポートベクトル回帰（SVR）は，空間領域ごとに異常値の影響の少ない曲面を推定するのに適している．本研究ではSVRをBD手法の内挿に適用し，Krigingと同等の精度が得られること，50m格子の地形生成に係る計算時間が1点抜きKrigingの約2.5%となることを明らかにした．
