地中レーダ画像に対するGANを用いた画像補間することによる，地中情報の密な3次元可視化法を提案する．地中レーダは地中の情報を把握するために重要な機器であるが，走査線の直下しか測定できない．従って，密な3D情報を得るには，走査線の間隔を狭める必要があるが，その場合，測定に多大な時間が掛かる．本研究では，粗な走査線から得られた地中レーダの画像から，中間の走査線に対する画像をGANにより推定することで求める．これにより，計測時間の大幅な短縮だけでなく，木目細かな地中の3次元的可視化を行うことができる．学習データとしてシミュレーションデータおよび実際の地中レーダ画像を用いた実験により，提案法の有効性を示す．
