リモートセンシング技術は，広範囲の水域に対する水質モニタリングに有用であり，水質汚染への迅速な対応が実現できる。しかしながら，人工衛星により取得されたデータの分解能は数十メートルであるため，極めて局所的な水質データと対応付けることが困難である。そこで本研究では，高精度な水質状況推定を目的とし，リモートセンシングデータの分解能を擬似的に向上させる手法を提案する。具体的には，低分解能データにおける着目画素および周辺画素を，高分解能データにおける位置と同期する画素と等しくなるようにニューラルネットワークで学習する手法を提案する。本稿では，適切なハイパーパラメータの設定に関して検討を加えた。