要約
リモートセンシングの重要性を鑑みれば、その分野に対して表現学習の研究コミュニティがほとんど注目を寄せていなかったことは驚きである。この問題を解決し、同分野におけるベースラインの構築および共通の評価プロトコルの確立を図るため、本研究では、5つの多様なリモートセンシングデータセットを標準化された形式で簡易にアクセス可能にする手法を提供する。具体的には、ドメイン内表現学習（in-domain representation learning）に着目し、汎用的なリモートセンシング表現の開発を試み、表現学習のための優れたソースデータセットとしての特徴が何であるかを検討する。本研究で確立されたベースラインは、これらのデータセットにおいて最先端の性能を達成している。