リモートセンシングにおける自己教師付き学習：総説

深層学習の研究において、自己教師学習（Self-Supervised Learning, SSL）は、コンピュータビジョンおよびリモートセンシングの両分野において大きな注目を集めている。コンピュータビジョン分野では大きな成功が挙げられている一方で、地球観測分野におけるSSLの潜在能力の多くは依然として未開拓の状態にあり、活用されていない。本論文では、リモートセンシングの文脈において、コンピュータビジョンにおけるSSLの概念および最新の発展について紹介し、レビューを行う。さらに、代表的なリモートセンシングデータセット上で現代のSSLアルゴリズムの初期ベンチマークを提供し、SSLがリモートセンシングにおいて有効である可能性を検証するとともに、データオーギュメンテーションに関する拡張的な検討を実施する。最後に、地球観測における自己教師学習（SSL for Earth Observation, SSL4EO）の今後の有望な研究方向性を提示することで、両分野間の有益な連携を促進する基盤を築くことを目的とする。