FLAIR #1：セマンティックセグメンテーションおよびドメイン適応データセット

フランス国立地理・森林情報研究所（IGN）は、フランス領土内の土地被覆の記録と測定を使命としており、高解像度航空写真や地形図を含む基準地理データセットを提供している。土地被覆のモニタリングは、土地管理および計画施策において重要な役割を果たし、社会経済的・環境的影響をもたらす可能性がある。リモートセンシング技術と併用することで、人工知能（AI）は土地被覆の特定およびその変遷把握において強力なツールとなる可能性を秘めている。IGNは現在、高解像度土地被覆地図の作成におけるAIの可能性を検討している。特に、深層学習（deep learning）手法を用いて航空画像の意味的セグメンテーション（semantic segmentation）を実現している。しかし、フランスという広大な領域では、地形の多様性や画像取得条件のばらつきといった異質な状況が存在するため、全国規模で一貫性があり、信頼性および正確性の高い結果を提供することは困難である。本研究で提示されるFLAIR-oneデータセットは、現在IGNが活用しているデータセットの一部であり、フランス全国基準土地被覆地図「Occupation du sol à grande échelle（OCS-GE）」の構築に用いられている。