FLAIR：マルチソース光学画像から構築された国規模土地被覆セマンティックセグメンテーションデータセット

フランス国立地理・森林情報研究所（IGN）が提供する航空画像から構築された土地被覆データセット「FLAIR（French Land cover from Aerospace ImageRy）」を紹介する。FLAIRは、大規模な地理空間解析を可能にする独自かつ豊富なリソースを提供する、広範囲にわたるデータセットである。本データセットは、20 cmの地上サンプル距離（GSD）を有する高分解能航空画像を含み、200億ピクセル以上が個別にラベル付けされており、正確な土地被覆分類に適している。さらに、光学衛星時系列データからの時系列的およびスペクトル的情報も統合されている。FLAIRは、フランス全土の景観多様性を反映する817 km²以上の観測データを、空間的・スペクトル的・時系列的解像度の異なる複数のデータソースと統合しており、土地被覆の意味的セグメンテーションに関する新規手法の開発と評価に極めて貴重なリソースとなっている。同時に、コンピュータビジョン、データ統合、地理空間解析の分野においても、大きな課題を提示している。本研究では、アルゴリズム性能の評価および下流タスクへの応用を目的とした、単一センサおよびマルチセンサベースラインモデルも提供している。データセットおよびコードは、https://ignf.github.io/FLAIR/ にて公開されており、都市化の進行、森林伐採、土壌の人工化といった人為的開発指標の監視および理解の向上を促進することを目的としている。