中国科学院空天情報革新研究院が28日に明らかにしたところによると、同研究院の付●（フー・クン、●は王へんに昆）研究員の研究チームと国際写真測量リモートセンシング学会（ISPRS）が協力し、当面において世界最大規模のリモートセンシング画像細部レベル目標識別データ集（FAIR1M）を構築し、世界に向けて公開した。科技日報が伝えた。

数百万平方キロメートル範囲の衛星写真の中から、興味を持つ目標の位置をスピーディーかつ正確に特定し、識別することは、リモートセンシングデータスマート解釈の中心的な難題だ。付氏は「空・宇宙情報と人工知能（AI）技術の持続的な発展に伴い、ますます多くのリモートセンシング画像データが近年、次々と発表されている。しかし大規模で詳細な標示の実例が依然として不足しており、アルゴリズムモデルの正確性、実用性、スマート化の程度もさらなる向上が待たれる」と述べた。

細部レベル目標識別とは、物体検出の上でその具体的な型式と種類を識別することを指す。例えば目標の航空機を識別するだけでなく、その型式も識別できる。

このデータ集には分解能が1メートル以上で、サイズが1000から1万画素の1万5000点余りの写真が含まれる。詳細に標示され、多角度に分布する100万以上の物体がある。シーンには世界の百以上の典型的な都市と郷・鎮、よく使用される空港や港湾などが含まれている。うち中国が独自の知的財産権を持つ高分シリーズ衛星のデータが8割以上を占めており、標示結果は権威ある専門家により確認されている。

同時に異なる時間に撮影されたリモートセンシング画像に、より豊富な目標の関連情報が含まれることを考え、同データ集は同一地域の異なる時間帯のデータを提供する。これは複数の時間帯、複数の分解能、複数の要素を持つリモートセンシング画像標準化サンプル集だ。高分解能データの持続的な蓄積により、同データ集も持続的に更新される。

付氏は「同データ集は高分解能リモートセンシング画像解釈アルゴリズムの、物体検出から細部レベル識別への発展の推進に役立つ。リモートセンシングスマート解釈分野の基準データ集になり、地理情報、画像処理、リモートセンシング測量、AIなどの関連分野におけるスペシャリストが研究・使用することができる」と述べた。（提供/人民網日本語版・編集/YF）