MapInWild: A Remote Sensing Dataset to Address the Question What Makes Nature Wild

要約

環境に対する自然破壊圧力（人間の影響）は、生物多様性を失わせる最大の要因のひとつである。これに対し、原生地域は、乱されることのない生態学的プロセスが存在する場所である。しかし、ウィルダネスという言葉には生物物理学的な定義はない。むしろ、原生地は哲学的、文化的な概念であるため、専門的な方法で容易に定義したり、分類したりすることはできない。本論文では、(i)衛星画像に適用した機械学習による原生地マッピングのタスクを紹介し、(ii)このタスクのために作成した大規模ベンチマークデータセットであるMapInWildを公開します。MapInWildはマルチモーダルデータセットであり、多様な地球観測センサから取得・形成された様々なジオデータから構成される。このデータセットは、1920 x 1920ピクセルの形状を持つ8144枚の画像からなり、サイズは約350GBである。画像には、World Database of Protected Areasから派生した3つのクラス（Strict Nature Reserves、Wilderness Areas、National Parks）の弱いアノテーションが付与されています。このデータセットは、説明可能な機械学習や環境リモートセンシングなどの分野の開発のテストベッドとなるもので、「何が自然を野生化するのか」という問いに対する理解を深めることに貢献したいと思います。

要約(オリジナル)

Antrophonegic pressure (i.e. human influence) on the environment is one of the largest causes of the loss of biological diversity. Wilderness areas, in contrast, are home to undisturbed ecological processes. However, there is no biophysical definition of the term wilderness. Instead, wilderness is more of a philosophical or cultural concept and thus cannot be easily delineated or categorized in a technical manner. With this paper, (i) we introduce the task of wilderness mapping by means of machine learning applied to satellite imagery (ii) and publish MapInWild, a large-scale benchmark dataset curated for that task. MapInWild is a multi-modal dataset and comprises various geodata acquired and formed from a diverse set of Earth observation sensors. The dataset consists of 8144 images with a shape of 1920 x 1920 pixels and is approximately 350 GB in size. The images are weakly annotated with three classes derived from the World Database of Protected Areas – Strict Nature Reserves, Wilderness Areas, and National Parks. With the dataset, which shall serve as a testbed for developments in fields such as explainable machine learning and environmental remote sensing, we hope to contribute to a deepening of our understanding of the question ‘What makes nature wild?’.

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