国際研究チームは、世界初となる10m解像度の農地境界データセットを発表した。このデータセットは2024年と2025年の2年間をカバーし、241の国と地域にわたる31.7億の農地ポリゴン（2024年：約16.2億、2025年：約15.5億）で構成される。研究チームはU-Netセグメンテーションモデルを「Fields of The World」データセットで訓練し、雲のないSentinel-2衛星画像モザイクに適用することで、世界的に一貫した農地境界マップを生成した。これまで、農業に関する全球リモートセンシング製品のほとんどはピクセルレベルでしか利用できず、高品質な圃場レベルのデータ製品は欧州の一部地域の土地台帳や、個別国向けの機械学習製品に限られていた。そのため、今回のオープンでグローバルに統一されたデータセットは重要なギャップを埋めるものである。
検証結果は優れた性能を示している。24カ国における実地境界との比較で、平均ピクセル再現率は0.85に達し、14カ国では0.90を超えた。さらに、オーストリア、ラトビア、フィンランドの3カ国における全国規模の評価では、F1スコアがそれぞれ0.89、0.88、0.74となった。グローバルな検証用参照データが本質的に不完全であることを考慮し、チームは500m解像度の信頼度レイヤーも提供しており、予測が信頼できる領域を特定できるため、ユーザーはデータ品質を慎重に評価することが可能である。
データセットは3種類のグローバルマップとして公開されている：デフォルトの信頼度閾値処理済み農地境界マップ、完全な未フィルタリングデータセット、および連続値の信頼度ラスタである。これらのマップは、作物監視、食料安全保障、および農業科学の下流分野において、初めて世界的に一貫した圃場レベルの分析単位を提供する。研究者らは、このオープンデータが農業リモートセンシングの分野を大きく前進させ、政策立案者や農家により正確な意思決定支援をもたらすと期待している。例えば、収量推定の精度向上や農業管理の最適化、世界規模での食料生産の変化追跡に役立つ。本論文はCaleb Robinsonら12名の著者によるもので、arXivに投稿され、正式なジャーナルへの掲載が予定されている。