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グラウンドトゥルースとは、推論によって提供される情報とは対照的に、直接観察と測定（すなわち経験的証拠）によって提供される、真実であることがわかっている情報のことです。[ 1 ]グラウンドトゥルースという用語は、1972年にNASAが測定の較正に使用される「地球表面の物質に関する重要なデータ」と説明した際に、リモートセンシングの文献に登場しました。 [ 2 ]その後、統計モデリングと機械学習のコミュニティに採用されました。[ 3 ] [ 4 ]また、リモートセンシング機器が使用されるものの不完全または結論が出ない分野、特に緊急の状況において、直接観察によって取得された情報を指して、即時の意思決定に役立てるためにも一般的に使用されます。
オックスフォード英語辞典（sv ground truth ）には、 Groundtruthという単語が「根本的な真実」という意味で使われている例が、1833 年に出版されたヘンリー・エリソンの詩「シベリア流刑者の物語」に記録されている。[ 5 ]
「グラウンドトゥルース」という用語は、名詞、形容詞、動詞として使用できます。
統計学や機械学習では、グラウンドトゥルースは理想的な期待結果であり、[ 6 ]統計モデルで研究仮説を証明または反証するために使用されます。「グラウンドトゥルース化」とは、このテストに適したデータを収集するプロセスです。グラウンドトゥルースは通常、ラベル付きデータに含まれています。
機械学習では、「正解」は必ずしも客観的に正しい、または真実であるとは限りません。たとえば、AI モデルや関連性ランキングのトレーニングでは、それは人間が行った判断、またはユーザーの行動から推測された一連の判断である可能性があり、文脈に依存する可能性があります。 [ 7 ]たとえば、ベイズスパムフィルタリングでは、通常、スパムと非スパムとしてラベル付けされた例によって教師あり学習システムがトレーニングされます。これらのラベルは主観的または不正確である可能性がありますが、正解とみなされます。
機械学習における真の正解データは、客観的なデータです。例えば、ステレオビジョンシステムが3次元位置をどれだけ正確に推定できるかをテストする場合を考えてみましょう。校正済みのレーザー距離計は、正解データとして正確な距離を提供します。
リモートセンシングにおいて、「グラウンドトゥルース」とは、撮影地点で収集された情報を指します。グラウンドトゥルースを用いることで、画像データを地上の実際の地形や物質と関連付けることができます。グラウンドトゥルースデータの収集は、リモートセンシングデータの較正を可能にし、センシング対象の解釈と分析に役立ちます。例としては、地図作成、気象学、航空写真の分析、衛星画像、その他遠隔地からデータを収集する技術などが挙げられます。
より具体的には、グラウンドトゥルースとは、衛星画像上の「ピクセル」[ 8 ]を（撮影時に）撮影されたものと比較し、画像内の「ピクセル」の内容を検証するプロセスを指す場合がある（「ピクセル」の概念は画像システムに依存することに注意）。分類された画像の場合、教師あり分類は、分類のエラーを最小限に抑えることができるリモートセンシングシステムによる分類の精度を判断するのに役立つ。
地上検証は通常、現地で行われ、既知の情報を地表観測や、リモートセンシングデジタル画像における調査対象の地表解像度セルの特徴の様々な特性の測定値と照合します。このプロセスには、GPS技術を用いて地表解像度セルの地理座標を取得し、リモートセンシングソフトウェアによって提供される調査対象の「ピクセル」の座標と比較することで、位置誤差とその誤差が特定の調査にどのように影響するかを理解・分析することも含まれます。
地上真値は、画像の初期教師あり分類において重要です。現地調査、地図、および個人的な経験の組み合わせによって土地被覆タイプの識別と位置がわかっている場合、これらの領域はトレーニングサイトと呼ばれます。これらの領域のスペクトル特性は、画像の残りの部分を分類するための決定ルールを使用してリモートセンシングソフトウェアをトレーニングするために使用されます。最大尤度分類、平行六面体分類、最小距離分類などのこれらの決定ルールは、画像を分類するためのさまざまな手法を提供します。追加の地上真値サイトにより、リモートセンサーは、使用する分類方法の精度を検証するエラーマトリックスを確立できます。異なる分類方法によって、特定の分類プロジェクトにおけるエラー率が異なる場合があります。リモートセンサーは、使用する分類の数に対して最も効果的で、かつエラーが最小限となる分類方法を選択することが重要です。
地上データは、大気補正にも役立ちます。衛星画像は大気を通過するため、大気による吸収によって歪むことがあります。そのため、地上データは衛星写真に写っている物体を正確に識別するのに役立ちます。
誤検出の例としては、ピクセルが実際には存在しない特徴（例えば木）の存在を報告する場合が挙げられます（実際には木は存在しない）。グラウンドトゥルースを行うことで、ピクセルがグラウンドトゥルースされていない場合よりも、エラー行列の精度が高くなります。この値はユーザーの精度の補数であり、誤検出エラー = 1 - ユーザーの精度となります。
省略エラーの例としては、例えばカエデの木のような特定の種類のピクセルがカエデの木として分類されない場合が挙げられます。グラウンドトゥルース処理は、ピクセルが正しく分類され、エラー行列の精度が向上することを保証するのに役立ちます。この値は生産者精度の補数であり、省略エラー = 1 - 生産者精度となります。
GISでは、空間データはフィールド（リモートセンシングのラスター画像など）またはオブジェクト（ベクトルマップ表現など）としてモデル化されます。[ 9 ] これらは、通常、地図作成プロセス（図参照）によって、現実世界（地理的現実とも呼ばれる）からモデル化されます。
GIS、GPS、GNSSといった地理情報システムが広く普及したことで、「グラウンドトゥルース」という用語が特別な意味を持つようになりました。GPSなどの位置情報取得方法で返される位置座標が推定値である場合、「グラウンドトゥルース」とは地球上の実際の位置を指します。スマートフォンは、43.87870、 -103.45901といった推定位置座標を返すことがあります。これらの座標によって推定されるグラウンドトゥルースは、ラシュモア山にあるジョージ・ワシントンの鼻先です。推定精度は、位置座標とグラウンドトゥルースとの最大距離です。この場合、推定精度は10 メートルと言えます。つまり、位置座標で表される地球上の地点は、 ジョージ・ワシントンの鼻先（グラウンドトゥルース）から10メートル以内にあると考えられるということです。俗語的に言えば、座標はジョージ・ワシントンの鼻先がどこにあると私たちが考えているかを示し、グラウンドトゥルースとはそれが実際にどこにあるかを示すものと言えます。実際には、スマートフォンや携帯型GPSユニットは、6～10メートル以内の誤差で実際の位置を推定できる。特殊な機器を使用すれば、GPS測定誤差を1センチメートル未満に抑えることができる。[ 10 ]
米軍のスラングでは、「グラウンド・トゥルース」は、軍産複合体の意図的あるいは政策的な予測を反映した諜報報告書、作戦計画、その他の記述とは対照的に、戦術状況を構成する事実を指すのに用いられる。この用語は、イラク戦争のドキュメンタリー映画『グラウンド・トゥルース』（2006年）のタイトルにも登場し、また、例えば米軍機関紙『スターズ・アンド・ストライプス』にも「『ストライプス』はイラクにおけるグラウンド・トゥルースが何であるかを解明することにした」といった記述がある。
彼女自身の存在の根本真理として、それは彼を通して、その最も高く純粋な側面において示されなければならない。