ISO 19178-1:2025

Geographic information — Training data markup language for artificial intelligence — Part 1: Conceptual model

Within the context of training data for Earth Observation (EO) Artificial Intelligence Machine Learning (AI/ML), this document specifies a conceptual model that: — establishes a UML model with a target of maximizing the interoperability and usability of EO imagery training data; — specifies different AI/ML tasks and labels in EO in terms of supervised learning, including scene level, object level and pixel level tasks; — describes the permanent identifier, version, licence, training data size, measurement or imagery used for annotation; — specifies a description of quality (e.g. training data errors, training data representativeness, quality measures) and provenance (e.g. agents who perform the labelling, labelling procedure).

Information géographique — Langage de balisage des données d'entraînement pour l'intelligence artificielle — Partie 1: Modèle conceptuel

Dans le contexte des données d’entraînement pour l’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA/ML) en matière d’observation de la Terre (EO), le présent document spécifie un modèle conceptuel qui: — établit un modèle UML dans le but de maximiser l’interopérabilité et l’utilisabilité des données d’entraînement à l’imagerie d’observation de la Terre; — spécifie les différentes tâches et étiquettes d’IA/ML dans le domaine de l’EO en termes d’apprentissage supervisé, y compris les tâches au niveau de la scène, de l’objet et du pixel; — décrit l’identifiant permanent, la version, la licence, la taille des données d’entraînement, les mesures ou l’imagerie utilisée pour l’annotation; — spécifie une description de la qualité (par exemple, les erreurs dans les données d’entraînement, la représentativité des données d’entraînement, les mesures de la qualité) et de la provenance (par exemple, les agents qui effectuent l’étiquetage, la procédure d’étiquetage).

General Information

• Status: Published
• Publication Date: 26-May-2025
• ICS: 35.240.70 - IT applications in science
• Technical Committee: ISO/TC 211 - Geographic information/Geomatics
• Drafting Committee: ISO/TC 211/WG 4 - Geospatial services
• Current Stage: 6060 - International Standard published
• Start Date: 27-May-2025
• Due Date: 13-Feb-2027
• Completion Date: 27-May-2025

Standards Content (Sample)

International
Standard
ISO 19178-1
First edition
Geographic information — Training
2025-05
data markup language for artificial
intelligence —
Part 1:
Conceptual model
Information géographique — Langage de balisage des données
d'entraînement pour l'intelligence artificielle —
Partie 1: Modèle conceptuel
Reference number
© ISO 2025
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CP 401 • Ch. de Blandonnet 8
CH-1214 Vernier, Geneva
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Email: [e-mail]
Website: www.iso.org
Published in Switzerland
ii
Contents Page
Foreword .v
Introduction .vi
1 Scope . 1
2 Normative references . 1
3 Terms, definitions and abbreviated terms . 1
3.1 Terms and definitions .1
3.2 Abbreviated terms .3
4 Conventions . 4
4.1 General .4
4.2 Identifiers .4
4.3 UML notation.4
5 Conformance . 6
6 Overview . 6
6.1 General .6
6.2 AI tasks for EO.6
6.3 Modularization .7
6.4 General modelling principles .8
6.4.1 Element modelling .8
6.4.2 Class hierarchy and inheritance of properties and relations .8
6.4.3 Definition of the semantics for all classes, properties and relations . .9
6.4.4 Data integrity, authenticity and non-repudiation .9
6.5 Extending TrainingDML-AI .9
7 TrainingDML-AI UML model . 9
7.1 General .9
7.2 ISO dependencies .9
7.3 Overview of the UML model .10
7.4 AI_TrainingDataset . 12
7.4.1 General . 12
7.4.2 Provisions . 13
7.4.3 Class definitions .14
7.5 AI_TrainingData . 15
7.5.1 General . 15
7.5.2 Provisions .16
7.5.3 Class definitions .16
7.6 AI_Task .17
7.6.1 General .17
7.6.2 Provisions .18
7.6.3 Class definitions .18
7.7 AI_Label .18
7.7.1 General .18
7.7.2 Provisions .19
7.7.3 Class definitions . 20
7.8 AI_Labeling . 20
7.8.1 General . 20
7.8.2 Provisions .21
7.8.3 Class definitions . 22
7.9 AI_TDChangeset . 22
7.9.1 General . 22
7.9.2 Provisions . 23
7.9.3 Class definitions .24
7.10 AI_DataQuality .24
7.10.1 General .24

iii
7.10.2 Provisions . 25
7.10.3 Class definitions . 26
8 TrainingDML-AI Data Dictionary .26
8.1 General . 26
8.2 ISO Classes . 26
8.2.1 Feature (from ISO 19101-1) . 26
8.2.2 MD_Band (from ISO 19115-1) . 26
8.2.3 MD_Scope (from ISO 19115-1) . 26
8.2.4 MD_ReferenceSystem (from ISO 19115-1) . 26
8.2.5 LI_Lineage (from ISO 19115-1) .27
8.2.6 EX_Extent (from ISO 19115-1) .27
8.2.7 CI_Citation (from ISO 19115-1) .27
8.2.8 MD_Resolution (from ISO 19115-1) .27
8.2.9 DataQuality (from ISO 19157-1).27
8.2.10 QualityElement (from ISO 19157-1) .
...

Norme
internationale
ISO 19178-1
Première édition
Information géographique —
2025-05
Langage de balisage des données
d'entraînement pour l'intelligence
artificielle —
Partie 1:
Modèle conceptuel
Geographic information — Training data markup language for
artificial intelligence —
Part 1: Conceptual model
Numéro de référence
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CH-1214 Vernier, Genève
Tél.: [phone]
E-mail: [e-mail]
Web: www.iso.org
Publié en Suisse
ii
Sommaire Page
Avant-propos .v
Introduction .vi
1 Domaine d’application . 1
2 Références normatives . 1
3  Termes, définitions et abréviations . 1
3.1 Termes et définitions .1
3.2 Abréviations.4
4 Conventions . 4
4.1 Généralités .4
4.2 Identifiants . .4
4.3 Notation UML .5
5 Conformité . 6
6 Vue d’ensemble . 6
6.1 Généralités .6
6.2 Tâches d’IA pour l’EO .6
6.3 Modularisation .7
6.4 Principes généraux de modélisation .8
6.4.1 Modélisation des éléments .8
6.4.2 Hiérarchie des classes et héritage des propriétés et des relations.9
6.4.3 Définition de la sémantique pour toutes les classes, propriétés et relations .9
6.4.4 Intégrité, authenticité et non-répudiation des données .9
6.5 Extension du modèle TrainingDML-AI .9
7 Modèle UML TrainingDML-AI . 9
7.1 Généralités .9
7.2 Dépendances ISO .9
7.3 Vue d’ensemble du modèle UML .11
7.4 AI_TrainingDataset . 12
7.4.1 Généralités . 12
7.4.2 Dispositions . 13
7.4.3 Définitions de classes .14
7.5 AI_TrainingData . 15
7.5.1 Généralités . 15
7.5.2 Dispositions .16
7.5.3 Définitions de classes .16
7.6 AI_Task .17
7.6.1 Généralités .17
7.6.2 Dispositions .18
7.6.3 Définitions de classes .19
7.7 AI_Label .19
7.7.1 Généralités .19
7.7.2 Dispositions . 20
7.7.3 Définitions de classes .21
7.8 AI_Labeling .21
7.8.1 Généralités .21
7.8.2 Dispositions . 22
7.8.3 Définitions de classes . 23
7.9 AI_TDChangeset . 23
7.9.1 Généralités . 23
7.9.2 Dispositions .24
7.9.3 Définitions de classes .24
7.10 AI_DataQuality . 25
7.10.1 Généralités . 25

iii
7.10.2 Dispositions . 26
7.10.3 Définitions de classes .27
8 Dictionnaire de données TrainingDML-AI .27
8.1 Généralités .27
8.2 Classes ISO .27
8.2.1 Feature (entité, d’après l’ISO 19101-1) .27
8.2.2 MD_Band (bande, d’après l’ISO 19101-1) .27
8.2.3 MD_Scope (domaine d’application, d’après l’ISO 19115-1) .27
8.2.4 MD_ReferenceSystem (d’après l’ISO 19115-1) . 28
8.2.5 LI_Lineage (généalogie, d’après l’ISO 19115-1) . 28
8.2.6 EX_Extent (étendue, d’après l’ISO 19115-1) . 28
8.2.7 CI_Citation (citation, d’après l’ISO 19115-1) . 28
8.2.8 MD_Resolution (résolution, d’après l’ISO 19115-1) . 28
8.2.9 DataQuality (qualité des données, d’après l’ISO 19157-1) . 28
8.2.10 QualityElement (élément de qualité, d’après l’ISO 19157-1) . 29
8.3 AI_TrainingDataset . 29
8.3.1 Métadonnées .
...