論文の概要: A Comprehensive Review of Diffusion Models in Smart Agriculture: Progress, Applications, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18376v2
- Date: Thu, 31 Jul 2025 01:28:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.664293
- Title: A Comprehensive Review of Diffusion Models in Smart Agriculture: Progress, Applications, and Challenges
- Title（参考訳）: スマート農業における拡散モデルの概要と応用と課題
- Authors: Xing Hu, Haodong Chen, Qianqian Duan, Danfeng Hong, Ruijiao Li, Huiliang Shang, Linghua Jiang, Haima Yang, Dawei Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,農業における拡散モデルの適用の最近の進歩を概観する。
作物の害虫や病気の検出、リモートセンシング画像の強化、作物の成長予測、農業資源管理に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.77431960972105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: With the global population growing and arable land resources becoming increasingly scarce,smart agriculture and precision agriculture have emerged as key directions for the future ofagricultural development.Artificial intelligence (AI) technologies, particularly deep learning models, have found widespread applications in areas such as crop monitoring and pest detection. As an emerging generative model, diffusion models have shown significant promise in tasks like agricultural image processing, data augmentation, and remote sensing. Compared to traditional generative adversarial networks (GANs), diffusion models offer superior training stability and generation quality, effectively addressing challenges such as limited agricultural data and imbalanced image samples. This paper reviews the latest advancements in the application of diffusion models in agriculture, focusing on their potential in crop pest and disease detection, remote sensing image enhancement, crop growth prediction, and agricultural resource management. Experimental results demonstrate that diffusion models significantly improve model accuracy and robustness in data augmentation, image generation, and denoising, especially in complex environments. Despite challenges related to computational efficiency and generalization capabilities, diffusion models are expected to play an increasingly important role in smart and precision agriculture as technology advances, providing substantial support for the sustainable development of global agriculture.
- Abstract（参考訳）: 世界の人口増加と耕作可能な土地資源の減少に伴い、スマート農業と精密農業が今後の農業開発の主要な方向として現れており、特に深層学習モデルである人工知能技術は、作物のモニタリングや害虫検出といった分野に広く応用されている。
新たな生成モデルとして、拡散モデルは農業画像処理、データ拡張、リモートセンシングといったタスクにおいて大きな可能性を示してきた。
従来の生成逆ネットワーク(GAN)と比較して、拡散モデルは訓練の安定性と生成品質を向上し、限られた農業データや不均衡画像サンプルといった課題に効果的に対処する。
本稿では,農業における拡散モデルの適用の最近の進歩を概観し,作物害虫・病害検出,リモートセンシング画像強調,作物生育予測,農業資源管理に焦点をあてる。
実験により,拡散モデルにより,特に複雑な環境において,データ拡張,画像生成,復調においてモデル精度とロバスト性が著しく向上することが確認された。
計算効率と一般化能力に関する課題にもかかわらず、拡散モデルは、技術進歩に伴ってスマート農業や精密農業においてますます重要な役割を担い、地球規模の農業の持続可能な発展に大きく貢献することが期待されている。
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