論文の概要: A Comprehensive Review of Diffusion Models in Smart Agriculture: Progress, Applications, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18376v5
- Date: Thu, 07 Aug 2025 02:05:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 11:49:27.060431
- 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, Choon Ki Ahn, Huiliang Shang, Dawei Zhang,
- Abstract要約: 拡散モデルは、農業の画像処理、データ拡張、リモートセンシング分析に可能性を示している。
従来の生成逆ネットワーク(GAN)と比較して、拡散モデルはトレーニングの安定性が向上し、画像生成品質が向上する。
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,作物病や害虫検出,リモートセンシング画像強調,作物の生育予測,農業資源管理における役割に注目した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.536255277516005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: With the global population increasing and arable land resources becoming increasingly limited, smart and precision agriculture have emerged as essential directions for sustainable agricultural development. Artificial intelligence (AI), particularly deep learning models, has been widely adopted in applications such as crop monitoring, pest detection, and yield prediction. Among recent generative models, diffusion models have demonstrated considerable potential in agricultural image processing, data augmentation, and remote sensing analysis. Compared to traditional generative adversarial networks (GANs), diffusion models exhibit greater training stability and superior image generation quality, effectively addressing challenges such as limited annotated datasets and imbalanced sample distributions in agricultural scenarios. This paper reviews recent advancements in the application of diffusion models within agriculture, focusing on their roles in crop disease and pest detection, remote sensing image enhancement, crop growth prediction, and agricultural resource management. Diffusion models have been found useful in improving tasks like image generation, denoising, and data augmentation in agriculture, especially when environmental noise or variability is present. While their high computational requirements and limited generalizability across domains remain concerns, the approach is gradually proving effective in real-world applications such as precision crop monitoring. As research progresses, these models may help support sustainable agriculture and address emerging challenges in food systems.
- Abstract（参考訳）: 世界の人口増加と耕作可能な土地資源が増加し、スマートで精密な農業が持続可能な農業開発に欠かせない方向として現れてきた。
人工知能(AI)、特にディープラーニングモデルは、作物のモニタリング、害虫検出、収量予測などのアプリケーションで広く採用されている。
最近の生成モデルの中で、拡散モデルは農業の画像処理、データ拡張、リモートセンシング分析においてかなりの可能性を示している。
従来の生成逆ネットワーク(GAN)と比較して、拡散モデルはトレーニングの安定性が向上し、画像生成品質が向上し、農業シナリオにおける注釈付きデータセットや不均衡なサンプル分布などの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,作物病や害虫検出,リモートセンシング画像強調,作物の生育予測,農業資源管理における役割に注目した。
拡散モデルは、特に環境ノイズや変動性が存在する場合、農業における画像生成、デノナイジング、データ増大といったタスクを改善するのに有用である。
高い計算要求とドメイン間の限定的な一般化性は依然として懸念されているが、精度の高い作物モニタリングのような現実世界の応用において、このアプローチは徐々に有効であることが証明されている。
研究が進むにつれて、これらのモデルは持続可能な農業を支援し、食料システムにおける新たな課題に対処するのに役立つかもしれない。
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