論文の概要: Segmentation-Aware Latent Diffusion for Satellite Image Super-Resolution: Enabling Smallholder Farm Boundary Delineation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14481v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 13:21:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.131587
• Title: Segmentation-Aware Latent Diffusion for Satellite Image Super-Resolution: Enabling Smallholder Farm Boundary Delineation
• Title（参考訳）: 衛星画像超解像のためのセグメンテーションを意識した潜伏拡散:小作農の境界線を導出する
• Authors: Aditi Agarwal, Anjali Jain, Nikita Saxena, Ishan Deshpande, Michal Kazmierski, Abigail Annkah, Nadav Sherman, Karthikeyan Shanmugam, Alok Talekar, Vaibhav Rajan,
• Abstract要約: 衛星画像のセグメンテーションを通じて農地の境界線を定めることは、多くの農業応用における基本的なステップである。 現在のRef-SR手法は、下流タスクに必要な知覚品質とスムーズな重要な機能を最適化する。 我々はこれらの問題を,条件付き潜在拡散モデルと大規模マルチスペクトル・マルチソース地空間基盤モデルを組み合わせた新しいアプローチである$textbfSEED-SR$を用いて解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.665426233633646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Delineating farm boundaries through segmentation of satellite images is a fundamental step in many agricultural applications. The task is particularly challenging for smallholder farms, where accurate delineation requires the use of high resolution (HR) imagery which are available only at low revisit frequencies (e.g., annually). To support more frequent (sub-) seasonal monitoring, HR images could be combined as references (ref) with low resolution (LR) images -- having higher revisit frequency (e.g., weekly) -- using reference-based super-resolution (Ref-SR) methods. However, current Ref-SR methods optimize perceptual quality and smooth over crucial features needed for downstream tasks, and are unable to meet the large scale-factor requirements for this task. Further, previous two-step approaches of SR followed by segmentation do not effectively utilize diverse satellite sources as inputs. We address these problems through a new approach, $\textbf{SEED-SR}$, which uses a combination of conditional latent diffusion models and large-scale multi-spectral, multi-source geo-spatial foundation models. Our key innovation is to bypass the explicit SR task in the pixel space and instead perform SR in a segmentation-aware latent space. This unique approach enables us to generate segmentation maps at an unprecedented 20$\times$ scale factor, and rigorous experiments on two large, real datasets demonstrate up to $\textbf{25.5}$ and $\textbf{12.9}$ relative improvement in instance and semantic segmentation metrics respectively over approaches based on state-of-the-art Ref-SR methods.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像のセグメンテーションを通じて農地の境界線を定めることは、多くの農業応用における基本的なステップである。 このタスクは特に小規模農家では困難であり、正確なデライン化には低視聴頻度(例:毎年)でしか利用できない高解像度(HR)画像を使用する必要がある。 より頻繁な(サブ)季節監視をサポートするため、HRイメージは参照(ref)と低解像度(LR)イメージ(例えば毎週)とを組み合わせて、参照ベースの超解像(Ref-SR)手法を用いることができる。 しかし、現在のRef-SR手法は、下流タスクに必要な重要な機能よりも知覚品質を最適化し、スムーズにしている。 さらに、SRの以前の2段階のアプローチとセグメンテーションは、多様な衛星源を入力として効果的に利用していない。 条件付き潜伏拡散モデルと大規模マルチスペクトル・マルチソース地空間基盤モデルを組み合わせた新しいアプローチである$\textbf{SEED-SR}$を用いてこれらの問題に対処する。 我々の重要な革新は、ピクセル空間における明示的なSRタスクを回避し、代わりにセグメンテーション対応の潜在空間でSRを実行することである。 このユニークなアプローチにより、前例のない20$\times$スケールファクタでセグメンテーションマップを生成することができ、2つの大きな実データセットに対する厳密な実験は、それぞれ、最先端のRef-SR法に基づくアプローチに対して、インスタンスにおける相対的な改善と意味セグメンテーションメトリクスに対して$\textbf{25.5}$と$\textbf{12.9}$を示す。

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