The advancements in the state of the art of generative Artificial Intelligence (AI) brought by diffusion models can be highly beneficial in novel contexts involving Earth observation data. After introducing this new family of generative models, this work proposes and analyses three use cases which demonstrate the potential of diffusion-based approaches for satellite image data. Namely, we tackle cloud removal and inpainting, dataset generation for change-detection tasks, and urban replanning.


翻译:生成式人工智能(AI)的最新技术进展,尤其是扩散模型带来的突破,对于涉及地球观测数据的新颖应用场景具有重要价值。在介绍这类新一代生成模型后,本文提出并分析了三个用例,展示了基于扩散的方法在卫星图像数据中的潜力。具体而言,我们处理了云去除与图像修复、变化检测任务的数据集生成,以及城市再规划问题。

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