Diffusion Models Meet Remote Sensing: Principles, Methods, and Perspectives

作为深度生成模型中新兴的进展，扩散模型在许多领域取得了最先进的结果，包括计算机视觉、自然语言处理和分子设计。遥感社区也注意到了扩散模型的强大能力，并迅速将其应用于各种图像处理任务。鉴于远程传感器领域中扩散模型研究的快速增长，有必要对现有基于扩散模型的遥感论文进行全面的回顾，以帮助研究人员认识到扩散模型的潜力，并提供一些进一步探索的方向。具体而言，本文首先介绍了扩散模型的理论背景，然后系统地回顾了扩散模型在遥感领域中的应用，包括图像生成、增强和解释。最后，讨论和总结了现有遥感扩散模型的局限性和值得进一步探索的研究方向。

本论文旨在综述扩散模型在遥感图像处理中的应用，包括图像生成、增强和解释，并探讨现有扩散模型的局限性和未来研究方向。

本文系统地介绍了扩散模型的理论背景，并综述了扩散模型在遥感图像处理中的应用，包括图像生成、增强和解释。通过对现有扩散模型的分析，指出了其局限性，并提出了未来研究的方向。

本文提出了扩散模型在遥感图像处理中的应用，并介绍了其在图像生成、增强和解释方面的实验结果。同时，论文还对现有扩散模型的局限性进行了分析，并提出了未来研究的方向。

近年来，扩散模型在计算机视觉、自然语言处理和分子设计等领域取得了很好的效果。在遥感图像处理领域，也有许多相关研究，例如《Deep Diffusion Processes for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Satellite Data》、《Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting》等。