EarthSynth là một mô hình nền tảng sinh sản dựa trên khuếch tán được đề xuất để giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu có nhãn, một thách thức trong việc giải đoán ảnh viễn thám. Nó tổng hợp dữ liệu vệ tinh đa dạng để tạo dữ liệu quan sát Trái Đất có nhãn cho các tác vụ giải đoán ảnh viễn thám hạ lưu. Cụ thể, đây là mô hình đầu tiên thử nghiệm tạo dữ liệu đa tác vụ trong lĩnh vực viễn thám, khắc phục những hạn chế về khái quát hóa của tổng hợp hướng tác vụ. Được đào tạo trên tập dữ liệu EarthSynth-180K, EarthSynth sử dụng chiến lược đào tạo thành phần phản thực và cơ chế chọn mẫu theo lô 3D để tăng cường tính đa dạng của dữ liệu đào tạo và củng cố kiểm soát theo danh mục. Hơn nữa, nó đề xuất một phương pháp dựa trên quy tắc gọi là R-Filter để lọc dữ liệu tổng hợp có thông tin. Chúng tôi đánh giá EarthSynth về các tác vụ phân loại cảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa trong các tình huống thế giới mở, chứng minh hiệu suất tăng đáng kể trong các tác vụ hiểu từ vựng mở, cung cấp một giải pháp thiết thực để cải thiện việc giải đoán ảnh viễn thám.
