PPMambaのようなモデルアーキテクチャは、リモートセンシング以外の多くの分野でも有効活用できる可能性があります。例えば、医療画像処理の分野では、CTスキャンやMRI画像のセグメンテーションにおいて、局所的な組織の特徴と大域的な構造を同時に捉えることが求められます。PPMambaのアーキテクチャは、これらの画像においても、細胞や腫瘍の正確な境界を識別するのに役立つでしょう。
また、都市計画や交通管理の分野でも、衛星画像や空中写真を用いた土地利用のセグメンテーションにおいて、PPMambaのようなアプローチが有効です。局所的な建物の形状や道路の配置を捉えつつ、全体の都市構造を理解することで、より効果的な計画が可能になります。さらに、農業分野においても、作物の健康状態や成長状況を評価するために、リモートセンシングデータを用いたセグメンテーションが重要です。PPMambaのアーキテクチャは、これらの多様な応用においても、局所的および大域的な情報を効果的に統合する能力を持っているため、非常に有用であると考えられます。