リモートセンシング画像の意味論的セグメンテーションにおいて、局所的特徴と大域的コンテキストの両方を効果的にモデル化することは、精度の高いセグメンテーション結果を得るために不可欠です。局所的特徴は、画像内の小さな領域における詳細な情報を捉えることができ、特に複雑なオブジェクトの境界や形状を正確に識別するのに役立ちます。例えば、建物や樹木のような細かい構造物を正確にセグメント化するためには、局所的なテクスチャや色の変化を捉える必要があります。
一方で、大域的コンテキストは、画像全体の情報を考慮することで、局所的な特徴の解釈を補完します。特に、リモートセンシング画像は広範囲にわたるため、周囲の環境や他のオブジェクトとの関係を理解することが重要です。大域的コンテキストを考慮することで、例えば、特定の地域が都市部であるか農地であるかを判断する際に、より正確なセグメンテーションが可能になります。PPMambaのようなモデルは、ピラミッド型の畳み込みブロックとオムニ方向状態空間モデルを組み合わせることで、これらの局所的および大域的な情報を同時に捉えることができ、リモートセンシング画像のセグメンテーション精度を向上させています。