SAR画像の解釈性を向上させるためには、提案手法である条件付きブラウンianブリッジ拡散モデル（cBBDM）以外にもいくつかのアプローチが考えられます。まず、従来の画像処理技術を活用する方法があります。例えば、画像の前処理としてノイズ除去アルゴリズムやコントラスト強調技術を適用することで、SAR画像の視覚的な明瞭さを向上させることができます。また、SAR画像の特徴を強調するために、テクスチャ解析やエッジ検出技術を用いることも有効です。
さらに、機械学習や深層学習を用いたアプローチも考えられます。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いてSAR画像の特徴を自動的に抽出し、これを基にした分類やセグメンテーションを行うことで、解釈性を高めることができます。また、異なるセンサーからのデータを統合するマルチモーダル学習も有効であり、SARと光学画像の融合により、より豊かな情報を提供することが可能です。