人工的な拡張は、画像データに対してランダムな変換や加工を行い、学習モデルに多様性を与えることである。一方、自然な拡張は、時間の経過や外部要因によって生じる変化を利用する。衛星画像の場合、天候条件や季節の変化などが自然に起こり得るため、これらの要素を活用することで学習モデルにリアルな情報を提供できる可能性がある。また、人工的な拡張では再現困難な複雑な変化も自然拡張では捉えられるため、より効果的かつ精度の高い学習が期待される。