Исследование использует FastGAN для генерации 10 000 синтетических гиперспектральных изображений листьев бобовых, сохраняя реальные спектральные и структурные характеристики. Модели на основе трансформеров, в частности Vision Transformer, достигают наивысшей точности и F1-оценок при классификации здоровых и поражённых вредителями листьев, превосходя классические CNN и демонстрируя улучшенное обнаружение болезней с уменьшением ложных отрицательных результатов.