Метод оценки качества супер-разрешения орторектифицированных снимков крон деревьев

Исследование посвящено разработке метода оценки качества супер-разрешения орторектифицированных снимков крон деревьев с использованием сегментирующей нейросети U-Net в качестве критика. Подход позволяет сопоставлять структуры, выделенные на HR- и SR-изображениях, и количественно оценивать корректность реконструкции текстур. Метод демонстрирует согласованность с традиционными метриками и эффективен при анализе сложных объектов лесного покрова. The study introduces a method for evaluating the quality of super-resolution applied to orthorectified images of tree crowns, using a U-Net segmentation model as an independent critic. The method enables quantitative comparison of structures extracted from HR and SR images and demonstrates consistency with conventional metrics when analyzing complex textures of forest canopies.