面向作物表型的多光谱影像超分辨率方法性能评测 [预印本]

方法

用8种单图超分辨率方法重建RGN多光谱影像并评估植被指数可靠性。

发现

Transformer类方法显著优于GAN与扩散模型，4×与16×重建下植被指数仍可靠。

机会点

可探索面向多光谱光谱保真的专用超分网络，并验证田间尺度表型反演精度。

该研究评估 8 种单图超分辨率方法能否提升红绿近红外（RGN）作物多光谱影像的空间分辨率并保持光谱保真，以支撑高分辨率作物表型。Transformer 类方法（HAT、HiT-SR、SRFormer）显著优于 GAN 与扩散模型，在 4× 与 16× 重建下均保持植被指数可靠。