Картирование деревьев является важным типом информации, востребованной в различных областях исследований и практики. Однако решение этой задачи является дорогостоящим и трудоемким процессом, что затрудняет мониторинг обширных территорий. Следовательно, автоматические методы необходимы для оптимизации картографирования деревьев в лесных массивах. Предлагается программный инструмент, в основе которого находится набор изображений крон деревьев, полученных с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), необходимых для обучения нейронных сетей. Основой накапливаемого набора являются кроны деревьев на изображениях RGB с высоким пространственным разрешением (1-10 см). Разработана методика, которая позволяет выравнивать изображения крон деревьев, полученных на разных высотах, которые затем являются основой для формирования набора изображений крон хвойных деревьев. Для подготовки этого набора был применен метод выделения крон каждого дерева в полуавтоматической программе аннотирования изображений. Предлагаемый подход и полученный набор изображений могут быть успешно использованы для обучения нейронных сетей и других подходов машинного обучения, а также методов компьютерного зрения.