GAL tim objavio je još jedan znanstveni rad u prestižnom međunarodnom časopisu Remote Sensing. U radu pod nazivom Comparative Assessment of Pixel and Object-Based Approaches for Mapping of Olive Tree Crowns Based on UAV Multispectral Imagery testirana su dva pristupa u klasifikaciji zemljišnog pokrova (pikselski i geografski objektno-orijentirani – GEOBIA) na području naselja Sali na Dugom otoku. Korištenjem raznih metrika za ispitivanje točnosti modela poput Correctness (COR), Completeness (COM), Overall Quality (OQ), Total Accuracy (TA), Producer Accuracy (PA), User Accuracy (UA), Overall Accuracy (OA) te ROC krivulja i AUC vrijednosti došli smo do zaključka da je Support Vector Machine (SVM) klasifikacijski algoritam pouzdaniji od Maximum Likelihood-a (MLC) u oba pristupa. Rezultati su također pokazali kako je GEOBIA pristupom moguće dobiti modele veće točnosti od pikselskog. Buduća istraživanja u ovom području usmjerit ćemo na ispitivanje drugih metoda segmentacije (Multiresolution, Spectral Difference itd.), klasifikacijskih algoritama (Hierarchical Classification, Random Forest, Fully Convolutional Networks, Deep Convolutional Neural Networks itd.) i postavki multispektralne kamere (MicaSense).
