युसुफ ताघी मोल्लाई, करमशाही ए और सैय्यद युसुफ इरफनीफर्ड
ईरान में, भूमि प्रबंधन के संबंध में वन सूची की जानकारी आवश्यक रही है क्योंकि ईरान का 10% भाग वनों से बना है। इसलिए, पेड़ों की संख्या, ऊंचाई, DBH और आयतन जैसी सटीक वन जानकारी वन प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि इस तरह के डेटा के लिए पारंपरिक रूप से श्रम गहन और समय लेने वाले क्षेत्र माप की आवश्यकता होती है, रिमोट सेंसिंग जैसी नई तकनीकों ने इनमें से कुछ क्षेत्र मापों को पूरक और प्रतिस्थापित किया है। हालाँकि अलग-अलग पेड़ों की जानकारी निकालने के लिए विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग किया गया है, हाल ही में WorldView-2 (WV-2) का उपयोग सतह की जानकारी निकालने के लिए किया गया है क्योंकि WV-2 में उच्च स्थानिक और वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन है। इस अध्ययन में, ऑब्जेक्ट बेस क्लासिफायर (KNN तरीके से) का उपयोग WV-2 उपग्रह को वर्गीकृत करने और अध्ययन स्थलों में UAV छवि के साथ मूल्यांकन सटीकता करने के लिए किया गया था। अध्ययन से संकेत मिलता है कि ऑब्जेक्ट-आधारित एल्गोरिदम की वर्गीकरण सटीकता सूखे पेड़ों के निष्कर्षण के लिए सबसे अच्छी थी। यह अध्ययन व्यक्तिगत पेड़ों की पहचान और माप से वन विशेषताओं को निकालने के लिए WV-2 डेटा की संभावना का मूल्यांकन करने के लिए किया गया है। हमारे परिणाम दर्शाते हैं कि WV-2 डेटा, NDVI और वस्तु-आधारित वर्गीकरण का उपयोग अनेक कारणों से और अनेक वन आवरण प्रकारों में होने वाली वृक्ष मृत्यु का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।