Taimkatte kaugseire
Klasteranalüüs
rühmitamine, spektraalsete tunnuste poolest lähedased.
Spektraalsed klassid ja informatsioonilised klassid (metsanduslik tunnus, maaktte tüüp jne alusel
eristamine). Leida sellised spektraalsed klassid, mis oleksid tõlgendatavd meid huvitavate
informatsiooniliste klassidena.
Üldjuhul pikselhaaval, aga eriti kui eesmärgiks on muutuste uurimine, siis otstarbekas on vaadata
terveid põldusid või eraldisi (vektorkaart), valdav enamus klassifitseerimislgoritme töötab siiski
pikslitega.
Klassifitseerimine õpetava valimiga: valitakse informatsioonilised klassid, leitakse igale klassile tugi-
või õpetuspiirkonnad (digitize). Õpetuspiirkonda kuuluvate pikslite koguarv peaks reeglina olema
suurem kui kümnekordne kasutatavate spektraalkanalite arv.
Klassifitseerimise aluseks on tavaliselt kauguse mõiste vastavas spektraaltunnuste ruumis.
Eukleidiline kaugus, normeeritud eukleidiline kaugus, vektorite vaheline nurk e spektraalne nurk
annaabi.ee 
