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Zur besseren Anschaulichkeit sei zuerst die Klassifikation mit 2 Kanälen erklärt.
Wenn die Grauwerte von Kanal 1 gegen die Grauwerte von Kanal 2 aufgetragen werden entstehen Punktwolken (=Cluster) (siehe Abb). Größe und Form dieser Cluster sind eine Funktion der Variabilität der Objekttypen, des Sensorrauschens, topographischer Effekte etc. Die Grauwerte einer bestimmten Objektklasse (z.B. Vegetation) unterscheiden sich von Kanal zu Kanal, obwohl es Ähnlichkeiten in bestimmten Kanälen geben kann (d.h. hohe Korrelation zwischen Kanälen).
Clusterdarstellung (=Scattergramm) eines realen
Bildes
Je näher zwei Objekt-Punkte im Merkmalsraum zueinander liegen, um so ähnlicher sind sie einander und mit um so größerer Wahrscheinlichkeit werden sie demselben Typ angehören.
Die Punktwolken sind dann gut voneinander abgegrenzt, wenn die Schwerpunkte der Punktwolken weit auseinander liegen und die Klasse homogen ist. Falls die Grauwerte der einzelnen Klassen stark streuen, können sich die Punktwolken überlappen und somit die Klassen nicht mehr klar getrennt werden. Je größer die Schnittmenge, desto schwerer ist die Klassenzuordnung (siehe Abb. nächste Seite).
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