Tālizpētes jomā attēlu klasifikācijas galvenais uzdevums ir pārveidot neapstrādātus multispektrālus vai hiperspektrālus attēlus jēgpilnos un interpretējamos informācijas slāņos, piemēram, zemes seguma vai zemes lietojuma veidu kartēs. Respektīvi, notiek informācijas daudzuma reducēšana no neapstrādātiem satelītu attēliem, aerofoto ainām vai bezpilota lidaparātu attēliem, veidojot tālizpētes datu produktus (tematiskās kartes, tematiskās datu kopas, laika rindas). Mūsdienās attēlu klasifikācija ir neatņemama daļa no datu apstrādes darbplūsmām (workflows) ģeogrāfiskajās informācijas sistēmās (ĢIS) un tālizpētē.

Attēla pikseļu vai objektu klasifikācija tiek veikta automātiski, izmantojot algoritmus, kas iedalāmi pārraudzītajos un nepārraudzītajos. Pārraudzītā mācīšanās (supervised learning) nozīmē, ka algoritms tiek apmācīts ar datu kopu, kur katram attēla paraugam ir pievienota pareizā klase (etiķete). Modelis iemācās saistīt pikseļu/objektu vērtības ar konkrētām kategorijām. Svarīgākās pārraudzītās mācīšanās metodes ir:

• maksimālās līdzības (maximum likelihood) algoritms – piešķir katram attēla pikselim klasi, kurai ir visaugstākā piederības varbūtība (pēc diskriminanta funkcijas);
• atbalsta vektoru mašīnas (support vector machines, SVM) – tradicionāla metode, īpaši efektīva mazās datu kopās;
• “K tuvāko kaimiņu” metode (k-nearest neighbor, k-NN) – vienkārša metode, kas klasificē attēlu pēc līdzības ar zināmiem paraugiem;
• konvolūciju neironu tīkli (convolutional neural networks, CNN) izmanto filtrus un slāņus, lai atklātu formas, malas, tekstūras un sarežģītākas struktūras;
• ansambļa metodes (random forest, gradient boosting) tiek dažkārt izmantotas klasiskās datorredzes pielietojumos.

Nepārraudzītā mācīšanās (unsupervised learning) nozīmē, ka tiek strādāts ar datiem, kuru paraugiem nav etiķešu. Algoritms meklē struktūru un līdzības starp pikseļiem, grupējot tos klasēs vai klāsteros. Nepārraudzītās mācīšanās metodes ir:

• k-means klāsterizācija (k-means clustering) – algoritms sadala attēlu pikseļus grupās pēc līdzīgām vērtībām;
• iteratīva pašorganizējošā datu analīzes metode (iterative self-organizing data analysis technique, ISODATA) – K-means algoritma atvasinājums, kas ļauj klāsteriem sadalīties un apvienoties, pamatojoties uz lietotāja definētiem dispersijas un klāstera lieluma sliekšņiem;
• hierarhiskā klāsterizācija (hierarchical clustering) – algoritms veido ligzdotu (nested) klāsteru struktūru, izmantojot vai nu aglomeratīvas (no apakšas uz augšu), vai dalošas (no augšas uz leju) stratēģijas;
• pašmācīšanās modeļi (self-supervised learning) – strauji augoša mašīnapmācības pieeja, kas nebalstās uz iepriekš definētām klasēm.

Pārraudzītās metodes nodrošina augstāku precizitāti, bet prasa marķētus datus, kamēr neuzraudzītās pieejas sniedz lielāku elastību un spēj strādāt ar lielām datu kopām.

Attēlu klasifikācijas kvalitāti parasti novērtē, veicot precizitātes novērtējumu (accuracy assessment), izmantojot neatkarīgus references datus. Novērtējumā aprēķina šādus rādītājus:

• kopējo precizitāti;
• ražotāja precizitāti – atspoguļo izlaiduma kļūdas (omission errors) – pikseļus, kas nepareizi klasificēti kā cita klase;
• lietotāja precizitāti – atspoguļo iekļaušanas kļūdas (commission errors) – pikseļus, kas nepareizi piešķirti klasei;
• kappa koeficientu – faktiski parāda, cik daudz labāka ir klasifikācija nekā nejauša klašu atribūcija).

Attēlu klasifikācijas progress tālizpētē balstās uz statistikas, datorredzes (pattern recognition) un tālizpētes (plašā skatījumā – Zemes novērošanas) jomām. Ronalds Fišers (Ronald A. Fisher) bija viens no attēlu klasifikācijas pamatlicējiem, kurš, izmantojot lineārās diskriminantanalīzes metodi, izveidoja agrīnās pārraudzītās klasifikācijas pieejas. Filips H. Sveins (Philip H. Swain) un Šērlija Deivisa (Shirley M. Davis) bija nozīmīgi statistiskās klasifikācijas pielāgošanā multispektrāliem satelītu datiem; kopā uzrakstīta grāmata “Tālizpēte: kvantitatīvā pieeja” (Remote Sensing: The Quantitative Approach, 1978).

Pirmie mēģinājumi automatizēt attēlu atpazīšanu tika veikti 20. gs. 50.–60. gados līdz ar mākslīgā intelekta pirmsākumiem. Sākotnēji tika izmantotas vienkāršas lineārās klasifikācijas metodes. 80. gados tika izveidoti neironu tīkli un konvolūciju tīklu metodes, kas ievērojami uzlaboja spēju klasificēt attēlus. Pēc Landsat satelītu programmas sākuma notika strauja metožu attīstība. 90. gados strauji attīstījās ĢIS joma un notika attēlu klasifikācijas metožu integrācija šajās sistēmās. Pēc 2000. gada sākās mašīnapmācības metožu integrācija attēlu klasifikācijā, kā arī objektos bāzētās attēlu analīzes popularitātes pieaugums.

Metodiski šeit jāpiemin arī attēlu temporālā (laika) klasifikācija, izmantojot laika rindu datus (piemēram, no Zemes novērošanas misijām Sentinel-1 vai Sentinel-2), kas ļauj monitorēt dinamiskos sauszemes un jūras procesus, piemēram, veģetācijas fenoloģiju, okeāna straumes, kā arī zemes izmantošanas izmaiņas vai katastrofālus notikumus.

Mūsdienās populārākie klasifikācijas algoritmi ir integrēti visās nozīmīgākajās ĢIS un tālizpētes programmās, kā arī mākoņskaitļošanas platformās (piemēram, Google Earth Engine un Sentinel Hub).

Attīstoties sensoru izšķirtspējai, datu pieejamībai un skaitļošanas metodēm, attēlu klasifikācija ir kļuvusi par centrālo analītisko soli tālizpētes darbplūsmās, kas ir pamatā lietojumprogrammām mežsaimniecībā (konkrēti, meža izciršanas monitoringā), lauksaimniecībā, vides uzraudzībā (piemēram, piesārņojuma detektēšanā) un monitoringā, pilsētplānošanā, hidroloģijā un dabas resursu apsaimniekošanā.