تصنيف المرئيات الفضائية : Image Classification يعرف تصنيف البيانات الرقمية بأنه وضع الخلايا الصورة Pixel بمجموعات تعرف بالصفوف الطيفية بناء على أنماطها Patterns لأجل التعرف على ما تمثله من أشياء أرضية Ground Objects. ويمثل النمط بأنه متوسطات قيم بياناتها الرقمية من القنوات (Bands) المختلفة. قامت فكرة تقسيم هذه البيانات منذ عام ۱۹۷۱ على أساس

تحديد قيم البيانات الرقمية لمظاهر أرضية معروفة (تسمى مفاتيح Keys). ألا أن هذه الفكرة لم تلق قبولا عمليا. إذ أن قيم هذه البيانات الخاصة لشيء واحد قد تختلف باختلاف صفاته وخصائصه فعلى سبيل المثال:

ليس لجميع أنواع المياه نفس القيم من البيانات الرقمية كما يمكن أن تتساوی قیم البيانات الرقمية لأشياء مختلفة تماما ، ويعرف ذلك ب: Isoremote Sensing كان رفض هذه المعايير كأساس لتصنيف البيانات الرقمية مدعاة للبحث عن الخصائص الإحصائية للبيانات كأساس لتجميع ووضع البيانات في صفوف متشابهة ، وبذا نشأت فكرة تطور أساليب التصنيف. وبعد ذلك أحد نواتج الاتجاهات الحديثة الرامية إلى تطويرها

أن الهدف العام من تصنيف المرئيات هو جعل بكسلات المرئية جميعا ، بصورة إلية ، في أصناف من غطاء الأرض ، أو في موضوعات Themes. وتستخدم المعطيات المتعددة الأطياف عادة لانجاز التصنيف. إن الأنماط المختلفة للمعالم تظهر ترکیبات مختلفة من الإعداد الرقمية اعتمادا على خصائص انعكاسيتها الطيفية الخاصة بها. ويتضمن " تعرف الطراز ألحيزي Spatial Pattern Recognition " تصنيف بكسلات المرئية اعتمادا على علاقاتها الحيزية بالبكسلات المحيطة بها. وقد تأخذ طرائق التصنيف الحيزية Spatial Classifiers بالحسبان بعض المظاهر مثل نسجه المرئية وقرب البكسل ومقاس المعلم وشكله واتجاهه وتكراره ومحتواه.