Космическая съемка занимает одно из ведущих мест среди различных методов дистанционного зондирования. Она осуществляется с помощью искусственных спутников Земли, межпланетных автоматических станций, долговременных орбитальных станций, пилотируемых космических кораблей. Космические системы (комплексы) мониторинга окружающей среды включают спутниковые системы на орбите (центр управления полетами и съемкой); прием информации наземными пунктами приема, спутниками-ретрансляторами; хранение и распространение материалов (центры первичной обработки, архивы снимков). Фонд космических съемок включает материалы, полученные съемочными системами разных типов — сканерными, радиолокационными и фотографическими, в разных участках электромагнитного спектра, с разным пространственным и радиометрическим разрешением [1].
Мультиспектральную космическую съемку выполняют различные космические съемочные системы изучения природных ресурсов и окружающей среды, принадлежащие двум десяткам стран. Различные элементы земной поверхности — вода, растительность, почвы, — по-разному отражают солнечное излучение в разных зонах электромагнитного спектра. Каждый объект обладает собственной кривой спектральной отражательной способности, которая определяется отношением отраженной от объекта энергии к падающему на объект излучению и является функцией длины волны. С помощью такой кривой получают общую оценку спектральной отражательной способности элемента земной поверхности в некотором диапазоне электромагнитного спектра.
Возможность космических съемок в различных зонах электромагнитного спектра позволяет исследовать объекты по средствам многозональной съемки в видимом диапазоне, по тепловой инфракрасной съемке, по всепогодной съемке в радиодиапазоне даже при сплошной облачности.
Автоматизированное дешифрирование космических снимков сводится к отнесению каждого пикселя к определенному классу объектов, что и называют классификацией. В процессе классификации каждый пиксель относится к классу на основании задаваемых статистических критериев. Для автоматизированного дешифрирования космических снимков существует два подхода: контролируемая классификация и неконтролируемая классификация. Контролируемую классификацию реализуют с помощью алгоритмов, использующих разные методы учета спектральных характеристик эталонных (заданных) объектов: метод параллелепипеда, метод минимальных расстояний, метод дистанции Махаланобиса, метод максимального правдоподобия, метод спектрального угла. Алгоритмы неконтролируемой классификации (без обучения) реализуют часто методы кластеризации, основанные на так называемых пороговых процедурах [2].