Member name	Value	Description
MinDist	0	Minimum Distance Method. 최소 거리법이라고 불리우며 전산 처리 측면에서 매우 효율적인 것으로써 Training Data의 중심 벡터와 분류하고자 하는 화소간의 분광 거리를 기준으로 하여 그 거리가 가장 가까운 분류 항목으로 화소를 할당하는 방법이다. 가장 단순하며 빠르나 Training Data의 분광 공간에서의 분포 양상과 관계없이 중앙으로부터의 거리만을 이용하므로 Training Data간 밴드별 분산값의 차이가 큰 경우 적용에 문제가 있다. 이 기법에서는 Spectral Distance from Mean을 입력 변수로서 설정하는 것이 가능하며, 만일 이 값이 설정되어 있는 경우, 화소로부터 가장 가까운 Training Data의 중심까지의 거리가 이 값보다 더 크면 분류되지 않은 것으로 간주한다.
ParallelPiped	1	Parallelpiped Method. 평행사변형법이라 불리우며 최소 거리법에 비교하여 Training Data가 분광 공간에서의 분포되어 있는 크기를 밴드별로 고려한다는 점에서 진일보된 방법이다. 이 방법은 각 Training Data의 중앙 벡터를 중심으로하는 사각형을 구성하여 주어진 화소가 어떤 사각형에 속하는지를 판별함으로써 화소에 대한 분류 항목을 설정한다. 사각형의 크기는 표준 편차를 기준으로 분석자가 입력함으로써 결정된다. 이 때 각 Training Data 사각형이 분광 공간상에서 서로 겹칠 수도 있으며, 만일 주어진 화소가 하나 이상의 Training Data 사각형에 포함된다면 중심으로부터의 분광 거리가 더 작은 Training Data의 분류 항목으로 결정한다. 만일 주어진 화소가 어떤 사각형에도 포함되지 않는다면 미분류된 화소로 처리될 수도 있고, 혹은 분광 거리가 가장 가까운 분류 항목으로 분류된 것으로 처리할 수도 있으며 이는 분석자에게 옵션으로 제공된다. 최소 거리법과 마찬가지로 단순하며 빠를 뿐 아니라 Training Data 가 분광 공간상에 분포하는 크기를 밴드별로 고려함으로써 효율적인 분류가 가능하다는 장점을 가진다
MahalaDist	2	Mahalanobis Method. 최소 거리법과 같은 개념이나 분광 거리를 계산함에 있어 단순한 유클리드 거리가 아닌 Mahalanobis 거리라는 개념을 사용한다. Mahalanobis 거리는 그 계산식에 공분산 행렬이 포함되어 있어 Training Data의 분광 공간상에서의 분포 크기뿐 아니라 분포 양상까지 고려한다는 점에서 최소 거리법이나 평행 사변형법보다 진일보된 방법이다. 앞서의 두 방법에 비해서는 계산량이 많아 느리다는 단점을 가진다. 최소 거리법에서와 마찬가지로 최대 유효 거리를 입력할 수 있어 주어진 화소에 대하여 가장 가까운 Training Data 까지의 Mahalanobis 거리가 이 거리보다 큰 경우 미분류 화소로서 남겨둘 수 있다. 단 이 때 Mahalanobis 거리는 공분산 행렬이 포함됨으로 인해 적절한 최대 유효 거리값을 찾기 위해서는 시행 착오적 접근이 요구된다.
MaxLike	3	Maximum Likelihood Method. 또한 각 분류 항목에 대하여 사전 확률(Priori Probability)를 설정할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 공분산 행렬을 이용함으로써 분류 항목별 분광 공간에서의 분포의 다양성을 고려한 것이 장점이지만, 전산 처리에 있어서 많은 계산량을 요구하며 자료가 정규 분포의 통계적 특성을 가진다는 가정하에 유도된 계산식을 사용함으로써 정규 분포의 특성을 나타내지 않는 입력 자료에 대한 적용에는 문제가 있는 것으로 알려져 있다.
SpecAngle	4	Spectral Angle Mapper Method. 분광 공간상에서의 거리 개념이 아닌 각도 개념을 적용하는 분류 방법이다. 즉, 화소와 분류 항목간의 유사도를 판별하는데 있어 n차원에서의 각도를 이용한다. 입력 조건으로써 최대 유효 각도를 입력할 수 있어, 화소와 가장 작은 각도를 나타내는 Training Data 까지의 각도가 이 각도보다 큰 경우 미분류로 남도록 할 수 있다

Reference

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