การจำแนกภาพดาวเทียมแบบกำกับ โดยวิธีความเป็นไปได้สูงสุดที่นิยมใช้กันในปัจจุบันประสบกับปัญหาในการแยกแยะวัตถุที่มีขนาดเล็กกว่าขนาดจุดภาพ โดยเฉพาะกับภาพดาวเทียมรายละเอียดปานกลางอย่างภาพแลนด์แซท 5 TM รายละเอียดเชิงพื้นที่ 30 เมตรปัญหาดังกล่าวสามารถใช้วิธีการสำรวจภาคพื้นดิน แต่ก็มีข้อจำกัดเกี่ยวกับระยะเวลาและค่าใช้จ่าย การใช้วิธีการรังวัดภาพถ่ายทางอากาศดิจิทัล มีข้อจำกัดทางเทคนิค และวิธีการวิเคราะห์ประมวลผลที่ค่อนข้างสลับซับซ้อน หรือการใช้ภาพดาวเทียมรายละเอียดสูงอย่างภาพไอคอนอส ซึ่งมีราคาที่ค่อนข้างสูง การจำแนกภาพแบบละเอียดกว่าขนาดจุดภาพ สามารถนำมาแก้ปัญหาดังกล่าวเพื่อตรวจหาวัตถุที่สนใจ ในภาพหลายช่วงคลื่น และจุดภาพมีวัตถุที่สนใจขนาดเล็กกว่าขนาดจุดภาพผสมอยู่ การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาวิเคราะห์วิธีการจำแนกภาพแบบละเอียดกว่าจุดภาพด้วยซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ และประเมินผลความถูกต้องเปรียบเทียบกับวิธีจำแนกแบบความเป็นไปได้สูงสุด และเพื่อให้มีการใช้ประโยชน์จากภาพดาวเทียมรายละเอียดปานกลางอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์สร้างจากค่าสถิติ DNของวัตถุของภาพแลนด์แซท 5 TM ที่จำแนกและตรวจสอบความถูกต้องแล้ว ด้วยการสุ่มตัวเลขสร้างเป็ฯภาพจำลองต้นฉบับ 7 ช่วงคลื่น 9 ประเภทวัตถุ ทำการคำนวณจัดค่า DN และรายละเอียดภาพให้หยาบลงด้วยวิธี Linear Spectral Unmixing เป็นภาพระดับ 2 และ 3ตามลำดับ แล้วนำภาพทั้งสามไปทำการจำแนกและตรวจสอบความถูกต้อง ผลการวิจัยพบว่า ศักยภาพของซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการจำแนกแบบละเอียดกว่าขนาดจุดภาพบนภาพจำลองได้ผลลัพธ์ไม่ดีเท่าวิธีความเป็นไปได้สูงสุด ภาพจำลองต้นฉบับมีอัตราการตรวจพบร้อยละ 67 Omission Error ร้อยละ 24 Commission Error ร้อยละ 51 ภาพจำลองระดับ 2 มีอัตราการตรวจพบร้อยละ 26 Omission Error ร้อยละ 60 Commission Errorร้อยละ 10 ภาพจำลองระดับ 3 มีอัตราการตรวจพบร้อยละ 3 Omission Error ร้อยละ90 Commission Error ร้อยละ 3 น้ำมีอัตราการตรวจพบสูงสุดและป่าชายเลนมีอัตราการตรวจพบต่ำสุด วัตถุที่สนใจหากผสมอยู่ในจุดภาพในอัตราส่วนมาก ความถูกต้องจะสูงกว่าวัตถุที่ผสมอยู่เล็กน้อย