2222222222222222222222222222221111i11111111 
2222222222222222222222222222221111111111111 
222222222222222222222222222222111111111111) 
ee2e220222202220022222222?2222]111111111111 
eeeceeoc222222202222222222222211111111111111111111 
22222222222222222222222222222211111111113111111)111 
P222222222222222222222222222222222222°2222222222222 
1111111111111111111111111111122222222?2222222222e222 
113111111111111111111111111111122222227?222?22222222 
1111111222222222222222222 
111112222220220222222 
11111120e2022222222222 
11111111?2222222222222 
111 
31 
1 
1 
1 
1 
OCONOWN 5 UR» 
d Be $— $e $e 
131111122222222222 
1111111112222227222 
111113123131111111111)1111311111111122222222 
3T 444644544$444454464464546446443333333333332333333222222 
1B 446446. .4646(.444444446444443333333333333333333322222 
19 4444544454544 4644444$464443333333333333333333333222 
$0 4444&4&644&4&€«64&445444466433333333333333333333235332 
21 4446644464465464444454444433333333333335333333333333 
22 44446446644656444464444464«4&68433333333333333333323332333 
23 44464644644554454444554444443333333333332333333333333 
24 4444464464558 5464444546444441333333333333333333333333 
25 44464464545445445445444446444543333333333333333333333333 
Q6 44446454454544064644A546444443333333333333333333333333 
ev 4444644466469664644644644413333313333333333333333333 
.e8 44446444644454454444445454444453333333333333333 333353333 
e9 44444454454445444444444444443333333333333233332333333 
30 4444454444645645464444444545433333323323333332333333J333 
3 6 31 16 el 28 31 36 41 46 
Fig. 7: Synthetic 4-class (30x50) "scene" 
[i Sant Bus pub put 
111 
111 
131 
11i 
111 
111 
Pol Bd Bd Put Pd Gad 
1 111 
1 1111111 
1 1131111 
l 111111) 
l 1111111 
] 1111111 
$e $e Dad rd Pub P^ 
d uA Bud Pct Gud rab 
[Hr 
) 
1 
1 
1 
1 
1 
— 
$25 
Ou Gud uf (e) Qué Pu Dub 
uf ud ad Dat Yard at at 
11111) 
111113 
111111) 
111111 
111111 
111111 
111111 
The area, a cut from a scene acquired on August 10, 1975, consists of 
92,200 pixels. By a visit, it was found that the area could be classified into 
Six object classes: water (lake), built-up areas, forests, farms, grass and 
marsh, for which training samples were collected. Table 2 shows the levels of 
variance, each of which was computed as follows: 
bei od 
E (i. 5°) (4.1) 
m 
m=4 
where i refers to the class i, and Sq Sp Sg and $7 are the standard deviations 
of the four bands of Landsat for the class i. 
  
  
Class gt 
1. Water (lake) 3.1 
2. built-up areas 19.7 
3. forests 30.4 
4. farms 45,1 
5. grass 27.9 
6. marsh 11,4 
  
  
  
  
Table 2: Levels of variance for all classes 
66 
Fig. | 
shoul 
Both i 
the t\ 
the pl 
i 
ties 
by the 
resul 
Niger 
lake 
(the : 
Likel 
shown 
groun 
time 
the ti 
repre: 
class 
(i.e. 
Fig. | 
becau: 
land 
the a 
| 
Likel 
(1) 
ET