00:30 - finestra "Classification" - possibili classificatori disponibili: Maximum Likelyhood, Minimum Distance e Spectral Angle Mapping.
01:50 - applicare una classificazione usando la macroClasse o la Classe
02:45 - anteprima della classificazione sulla nostra immagine
04:00 - aggiornare l'anteprima di classificazione (le anteprime servono per vedere l'efficacia dell'algoritmo utilizzato e delle ROI disegnate).
05:30 - classificare tutta l'area e produzione di raster con distanza della firma spettrale da tutte le classi () e raster di confidenza del risultato 
10:20 - raggruppare i risultati dei due algoritmi
11:20 - raster di confidenza XXXX_alg  
13:00 - NB a seconda dell'algoritmo, il raster "XXX_alg" con livelli di confidenza di appartenenza alla classe assegnata al pixel, ha una scala differente e sono direttamente o inversamente proporzionali alla confidenza (Maximum likelyhood = direttamente proporzionale; Spectral Angle Mapper SAM = inversamente proporzionale)