Жақында микроэлектроника мен чиптердің, интернеттің, жаңа ақпараттық технологиялардың жарылғыш өсуі байқалды. Өз кезегінде, IT-технологиялардың көптеген бөлімдерінің ішінде жасанды интеллект теориялық әзірлемелер саласында да, қосымшаларда да ең прогрессивті болып табылады. Жасанды интеллекттегі үлгіні тануға көптеген мәселелер кіреді: суреттерді, символдарды, мәтіндерді, иістерді, дыбыстарды, шуды, жағдайларды тану. Бағдарламалық құралдар нарығында белгілері бойынша тануға негізделген, деректер және білім базаларымен жабдықталған, бейімдеу және оқыту мүмкіндігі бар жүйелер бар.  Бұл жұмыста Landsat-7 ғарыштық түсірілімі бойынша 5-сыныпты тану мақсатында ENVI бағдарламалық жасақтамасымен бақыланатын жіктеу қарастырылады. Мақалада класстарға бөлу үшін Махаланобис әдісі қолданылды және әр класс үшін танудың салыстырмалы дәлдігі анықталды.