Bei der a posteriori Bewertung von Klassifizierungsergebnissen basierend auf räumlich hoch auflösenden Daten treten allerdings im Gegensatz zu klassischen Verfahren Probleme auf, die eine Reihe von Weiterentwicklungen zwingend notwendig machen. Zum einen sind nicht nur die Unsicherheiten in den klassifizierten Daten, sondern auch in den Referenzdaten zu berücksichtigen (integrierter Ansatz). Ferner verschärft sich das Phänomen der unbestimmbaren Grenzen, sodass wir einen verstärkten Einsatz der fuzzy logic-Theorie auch für die Bestimmung von Unsicherheiten propagieren. Schließlich ist es im Zusammenhang einer objektbasierten Auswertung auch notwendig, objekt- statt punkt- oder pixelbasierte Maße zur Beschreibung der Unsicherheiten einzusetzen.

In diesem Kontext entwickelt das Projekt CLAIM entsprechende Detailkonzepte, die prototypisch implementiert und mit synthetischen und realen Fernerkundungsdaten getestet werden. Schließlich findet eine Übertragung der Bewertungsaufgabe auf die Veränderungsanalyse von mehreren Klassifikationsergebnissen statt, und es werden umfassende Empfehlungen für die Einbindung in übergeordnete Auswertestrategien gegeben.