Voor het valideren van sub-pixel classificaties bestaat momenteel geen standaardtechniek. Vroegere pogingen om de harde confusiematrix uit te breiden voor toepassing in sub-pixel classificatie raakten niet algemeen aanvaard, omdat er geen consensus bestond over de berekening van de elementen van de matrix die niet tot de eerste diagonaal behoren, de zogenaamde confusies. De ‘STATCON’ matrix, die in dit onderzoek wordt gepresenteerd, berekent de confusies niet op basis van de veelgebruikte Bayesiaanse operatoren. Hij maakt daarentegen gebruik van de lineaire relatie tussen de over- en onderschatting van de areaalfracties om de confusie tussen de klassen te kwantificeren. Gebaseerd op een eerste toepassing met artificiële datasets, kunnen we stellen dat STATCON een veelbelovend alternatief is voor de reeds bestaande methoden.