Câu trả lời:
Chữ ký quang phổ dùng để chỉ mối quan hệ giữa bước sóng (hoặc tần số) của bức xạ điện từ và độ phản xạ của bề mặt. Chữ ký bị ảnh hưởng bởi một số điều bao gồm cả thành phần vật liệu và cấu trúc. Một số phần của phổ EMR, như vùng vi sóng, nhạy cảm hơn với cấu trúc bề mặt so với các vùng khác. Chúng tôi sử dụng chữ ký quang phổ (hoặc thường được lấy mẫu các phần của nó - các dải hình ảnh vệ tinh) để suy ra những thứ về bề mặt như thành phần (ví dụ như thảm thực vật, đất trống, v.v.).
Mặt khác, một tính năng chỉ đơn giản là một đối tượng trong phong cảnh. Ví dụ: một tính năng có thể là một lĩnh vực trồng trọt thống nhất, đường hoặc tòa nhà hoặc bất kỳ phần nào khác của cảnh quan. Chúng tôi thường cố gắng xác định các tính năng bằng cách sử dụng chữ ký quang phổ của chúng, giả sử tính đồng nhất, không phải lúc nào cũng như vậy. Đôi khi, thay vì phân loại các pixel chỉ dựa trên chữ ký quang phổ của chúng, chúng tôi cũng cố gắng tính đến các mối quan hệ không gian như độ gần của các pixel tương tự. Điều này là phổ biến ví dụ với phân đoạn hình ảnh dựa trên đối tượng, cố gắng xác định các tính năng bằng cách sử dụng kết hợp các đặc điểm quang phổ và không gian.
Chữ ký quang phổ là một số lượng có thể đo được (ví dụ: độ phản xạ, độ phát xạ), thay đổi như một hàm của bước sóng và có thể được sử dụng để xác định vật liệu. Để có được chữ ký, đại lượng phải được đo ở một số bước sóng đủ (và ở độ phân giải phổ đủ mịn) sao cho vật liệu có thể được phân biệt với các vật liệu khác. Ví dụ: hình ảnh RGB (được chuyển đổi thành độ phản xạ), cung cấp thông tin phản xạ ở ba bước sóng (đỏ, xanh lục và xanh lam); tuy nhiên, điều đó thường không được coi là chữ ký quang phổ vì nó không cung cấp thông tin đầy đủ để phân biệt các vật liệu khác nhau (ví dụ: pixel chứa cỏ, sân cỏ nhân tạo hoặc sân tennis xanh có thể trông gần giống nhau trong hình ảnh RGB). Chữ ký quang phổ thường được lấy từ siêu âm hình ảnh hoặc với máy quang phổ cầm tay.
Thuật ngữ "tính năng" có thể có nhiều ý nghĩa. Trong khi nó có thể đề cập đến một đặc tính không gian (hoặc đối tượng), trong miền phổ, nó thường có nghĩa là một cái gì đó khá khác nhau. Một tính năng phổ có thể là dữ liệu đo phổ gốc (ví dụ: độ phản xạ) nhưng nó thường là thứ được lấy từ các phép đo phổ, thông thường bằng cách tạo các phép biến đổi tuyến tính hoặc phi tuyến của các giá trị dữ liệu gốc. Các tính năng phổ thường được tạo ra để giảm tính chiều của dữ liệu phổ trước khi xử lý thêm. Ví dụ về các tính năng tuyến tính là những ví dụ thu được từ Phân tích thành phần chính (PCA) hoặc Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) . Một ví dụ về tính năng phi tuyến là Chỉ số thực vật khác biệt được chuẩn hóa (NDVI), đó là sự khác biệt về tỷ lệ giữa các dải màu đỏ và gần hồng ngoại trong một pixel hình ảnh.
Có rất nhiều loại tính năng phổ có thể được trích xuất từ dữ liệu phổ và loại tốt nhất phụ thuộc vào chi tiết về những gì bạn đang cố gắng thực hiện. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Để tìm hiểu thêm về một số kỹ thuật và ứng dụng, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với một tìm kiếm trên web cho "trích xuất tính năng phổ".