回答:
スペクトルシグネチャという用語は、電磁放射の波長（または周波数）と表面の反射率の関係を指します。署名は、素材の構成や構造など、いくつかの影響を受けます。マイクロ波領域などのEMRスペクトルの一部は、他の領域よりも表面構造に敏感です。スペクトルシグネチャ（またはより頻繁にサンプリングされた部分-衛星画像のバンド）を使用して、組成（植生、裸地など）などの表面についての事柄を推測します。
一方、フィーチャは横長のオブジェクトです。たとえば、フィーチャは、均一な作物のフィールド、道路、建物、または風景の他の部分である場合があります。私たちはしばしば、スペクトルシグネチャを使用して特徴を識別しようとしますが、常にそうであるとは限りません。場合によっては、スペクトルシグネチャのみに基づいてピクセルを分類するのではなく、類似したピクセルの近接性などの空間関係も考慮に入れます。これは、たとえば、スペクトルと空間特性の組み合わせを使用して特徴を識別しようとするオブジェクトベースの画像セグメンテーションで一般的です。
スペクトルシグネチャは、測定可能な量（たとえば、反射率、放射率）であり、波長の関数として変化し、材料の識別に使用できます。シグネチャを取得するには、材料を他の材料と区別できるように、十分な数の波長で（そして十分に細かいスペクトル分解能で）量を測定する必要があります。たとえば、RGB画像（反射率に変換）は、3つの波長（赤、緑、青）での反射率情報を提供します。ただし、さまざまな素材を区別するための適切な情報を提供しないため、これは通常、スペクトルシグネチャとは見なされません（たとえば、芝生、人工芝、または緑のテニスコートを含むピクセルは、RGB画像でほぼ同一に見える場合があります）。スペクトル署名は通常、ハイパースペクトルから取得されます 画像またはハンドヘルド分光計。
「機能」という用語には複数の意味があります。空間特性（またはオブジェクト）を参照できますが、スペクトルドメインでは通常、まったく異なるものを意味します。スペクトル特徴は、元のスペクトル測定データ（たとえば、反射率）である場合がありますが、通常、元のデータ値の線形または非線形変換を作成することにより、スペクトル測定から派生したものです。多くの場合、スペクトルフィーチャは、さらに処理する前にスペクトルデータの次元を減らすために作成されます。線形特徴の例は、主成分分析（PCA）または線形判別分析（LDA）から取得されたものです。非線形機能の例は、正規化された差植生指数（NDVI）です。これは、イメージピクセルの赤と近赤外のバンド間のスケーリングされた差です。
スペクトルデータから抽出できるスペクトルフィーチャにはさまざまなタイプがあり、最適なものは、達成しようとしている詳細に依存します。これは活発な研究の領域です。いくつかの手法とアプリケーションの詳細については、「スペクトル特徴抽出」のWeb検索から始めることをお勧めします。