Respostas:
O termo assinatura espectral refere-se à relação entre o comprimento de onda (ou frequência) da radiação eletromagnética e a refletância da superfície. A assinatura é afetada por várias coisas, incluindo a composição e a estrutura do material. Algumas partes do espectro EMR, como a região de microondas, são mais sensíveis à estrutura da superfície do que outras regiões. Usamos a assinatura espectral (ou partes mais frequentemente amostradas - bandas de imagens de satélite) para inferir coisas sobre a superfície, como composição (por exemplo, vegetação, solo nu, etc.).
Um recurso, por outro lado, é simplesmente um objeto na paisagem. Por exemplo, um recurso pode ser um campo de cultivo uniforme, uma estrada ou edifício ou qualquer outra parte da paisagem. Muitas vezes tentamos identificar recursos usando suas assinaturas espectrais, assumindo uniformidade, o que nem sempre é o caso. Às vezes, em vez de classificar os pixels com base apenas em suas assinaturas espectrais, também tentamos explicar as relações espaciais, como a proximidade de pixels semelhantes. Isso é comum, por exemplo, com a segmentação de imagem baseada em objeto, que tenta identificar recursos usando uma combinação de características espectrais e espaciais.
Uma assinatura espectral é uma quantidade mensurável (por exemplo, refletividade, emissividade), que varia em função do comprimento de onda e pode ser usada para identificar um material. Para obter uma assinatura, a quantidade deve ser medida com um número suficiente de comprimentos de onda (e com resolução espectral suficientemente fina), de modo que o material possa ser discriminado de outros materiais. Por exemplo, uma imagem RGB (convertida em refletância) fornece informações de refletividade em três comprimentos de onda (vermelho, verde e azul); no entanto, isso normalmente não seria considerado uma assinatura espectral porque não fornece informações adequadas para discriminar vários materiais (por exemplo, pixels contendo grama, grama artificial ou quadra de tênis verde podem parecer quase idênticos nas imagens RGB). As assinaturas espectrais são normalmente obtidas de hiperespectrais imagens ou com espectrômetros de mão.
O termo "recurso" pode ter vários significados. Embora possa se referir a uma característica espacial (ou objeto), no domínio espectral geralmente significa algo bem diferente. Uma característica espectral pode ser os dados originais de medição espectral (por exemplo, refletividade), mas geralmente é algo derivado das medidas espectrais, geralmente criando transformações lineares ou não lineares dos valores originais dos dados. Os recursos espectrais são frequentemente criados para reduzir a dimensionalidade dos dados espectrais antes do processamento posterior. Exemplos de características lineares são aquelas obtidas na Análise de Componentes Principais (PCA) ou Análise Discriminante Linear (LDA) . Um exemplo de um recurso não linear é o Índice de Vegetação das Diferenças Normalizadas (NDVI), que é uma diferença escalada entre as faixas vermelha e infravermelha próxima em um pixel da imagem.
Existem vários tipos de recursos espectrais que podem ser extraídos dos dados espectrais e o melhor depende dos detalhes do que você está tentando realizar. Esta é uma área de pesquisa ativa. Para saber mais sobre algumas das técnicas e aplicações, recomendo começar com uma pesquisa na Web por "extração de recursos espectrais".