پیچیدگی و حجم سنگین داده های حاصل از سنجنده های فراطیفی باعث شده است که امروزه روش های هرچه پیشرفته تر آنالیز داده های فراطیفی به منظور استخراج اطلاعات دقیق تر و کامل تر از آنها مورد توجه قرار گیرند. یکی از آنالیزهایی که بر روی تصاویر فراطیفی انجام می شود، آشکارسازی طیفی هدف است. در این مقاله به منظور بررسی روش های آشکارسازی طیفی هدف و امکان سنجی بهبود آنها، جمعاً چهارده الگوریتم در قالب سه دسته اندازه گیری های قطعی، اندازه گیری های آماری و آشکارسازی آنامولی پیاده سازی شده است. سپس تصاویر حاصل از بهترین الگوریتم ها در هر دسته انتخاب شده و به روش های مختلف در دو مرحله با یکدیگر تلفیق گردیده اند تا تصویر تلفیقی بهینه ای با بالاترین صحت به دست آید. در بررسی های انجام شده در زمینه دسته الگوریتم ها ی آشکارسازی مذکور، مشخص گردید که به ترتیب دو الگوریتم (Spectral Correlation Similarity)SCS و (Spectral Angle Measure)SAM، دو الگوریتم (Information Spectral Divergence) SID و (Jeffiries-Matusita Distance)JMD و سه الگوریتم (Covariance-based Matched Filter Measure)CMFM، (Constrained Energy minimizing) CEM و (Correlation-based Matched Filter Measure)RMFM دارای بالاترین صحت آشکارسازی در بین الگوریتم های موجود در هر دسته اند. در این مقاله به منظور تلفیق نتایج آشکارسازی، دو روش باینری ـ شامل عملگر بولی و فاصله اقلیدسی ـ و نیز دو روش استنتاج فازی شامل دستی (Fuzzy Inference System) FIS و اتوماتیک ((System Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) ANFIS) ـ پیاده سازی شده است.
آزمون های انجام گرفته بر روی تصویری از سنجنده فراطیفی (Compact Airborne Spectrographic Imager)CASI از منطقه شهری تولوز واقع در جنوب فرانسه برای آشکارسازی بام ساختمان ها، نشان داد که در بین چهار روش تلفیق یاد شده، روش ANFIS به عنوان روشی هوشمند و خودکار، پس از اعمال روی نتایج هفت الگوریتم آشکارسازی طیفی مذکور، توانسته است به بالاترین صحت با ضریب کاپای 9/0 دست یابد.
