在本文中，我们讨论了使用指标来应对机载棱镜实验 (APEX) 高光谱开放科学数据集 (OSD) 的维数缺点，并使用可能性 c 均值 (PCM) 算法提高分类精度。这用于制定光谱和空间指标，以较低的维度描述数据集中的信息。这种降低的维度用于分类，试图提高确定特定类别的准确性。光谱指标是根据目标的光谱特征编制的，空间指标是使用定义邻域上的纹理分析来定义的。为了评估光谱和空间指标在提取特定类别信息中的适用性，考虑了 20 个不同空间分布的类别的分类。数据集的分类分两个阶段进行；光谱和光谱与空间指数的组合分别作为 PCM 分类器的输入。除了降低熵之外，在考虑光谱空间指数方法的同时，实现了 80.50% 的整体分类准确率，而仅光谱指数为 65%，最佳确定的主成分为 59.50%。