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Die Erkennung von Veränderungen ist das Verfahren zur Ermittlung von Veränderungen zwischen zwei Hyperspektralbildern desselben topografischen Gebiets, die zu zwei verschiedenen Zeitpunkten aufgenommen wurden. Sie vermittelt die wesentlichen und wichtigen Veränderungsdaten einer Szene. Dank eines Durchbruchs in der hyperspektralen Fernerkundung sind hyperspektrale Fernsensoren in der Lage, Bilder mit geringer spektraler Auflösung zu erzeugen. Diese hochauflösenden spektralen und räumlichen Hyperspektralbilder können kleine Veränderungen in Bildern erkennen. Diese Arbeit beschreibt einen effizienten Algorithmus zur Erkennung von Veränderungen in Hyperspektralbildern unter Verwendung von Spektralsignaturen von Hyperspektralbildern. Das Ziel ist die Entwicklung eines kompetenten Algorithmus, der auch kleine Veränderungen in Hyperspektralbildern aufzeigen kann. Es wird eine hierarchische Methode zum Auffinden von Veränderungen in Hyperspektralbildern durch den Vergleich der spektralen Homogenität zwischen spektralen Veränderungsvektoren untersucht. Für jede Landschaft liefert die Lokalisierung und auch die Erforschung von Anpassungen wertvolle Daten über erreichbare Veränderungen. Hyperspektrale Satellitendetektoren sind bei der Erfassung von Daten mit großen Spektralringen sehr effektiv.