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A METHOD TO EXAMINE DEPENDENCIES 
AMONG MULTISPECTRAL DATA 
By B.-S. Schulz 
Institut für Angewandte Geodäsie, Frankfurt a.M. 
SUMMARY: A method to examine multispectral vectors of char- 
acteristics with regard to significant difference, applied 
for instance to problems of spectral object separation, is 
presented. This method differs from former procedures by 
using (least squares) adjustment and visual evaluation of 
the corrections obtained as a result. Thus, the method saves 
computing time and can consequently also be applied to great 
data quantities. The method is tested by means of several 
examples. 
RESUME: L'auteur présente une méthode d'examiner, par exemple 
dans le domaine des problèmes de la séparation d'objets par 
voie spectrale, des vecteurs de caractères multispectraux 
pour trouver de différence significative. Ce procédé se dis- 
tingue des procédés précédents par l'utilisation de la com- 
pensation (d'après la méthode des moindres carrés) et l'éva- 
luation visuelle des corrections obtenues, ce qui permet 
d'économiser de temps de calcul, tandis qu'il reste maniable 
également pour grandes quantités de données. L'auteur véri- 
fie cette méthode par l'intermédiaire de plusieurs exemples. 
ZUSAMMENFASSUNG: Es wird eine Methode vorgestellt, die z.B. 
für Aufgaben der spektralen Objekttrennung multispektrale 
Merkmalsvektoren auf signifikante Verschiedenheit prüft. Ab- 
weichend von bisher verwendeten Verfahren wird hierbei die 
Ausgleichungsrechnung (naeh Ger Methode der kleinsten Qua- 
drate) und die visuelle Beurteilung der aus ihr hervorgehen- 
den Verbesserungen herangezogen, womit das Verfahren rechen- 
zeitsparend und damit auch für große Datenmengen noch hand-