يُعرف استخلاص الميزات بأنه طريقة فعّالة في تقليل التعقيد الحسابي وزيادة دقة تصنيف الصور فوق الطيفية. في هذه الورقة، تم اقتراح طريقة بسيطة ولكنها قوية جدًا لاستخلاص الميزات تعتمد على دمج الصور والتصفية التكرارية (IFRF). أولاً، يتم تقسيم الصورة فوق الطيفية إلى عدة مجموعات من أشرطة الطيف فوق الطيفية المجاورة. ثم يتم دمج الأشرطة داخل كل مجموعة عن طريق المتوسط، وهي واحدة من أبسط طرق دمج الصور. وأخيرًا، يتم معالجة الأشرطة المدمجة باستخدام تصفية تكرارية في مجال التحويل للحصول على الميزات الناتجة التي تُستخدم في التصنيف. أُجريت تجارب على صور فوق طيفية مختلفة، باستخدام خوارزميات آلات الدعم المتجهة (SVMs) ك classifiers. وقد أظهرت النتائج أن استخدام الطريقة المقترحة يؤدي إلى تحسين ملحوظ في دقة تصنيف آلات الدعم المتجهة. علاوة على ذلك، تُظهر طريقة IFRF المُقترحة أداءً متميزًا مقارنة بطرق تصنيف الصور فوق الطيفية الأخرى من حيث دقة التصنيف والكفاءة الحسابية.