Текущая версия MultiSpec (от 26 июня 2010 г.) обеспечивает выполнение следующих функций:

ћ        Импорт данных (меню File / Open Image) в бинарном или ASCII формате с заголовком или без, включая форматы Band Interleaved by Line (BIL), Band Sequential (BSQ), or Band Interleaved by Sample/Pixel (BIS или BIP). Каждое значение  в файле данных (пиксел спектральной зоны) может иметь один или два байта и от 4 до 16 бит. При двухбайтовом представлении возможен любой порядок байт.

ћ        Вывод многозональных снимков на экран (меню Processor / Display Image), в виде черно-белых и цветных изображений в различных палитрах; вывод результатов обработки также в черно-белом  и цветном вариантах, с возможностью управления цветовым представлением каждого изображения.

ћ        Построение гистограмм распределения яркости (меню Processor / Histogram Image) для последующего преобразования яркости при выводе изображения на экран и на печать.

ћ        Изменения формата данных (меню Processor / Reformat), например добавление стандартного заголовка, содержащего информацию о снимке, перевод из одного бинарного формата в другой, выделение из многозонального снимка отдельных спектральных зон, комбинация нескольких файлов в один, добавление и изменение названий и описаний спектральных зон, монтаж пространственно соседствующих снимков, простые геометрические преобразования снимков (сдвиг, масштаб, поворот) и др. (часть геометрических преобразований доступна только в версии для компьютеров Макинтош).

ћ        Создание новых слоев данных по существующим (меню Processor / Reformat). Новые слои могут быть результатом преобразования снимков по методу главных компонент и иных математических операций с исходными снимками в разных зонах.

ћ        Кластеризация снимка (меню Processor / Сluster) с использованием одношагового либо итеративного (ISODATA) алгоритма. Результаты сохраняются в виде тематического изображения. Кластерная статистика может сохраняться вместе с создаваемыми классами. Исходные центры кластеров могут быть заданы или определены одним из имеющихся в пакете алгоритмов. Использование обычной кластеризации с последующей спектрально-пространственной классификацией ECHO (Extraction and Classification of Homogeneous Objects - распознавание и классификация однородных объектов) обеспечивает эффективную многомерную кластеризацию снимка.

ћ        Определение характеристик классов (меню Processor / Statistics) путем задания на снимке прямоугольных и полигональных участков, либо используя файлы-маски для создания обучающих выборок, вычисление статистики по выборке и по классу, определение тестовых участков для количественной оценки классификации. Функция 'улучшения репрезентативности статистики' позволяет повысить представительность статистики индивидуального класса по отношению ко всему снимку. Метод оценки ковариации LOOC (Leave-One-Out Covariation) позволяет оптимизировать эту оценку для малых обучающих выборок.

ћ        Определение наилучших спектральных зон (меню Processor / Feature Selection) для использования в данной классификации с помощью: а) поиска наилучшего набора данных с использованием одного из пяти доступных статистических расстояний, б) использования границ классов, определенных обучающими выборками и в) дискриминантных функций. Включены также методы выбора информативных узких спектральных каналов в гиперспектральных снимках с использованием многомерного проективного преобразования.

ћ        Классификация выбранного снимка или его части (меню Processor / Classify). Доступно шесть алгоритмов: минимального расстояния, максимального правдоподобия, линейного дискриминанта Фишера, спектрально-пространственной классификации ECHO, спектральной корреляции SAM (Spectral Angle Mapper - картографирование спектральной  корреляции), сравнения фильтра (на основе CEM Constrained Energy Minimisation, ограниченной минимизации энергии). Результаты классификации можно сохранить в виде тематической карты с показом или без показа обучающих и тестовых участков. Возможно создание вероятностных карт, показывающих степень принадлежности каждого пиксела к тому классу, в который он отнесен, задание граничных значений по вероятности отнесения к данному классу.

ћ        Вывод результатов классификации (меню Processor / List Results) в табличной форме по обучающим и тестовым выборкам, с разделением по выборкам, по классам или по группам классов.

ћ        Вывод графиков спектральных яркостей (меню Window / New Selection Graph) для текущего пиксела (отмечается один пиксел снимка) или среднего + одно стандартное отклонение для выбранного участка (выделяется прямоугольный фрагмент). Построение двумерных гистограмм распределения яркостей по заданной паре спектральных зон и эллипсов концентраций для обучающих выборок и выбранных участков. Вывод гистограмм значений яркости в пределах класса или обучающей выборки. Показ координат текущего участка.

ћ        Цветное представление корреляций выбранного класса со спектральными зонами исходного снимка (меню Processor / Utilities / Create Statistics Image) как средство визуализации и сравнения классов, особенно для гиперспектральных снимков.

ћ        Дополнительные утилиты (меню Processor / Utilities), в том числе экспорт значений яркости пикселов в пределах выбранного участка для обработки в других пакетах, анализ главных компонент и др.

ћ        Экспорт промежуточных и окончательных результатов, черно-белых или цветных изображений и текстов в другие программы, например офисные и графические, путем копирования в буфер, либо сохранения в обменном формате.

MultiSpec реализован таким образом, что основные ограничения на количество строк и столбцов в файле, спектральных зон и др., задаются дисковым пространством и объемом доступной компьютерной памяти. В целом, программа позволяет на современном уровне анализировать изображения средней и высокой спектральной размерности и разумного объема. Текущая версия программы от 28 июня 2010 г., кроме самого изображения, считывает и отображает географические координаты в форматах GeoTIFF, ERDAS Imagine, GeoSPOT. Возможен вывод векторных файлов ArcView (шейп-файлов) поверх уже открытых растровых снимков.