按照以下步骤，编写一个光谱角监督分类的C++算法：（1）以图像中已知类型的区域为参考光谱，将区域中光谱的几何平均向量作为类中心。 （2）计算未知像元与各类中心的夹角（相关系数）。 （3）通过多次实验分别对不同的类别设置不同的阙值。若设置的阈值大于（小于）计算得出的光谱角度（相关系数），则不对该像元进行分类。 （4）将给未知像元分类到夹角最小（系数最大）的类别中去。

以下是光谱角监督分类的C++算法代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace std;

// 定义像素的光谱向量（假设为128维）
typedef vector<double> Spectrum;

// 定义类别
struct Category {
    Spectrum center; // 类中心
    double threshold; // 阈值
};

// 计算两个光谱向量的光谱角
double calculateSpectralAngle(const Spectrum& s1, const Spectrum& s2) {
    // 计算两个光谱向量的点积
    double dotProduct = 0.0;
    for (int i = 0; i < s1.size(); i++) {
        dotProduct += s1[i] * s2[i];
    }
    // 计算两个光谱向量的模长
    double norm1 = 0.0, norm2 = 0.0;
    for (int i = 0; i < s1.size(); i++) {
        norm1 += s1[i] * s1[i];
        norm2 += s2[i] * s2[i];
    }
    norm1 = sqrt(norm1);
    norm2 = sqrt(norm2);
    // 计算光谱角度
    double angle = acos(dotProduct / (norm1 * norm2));
    return angle;
}

// 对未知像元进行分类
int classifyUnknownPixel(const Spectrum& unknownPixel, const vector<Category>& categories) {
    double minAngle = INFINITY;
    int minIndex = -1;
    for (int i = 0; i < categories.size(); i++) {
        // 计算未知像元与类中心的光谱角
        double angle = calculateSpectralAngle(unknownPixel, categories[i].center);
        // 判断该类别是否应该对该像元进行分类
        if (angle < categories[i].threshold) {
            if (angle < minAngle) {
                minAngle = angle;
                minIndex = i;
            }
        }
    }
    return minIndex;
}

int main() {
    // 假设有两个类别
    vector<Category> categories(2);
    // 第一个类别的参考光谱（假设已知）
    categories[0].center = {0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.1};
    // 第二个类别的参考光谱（假设已知）
    categories[1].center = {0.2, 0.3, 0.4, ..., 0.2};
    // 为两个类别设置阈值
    categories[0].threshold = 0.1;
    categories[1].threshold = 0.2;

    // 假设有一张图像（假设为256*256像素）
    vector<vector<Spectrum>> image(256, vector<Spectrum>(256));
    // 未知像元的光谱向量（假设为第一行第一列的像素）
    Spectrum unknownPixel = {0.2, 0.3, 0.4, ..., 0.2};
    // 对未知像元进行分类
    int categoryIndex = classifyUnknownPixel(unknownPixel, categories);
    if (categoryIndex == -1) {
        cout << "该像元未被分类" << endl;
    } else {
        cout << "该像元被分类到第" << categoryIndex+1 << "类" << endl;
    }

    return 0;
}

在这个算法中，我们首先定义了一个光谱向量类型 `Spectrum`，然后定义了一个类别类型 `Category`，其中包含了类中心和阈值。然后，我们实现了一个计算两个光谱向量的光谱角的函数 `calculateSpectralAngle`，以及一个对未知像元进行分类的函数 `classifyUnknownPixel`。最后，在 `main` 函数中，我们初始化了两个类别的参考光谱和阈值，以及一张图像和一个未知像元的光谱向量，并调用 `classifyUnknownPixel` 函数对该未知像元进行分类。