卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）在處理光譜簽名的序列屬性時表現(xiàn)不佳，主要是由于其固有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的局限性。具體原因如下：

1. 局部感受野（Local Receptive Field）：
   CNN 的核心操作是卷積，它利用局部感受野來提取特征。在圖像處理任務(wù)中，這非常有效，因為圖像具有局部的空間相關(guān)性。但是，光譜特征是一種序列數(shù)據(jù)，具有全局的特征依賴關(guān)系。CNN 的局部感受野難以捕捉到光譜特征中長期的全局相關(guān)性。

2. 缺乏時間序列建模能力：
   光譜特征通常是一個一維的時間序列數(shù)據(jù)，其中每個波段代表特定頻率下的反射或吸收特性。CNN 主要擅長捕捉圖像中的局部空間模式，但它不具備處理順序關(guān)系或長距離依賴的能力。因此，CNN 難以提取光譜序列中波段之間的復(fù)雜時間依賴性。

3. 卷積操作的平移不變性：
   CNNs 的卷積操作具有平移不變性，這意味著它們關(guān)注的是特征是否存在，而不是特征在輸入數(shù)據(jù)中的具體位置。這種特性在圖像處理中有優(yōu)勢，但對于光譜特征，序列中的順序非常重要，不同波段之間的順序可能包含關(guān)鍵的語義信息。卷積層無法很好地建模這種順序依賴性。

4. 缺乏跨波段全局依賴性建模：
   光譜特征的數(shù)據(jù)通常涉及多個波段，每個波段的數(shù)值與其他波段之間存在復(fù)雜的全局依賴關(guān)系。CNN 的層次化特征提取方法往往聚焦于局部區(qū)域的特征組合，難以有效捕捉整個光譜范圍內(nèi)的全局依賴性。因此，在需要跨波段全局信息時，CNN 的表現(xiàn)較為有限。

為了解決這些問題，通常會采用像 Transformer、RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）或?qū)ｉT設(shè)計的光譜網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)能夠更好地處理序列數(shù)據(jù)，尤其是可以捕捉到長距離依賴和序列的全局結(jié)構(gòu)信息。

為什么說高光譜圖像有順序性，RGB圖像有沒有順序性

1. 高光譜圖像的順序性

   • 光譜波段順序：高光譜圖像具有順序性主要體現(xiàn)在其光譜波段上。高光譜圖像包含眾多連續(xù)的窄波段，這些波段是按照波長順序排列的。例如，從可見光波段（如400 - 700nm）到近紅外波段（700 - 1000nm）等依次排列。這種順序反映了物理上光的不同頻率成分，不同物質(zhì)在特定波長范圍內(nèi)有其獨特的吸收和反射特性。
   • 物理意義關(guān)聯(lián)：這種順序與物質(zhì)的物理和化學(xué)性質(zhì)緊密相關(guān)。以植被為例，在可見光區(qū)域的綠光波段（約550nm），植被的反射率較高，這是因為葉綠素對綠光吸收相對較少；在紅光波段（約660nm）和近紅外波段（約700 - 1000nm）之間，植被的反射率會有明顯的“紅邊”現(xiàn)象，這是由于植被葉片的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和葉綠素等色素的綜合作用。這些波段之間的順序變化能夠體現(xiàn)植被的生理狀態(tài)、健康程度等信息。因此，在處理高光譜圖像時，保持光譜波段的順序?qū)τ跍?zhǔn)確提取物質(zhì)特征、分析物質(zhì)成分和狀態(tài)等非常重要。

2. RGB圖像的順序性

   • 相對較弱的順序性：RGB圖像在某種程度上也可以說有順序，但這種順序性與高光譜圖像相比要弱得多。RGB圖像的三個通道（紅、綠、藍）通常是按照固定的順序來表示顏色信息的，這是為了符合人類視覺系統(tǒng)對顏色混合的感知習(xí)慣。例如，在計算機存儲和圖像處理軟件中，像素值通常以RGB的順序排列，這種順序主要是用于正確地顯示和合成顏色。
   • 缺少物理關(guān)聯(lián)順序：然而，從物理意義和信息提取的角度來看，RGB通道之間不像高光譜波段那樣具有基于物質(zhì)光譜特性的順序依賴關(guān)系。RGB圖像主要用于表示物體的顏色和表面紋理等視覺信息，紅、綠、藍通道之間沒有像高光譜波段那樣的連續(xù)光譜特性關(guān)聯(lián)。例如，改變RGB通道的順序，圖像的顏色會改變，但這種改變主要是視覺上的顏色顯示變化，而不像高光譜圖像那樣會影響對物質(zhì)成分等深層次信息的提取。所以，RGB圖像的順序性主要體現(xiàn)在顏色表示的約定俗成上，而非像高光譜圖像那樣基于物理特性的順序重要性。