卷积神经网络（CNNs）在处理光谱签名的序列属性时表现不佳，主要是由于其固有网络架构的局限性。具体原因如下：

1. 局部感受野（Local Receptive Field）：
   CNN 的核心操作是卷积，它利用局部感受野来提取特征。在图像处理任务中，这非常有效，因为图像具有局部的空间相关性。但是，光谱特征是一种序列数据，具有全局的特征依赖关系。CNN 的局部感受野难以捕捉到光谱特征中长期的全局相关性。

2. 缺乏时间序列建模能力：
   光谱特征通常是一个一维的时间序列数据，其中每个波段代表特定频率下的反射或吸收特性。CNN 主要擅长捕捉图像中的局部空间模式，但它不具备处理顺序关系或长距离依赖的能力。因此，CNN 难以提取光谱序列中波段之间的复杂时间依赖性。

3. 卷积操作的平移不变性：
   CNNs 的卷积操作具有平移不变性，这意味着它们关注的是特征是否存在，而不是特征在输入数据中的具体位置。这种特性在图像处理中有优势，但对于光谱特征，序列中的顺序非常重要，不同波段之间的顺序可能包含关键的语义信息。卷积层无法很好地建模这种顺序依赖性。

4. 缺乏跨波段全局依赖性建模：
   光谱特征的数据通常涉及多个波段，每个波段的数值与其他波段之间存在复杂的全局依赖关系。CNN 的层次化特征提取方法往往聚焦于局部区域的特征组合，难以有效捕捉整个光谱范围内的全局依赖性。因此，在需要跨波段全局信息时，CNN 的表现较为有限。

为了解决这些问题，通常会采用像 Transformer、RNN（循环神经网络）或专门设计的光谱网络，这些网络能够更好地处理序列数据，尤其是可以捕捉到长距离依赖和序列的全局结构信息。

为什么说高光谱图像有顺序性，RGB图像有没有顺序性

1. 高光谱图像的顺序性

   • 光谱波段顺序：高光谱图像具有顺序性主要体现在其光谱波段上。高光谱图像包含众多连续的窄波段，这些波段是按照波长顺序排列的。例如，从可见光波段（如400 - 700nm）到近红外波段（700 - 1000nm）等依次排列。这种顺序反映了物理上光的不同频率成分，不同物质在特定波长范围内有其独特的吸收和反射特性。
   • 物理意义关联：这种顺序与物质的物理和化学性质紧密相关。以植被为例，在可见光区域的绿光波段（约550nm），植被的反射率较高，这是因为叶绿素对绿光吸收相对较少；在红光波段（约660nm）和近红外波段（约700 - 1000nm）之间，植被的反射率会有明显的“红边”现象，这是由于植被叶片的内部结构和叶绿素等色素的综合作用。这些波段之间的顺序变化能够体现植被的生理状态、健康程度等信息。因此，在处理高光谱图像时，保持光谱波段的顺序对于准确提取物质特征、分析物质成分和状态等非常重要。

2. RGB图像的顺序性

   • 相对较弱的顺序性：RGB图像在某种程度上也可以说有顺序，但这种顺序性与高光谱图像相比要弱得多。RGB图像的三个通道（红、绿、蓝）通常是按照固定的顺序来表示颜色信息的，这是为了符合人类视觉系统对颜色混合的感知习惯。例如，在计算机存储和图像处理软件中，像素值通常以RGB的顺序排列，这种顺序主要是用于正确地显示和合成颜色。
   • 缺少物理关联顺序：然而，从物理意义和信息提取的角度来看，RGB通道之间不像高光谱波段那样具有基于物质光谱特性的顺序依赖关系。RGB图像主要用于表示物体的颜色和表面纹理等视觉信息，红、绿、蓝通道之间没有像高光谱波段那样的连续光谱特性关联。例如，改变RGB通道的顺序，图像的颜色会改变，但这种改变主要是视觉上的颜色显示变化，而不像高光谱图像那样会影响对物质成分等深层次信息的提取。所以，RGB图像的顺序性主要体现在颜色表示的约定俗成上，而非像高光谱图像那样基于物理特性的顺序重要性。