多光谱数据是指从不同波段的传感器中收集的数据。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，适用于处理图像和空间数据。

在多光谱数据中，每个波段代表了一种特定的光谱信息。卷积神经网络可以通过学习特征映射来识别不同波段之间的关系，并从中提取有用的特征。通过卷积层和池化层的组合，卷积神经网络可以自动学习包含空间信息的特征。

多光谱数据通常是三维的（宽度、高度和波段数），因此可以使用三维卷积核来捕捉不同波段之间的关系。卷积神经网络可以逐步提取更高级别的特征，最终用于分类、回归或其他任务。

卷积神经网络在处理多光谱数据方面有很多应用。例如，可以使用卷积神经网络来进行遥感图像分类、目标检测、地物识别等任务。在训练卷积神经网络时，通常需要大量的标记数据来进行监督学习。然后可以使用已经训练好的卷积神经网络来对新的多光谱数据进行预测。

总之，利用卷积神经网络可以有效地处理多光谱数据，并从中提取有用的特征，为各种遥感应用提供支持。
1 何为卷积？
所谓两个函数的卷积，本质上就是先将一个函数翻转，然后进行滑动叠加。

数学公式：

虽然它看起来只是个简单的数学公式，但是却有着重要的物理意义，因为自然界这样的系统无处不在。

它的物理意义大概可以理解为：系统某一时刻的输出是由多个输入共同作用（叠加）的结果。

就像此时此刻的我们，也是过去时间的积累所形成的。

2 卷积与卷积神经网络
卷积神经网络只有“积”并未"卷"。

（1）从“积”的过程可以看到，我们得到的是叠加值。

在卷积神经网络中，我们设定一个“卷积核”，然后用卷积核在原始数据上滑动叠加，这就是“积”的过程。获取的每一个新的单元都是与原始数据的周边单元相关的（这个周边范围取决于卷积核的大小），所以这个“积”的构成是考虑空间上的一个综合效应。如果是信号处理领域，那么就是综合考虑过去一段时刻的信号。如果应用到光谱，那么就是综合考虑一段波段的光谱响应。

简单来说，“积”这个概念体现了，过去的积累对现在的影响。

我们经常说，看到现在你ÿ