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龙图腾网获悉北京数慧时空信息技术有限公司申请的专利基于图卷积网络的遥感图像场景分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116543227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310577746.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图卷积网络的遥感图像场景分类方法是由李群;鲁锦涛;陈宇;李洁;邹圣兵设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积网络的遥感图像场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图卷积网络的遥感图像场景分类方法，涉及遥感技术领域，该方法包括：构建场景分类模型，并对该模型进行训练：将训练样本做超像素分割，得到图像块；利用深度卷积网络对图像块进行提取得到第一特征图，基于图像块和第一特征图构建邻域图，获取第一特征矩阵和邻域矩阵；建立图卷积网络，得到第二特征；根据transformer模块对图像块进行位置编码和注意力特征的提取，得到第三特征；将第二特征和第三特征进行融合，将融合后的特征输入分类层，得到分类结果；获取待分类遥感图像，将其输入场景分类模型，得到场景分类结果。本发明的场景分类模型的分类精度高，能够描述遥感图像的语义信息。

本发明授权基于图卷积网络的遥感图像场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的遥感图像场景分类方法，其特征在于，该方法包括： S1构建场景分类模型，并对所述场景分类模型进行训练，所述场景分类模型包括深度卷积网络、图卷积网络、transformer模块和分类层，其中，所述图卷积网络是在对所述场景分类模型训练时建立的，训练步骤包括： S11对训练样本进行超像素分割，得到多个图像块，其中，训练样本表示为图像块序列； S12将训练样本输入深度卷积网络，得到与图像块对应的第一特征图； S13基于图像块和第一特征图构建区域邻接图，获取第一特征矩阵和邻接矩阵； S14将第一特征矩阵和邻接矩阵作为图数据建立图卷积网络，根据图卷积网络的消息传递机制学习得到第二特征； S15将训练样本输入transformer模块，transformer模块包括输入层和transformer层，利用输入层对图像块进行位置编码，得到位置向量序列，将位置向量序列嵌入至对应的图像块序列的表示中，之后将其输入transformer层，得到第三特征； S16将第二特征和第三特征进行融合，将融合后的特征输入分类层，得到分类结果； S2获取待分类遥感图像，将其输入场景分类模型，得到场景分类结果； 所述步骤S13包括： 对第一特征图进行上采样，根据最大池化方法对上采样后的第一特征图进行处理，得到每个第一特征图对应的第一特征矩阵； 对图像块建立空间4邻域关系，构造邻域矩阵，所述邻域矩阵描述每个图像块之间的空间拓扑结构。

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