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龍圖騰網恭喜浙江時空智子大數據有限公司申請的專利基于遙感影像空間鄰接關系的城市功能區識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119540783B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510101527.1，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于遙感影像空間鄰接關系的城市功能區識別方法及系統是由儲國中;游林;舒彌設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于遙感影像空間鄰接關系的城市功能區識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及遙感圖像處理領域，公開了一種基于遙感影像空間鄰接關系的城市功能區識別方法及系統，其方法包括：S1、采集研究區的遙感影像數據；構建地物要素提取模型對遙感影像數據進行地物要素特征提取與分類識別，并得到特征圖；S2、構建圖神經網絡模型，以地物要素對象作為圖節點、以相鄰地物要素對象的空間鄰接性為邊構建網絡拓撲結構的圖結構數據；圖神經網絡模型利用圖神經網絡圖注意力網絡提取得到圖節點的特征向量；S3、按照城市功能區單元格輸出功能區識別結果。本發明基于遙感影像數據分類識別地物要素和劃分城市功能區單元格，深度挖掘了城市功能區單元格內地物要素和空間鄰接關系，實現了城市功能區的高精度識別與劃分。

本發明授權基于遙感影像空間鄰接關系的城市功能區識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于遙感影像空間鄰接關系的城市功能區識別方法，其特征在于：其方法包括：S1、采集研究區的遙感影像數據；構建地物要素提取模型對遙感影像數據進行地物要素特征提取與分類識別，并得到包含N個地物要素對象且劃分有城市功能區單元格的特征圖；所述地物要素提取模型由卷積神經網絡和Transformer模型融合構建，卷積神經網絡利用CNN算法對遙感影像數據進行融合位置信息的特征編碼提取并輸入Transformer模型，Transformer模型包括若干個Transformer層，Transformer模型進行特征提取；所述地物要素提取模型采用級聯上采樣操作，級聯上采樣包括若干層上采樣模塊，每層上采樣模塊對應跳躍連接并上采樣卷積神經網絡對應層的特征輸出；所述地物要素提取模型基于城市路網劃分城市功能區識別單元格，方法如下：識別提取遙感影像數據中道路進行矢量化處理，提取矢量化處理后的道路中心線構建城市路網，剔除城市路網中多余點并道路中心線修剪或延長處理，得到包含若干個封閉網格的城市路網，以封閉網格劃分作為城市功能區識別單元格；S2、構建圖神經網絡模型，以地物要素對象作為圖節點、以相鄰地物要素對象的空間鄰接性為邊構建網絡拓撲結構的圖結構數據；圖神經網絡模型利用圖神經網絡圖注意力網絡提取得到圖節點的特征向量；S3、按照城市功能區單元格歸集所有圖節點的特征向量并輸出功能區識別結果。

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