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龙图腾网恭喜浙江时空智子大数据有限公司申请的专利基于遥感影像空间邻接关系的城市功能区识别方法及系统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：CN119540783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510101527.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于遥感影像空间邻接关系的城市功能区识别方法及系统是由储国中;游林;舒弥设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感影像空间邻接关系的城市功能区识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理领域，公开了一种基于遥感影像空间邻接关系的城市功能区识别方法及系统，其方法包括：S1、采集研究区的遥感影像数据；构建地物要素提取模型对遥感影像数据进行地物要素特征提取与分类识别，并得到特征图；S2、构建图神经网络模型，以地物要素对象作为图节点、以相邻地物要素对象的空间邻接性为边构建网络拓扑结构的图结构数据；图神经网络模型利用图神经网络图注意力网络提取得到图节点的特征向量；S3、按照城市功能区单元格输出功能区识别结果。本发明基于遥感影像数据分类识别地物要素和划分城市功能区单元格，深度挖掘了城市功能区单元格内地物要素和空间邻接关系，实现了城市功能区的高精度识别与划分。

本发明授权基于遥感影像空间邻接关系的城市功能区识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感影像空间邻接关系的城市功能区识别方法，其特征在于：其方法包括：S1、采集研究区的遥感影像数据；构建地物要素提取模型对遥感影像数据进行地物要素特征提取与分类识别，并得到包含N个地物要素对象且划分有城市功能区单元格的特征图；所述地物要素提取模型由卷积神经网络和Transformer模型融合构建，卷积神经网络利用CNN算法对遥感影像数据进行融合位置信息的特征编码提取并输入Transformer模型，Transformer模型包括若干个Transformer层，Transformer模型进行特征提取；所述地物要素提取模型采用级联上采样操作，级联上采样包括若干层上采样模块，每层上采样模块对应跳跃连接并上采样卷积神经网络对应层的特征输出；所述地物要素提取模型基于城市路网划分城市功能区识别单元格，方法如下：识别提取遥感影像数据中道路进行矢量化处理，提取矢量化处理后的道路中心线构建城市路网，剔除城市路网中多余点并道路中心线修剪或延长处理，得到包含若干个封闭网格的城市路网，以封闭网格划分作为城市功能区识别单元格；S2、构建图神经网络模型，以地物要素对象作为图节点、以相邻地物要素对象的空间邻接性为边构建网络拓扑结构的图结构数据；图神经网络模型利用图神经网络图注意力网络提取得到图节点的特征向量；S3、按照城市功能区单元格归集所有图节点的特征向量并输出功能区识别结果。

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