一种基于图神经网络的城镇空间形态识别与分类方法

本发明公开了一种基于图神经网络的城镇空间形态识别与分类方法，包括如下步骤：S1、采集待分析区域的多源空间数据并进行处理；S2、将每一个空间单元作为图结构中的节点，根据物理邻接关系、道路连通关系和视线可达关系建立边集合，为每条边赋予方向属性和空间距离属性；S3、构建原始输入特征；S4、构建城镇拓扑结构感知图神经网络模型，得到多尺度空间图特征集合；S5、将多尺度空间图特征集合输入至分类模块，执行图神经网络分类推理；S6、对空间形态分类结果集合进行可视化输出；S7、利用标注样本构建监督学习任务，对城镇拓扑结构感知图神经网络模型进行训练。本发明采用城镇拓扑结构感知图神经网络，实现空间形态识别与结构解释输出。