一种基于图神经网络的大规模GPS点云数据烟田轮廓提取方法

本发明公开了一种基于图神经网络的大规模GPS点云数据烟田轮廓提取方法，所属领域为烟田轮廓提取领域，包括：S1，采集并标准化处理烟田区域的GPS点云数据；S2，采用基于点特征分布的异常点检测机制，结合点云去噪网络对数据进行清洗与补全；S3，构建角点检测模块，结合残差结构与图注意力机制提取关键角点；S4，基于候选角点构建图结构，采用动态图卷积网络预测连接关系；S5，通过强化学习优化轮廓拓扑结构，提升边界连续性与几何一致性；S6，利用粒子群优化算法进行边界曲线拟合，生成封闭平滑的烟田轮廓；S7，输出最终轮廓坐标序列和结构图，用于农业系统的面积计算与地块管理。