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龙图腾网获悉中南大学申请的专利地理事件知识图谱对齐方法、装置、设备及介质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：CN121525815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610050527.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权地理事件知识图谱对齐方法、装置、设备及介质是由谢顾然;杨学习;胡鑫;刘青豪;江一凡;邓敏设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本地理事件知识图谱对齐方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于地理信息技术领域，本发明提供了一种地理事件知识图谱对齐方法、装置、设备及介质，其中方法包括：构建多个尺度的空间邻域窗口，并获取空间邻域窗口的多源异构数据；将空间邻域窗口划分为空间语义单元；对空间语义单元的多源属性数据进行聚合和分类，得到空间语义单元的属性向量和结构化标签，进而构建多尺度场景语义结构图；对多尺度场景语义结构图进行编码，通过编码结果对多尺度场景语义结构图进行多层聚合和更新，得到场景语义特征表示；对场景语义特征表示进行相似度聚类，得到知识图谱对齐结果。本发明的有益效果为：地理灾害的识别的准确率。

本发明授权地理事件知识图谱对齐方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种地理事件知识图谱对齐方法，其特征在于，包括： 根据目标地理事件，构建多个尺度的空间邻域窗口，并获取空间邻域窗口的多源异构数据； 根据空间邻域窗口的数字高程数据，将空间邻域窗口划分为空间语义单元； 对空间语义单元的多源属性数据进行聚合和分类，得到空间语义单元的属性向量和结构化标签； 以目标地理事件的中心点作为锚点节点，根据锚点节点、与锚点节点邻接的空间语义单元及空间语义单元的属性向量，确定多尺度场景语义结构图； 对所述多尺度场景语义结构图进行编码，通过编码结果对多尺度场景语义结构图进行多层聚合和更新，得到场景语义特征表示； 对场景语义特征表示进行相似度聚类，得到知识图谱对齐结果； 所述根据目标地理事件，构建多个尺度的空间邻域窗口，并获取空间邻域窗口的多源异构数据，包括： 以目标地理事件为中心点，构建多个不同尺度的空间邻域窗口； 对每个尺度的空间邻域窗口的多源异构数据进行采集和整合，其中多源异构数据包括监测数据和事件因子数据； 其中，目标地理事件为滑坡事件；监测数据包括以覆盖降雨及位移，事件因子数据包括地貌分区、地震、DEM及土地利用类型；多源属性数据包括平均坡度、平均坡向、NDVI均值、土地利用类型比例、断层密度及地质单元类型； 所述以目标地理事件的中心点作为锚点节点，根据锚点节点、与锚点节点邻接的空间语义单元及空间语义单元的属性向量，确定多尺度场景语义结构图，包括： 以目标地理事件的中心点所处的空间语义单元作为锚点节点； 以锚点节点邻接的空间语义单元作为单元节点，确定锚点节点与单元节点的拓扑边，其中拓扑边的类型包括栅格邻接、坡面坡向连续性及构造单元连通性； 根据锚点节点、单元节点、拓扑边及空间语义单元的属性向量确定多尺度场景语义结构图为： 其中，为锚点节点和单元节点组成的节点集合，为拓扑边的集合，为空间语义单元的属性向量的集合； 所述对所述多尺度场景语义结构图进行编码，通过编码结果对多尺度场景语义结构图进行多层聚合和更新，得到场景语义特征表示，包括： 根据多尺度场景语义结构图中的锚点节点和单元节点的属性类型，执行编码处理，得到节点初始表示，其中编码包括： 将锚点节点和单元节点的数值型属性通过归一化处理得到数值向量； 将锚点节点和单元节点的结构化标签采用bert预训练模型转换为语义嵌入向量； 将数值向量和语义嵌入向量拼接得到节点的节点初始表示，其中为数值向量，为语义嵌入向量； 根据节点初始表示对多尺度场景语义结构图进行多层聚合和更新，得到节点最终表示，其中对多尺度场景语义结构图进行多层聚合和更新的公式为： 其中，为节点向量，为控制节点自身特征与邻居特征的权重，代表节点的初始特征向量，表示节点的邻居节点集合。

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