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龙图腾网获悉湖南科技大学;湖南省第三测绘院申请的专利基于地理对象几何特征与图增强检索协同的遥感地物知识图谱构建方法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：CN121638430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610163018.6，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权基于地理对象几何特征与图增强检索协同的遥感地物知识图谱构建方法是由吕翊;李朝奎;汤仲安;李鑫炎设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地理对象几何特征与图增强检索协同的遥感地物知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于地理对象几何特征与图增强检索协同的遥感地物知识图谱构建方法，包括以下步骤：数据集准备；基础三元组抽取与特征解析；LLM辅助的语义与关系增强；地物知识图谱知识的柔性量化与输出；知识冲突校正与终版图谱构建。本发明利用张量分解模型训练地物知识图谱得到知识图谱嵌入向量，通过无监督半监督方式，利用从知识图谱三元组中学习地物类别的低维向量表示，知识图谱嵌入向量内嵌了类别间的语义关系，为下游模型提供全局语义先验知识，有效解决了遥感影像中的语义混淆问题。

本发明授权基于地理对象几何特征与图增强检索协同的遥感地物知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.基于地理对象几何特征与图增强检索协同的遥感地物知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，数据集准备：准备遥感影像数据、项目数据集的元数据信息、遥感影像真值标签数据集、外部语料库和一级知识源； 步骤S2，基础三元组抽取与特征解析：利用项目数据集的元数据和遥感影像粗分割结果识别地理对象Geo-Object及其几何特征和光谱特征，构建基础的地物知识图谱Geo-KG； 步骤S3，LLM辅助的语义与关系增强：引入大型语言模型LLM，基于外部语料库，利用机制，通过主题社区召回和多跳链路检索，检索结构化证据链，对基础的地物知识图谱Geo-KG进行知识扩充、关系补全和语义验证； 步骤S4，地物知识图谱知识的柔性量化与输出：利用张量分解模型训练地物知识图谱Geo-KG得到知识图谱嵌入向量，并基于大规模遥感真值数据集统计，量化得到概率化拓扑强度矩阵； 所述步骤S4中，基于大规模遥感真值数据集统计，量化得到概率化拓扑强度矩阵的过程为： 首先，使用遥感影像真值标签数据集，定义地物类别集合为，，为第个地物类别，是地物类别总数； 然后，进行空间共生频率统计，空间共生频率统计包括像素对统计、总像素对统计和计算初始共生频率，像素对统计是对中的每一对地物类别，为第个地物类别，为第个地物类别，统计和在空间上直接相邻或功能共生的像素对数量；总像素对统计是统计出现的所有像素对数量；计算初始共生频率矩阵中第行第列的元素: ； 接着，计算概率化拓扑强度值，引入LLM和Geo-Object几何因子进行校正，最终的强度值由三大因子加权融合后通过Sigmoid函数归一化得到： ； 其中，是加权融合得分，定义为： ； 其中，为基于Geo-Object的几何特征因子，为基于的知识图谱结构统计因子，为基于LLM对拓扑关系语义合理性的验证因子，均为加权系数； 最后，输出概率化矩阵，获得维度为的概率化拓扑强度矩阵，作为下游模型的拓扑一致性软约束； 步骤S5，知识冲突校正与终版图谱构建：结合一级知识源，通过对冲突知识进行证据链检索，LLM结合知识汇总与冲突消解策略对冲突进行裁决，确保最终输出完整的垂直领域遥感地物知识图谱； 所述步骤S5中，LLM结合知识汇总与冲突消解策略对冲突进行裁决的过程为： 首先，LLM接收、一级知识源规则以及证据链； 然后，LLM执行以下知识汇总与冲突消解策略： 可信度评估：基于证据源的权威性对进行可信度评分； 重复实体消歧：再次校验冲突三元组中的实体是否存在同义未合并的问题； 关系一致性校验：检查冲突三元组的关系逻辑是否符合领域公理和权威证据； 最后，LLM修正中错误的语义嵌入值或拓扑强度值，生成终版图谱集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南科技大学;湖南省第三测绘院，其通讯地址为：411103 湖南省湘潭市雨湖区石马头；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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