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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);武汉蚁图时空科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱的照片土地利用分类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：CN121095792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511643852.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于知识图谱的照片土地利用分类方法及系统是由徐世武;鲍海翠;饶蕾;陶年旺;高森;吕莎设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的照片土地利用分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的照片土地利用分类方法及系统，其中所述方法包括：构建土地利用知识图谱基本框架，制作地表景观样本数据集；分析地表景观样本数据集，得到场景、可视特征语义及其对应关系，并结合基本框架得到土地利用知识图谱；采集土地地表景观照片，输入语义分割模型得到照片的可视特征语义及含量占比，并与土地利用知识图谱进行语义匹配，得到纯净语义组合；将纯净语义组合输入多层感知模型，输出各照片对应的土地利用类型，完成土地利用分类。本发明通过构建土地利用知识图谱，与土地地表景观照片进行匹配识别得到土地利用类型，可准确识别出与照片无关的语义并去除，提高了场景信噪比，增强了分类结果的可靠性和准确性。

本发明授权一种基于知识图谱的照片土地利用分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的照片土地利用分类方法，其特征在于，所述方法包括： 构建土地利用知识图谱基本框架，并制作地表景观样本数据集； 分析地表景观样本数据集，得到各类场景、可视特征语义及对应关系，并结合土地利用知识图谱基本框架得到土地利用知识图谱； 采集土地地表景观照片，输入语义分割模型得到照片的可视特征语义及含量占比，并与土地利用知识图谱进行语义匹配，得到土地地表景观照片的纯净语义组合； 将土地地表景观照片的纯净语义组合输入多层感知模型，输出各照片对应的土地利用类型，完成土地利用分类； 其中，所述多层感知模型通过根据交叉熵损失和知识图谱约束损失的加权和计算得到的损失函数进行训练； 其中，多层感知模型的损失函数可表示为：，λ表示控制约束项的强度的超参数； 其中，交叉熵损失；其中表示第个样本是否属于第类，表示模型对第个样本属于第类的预测概率，N表示样本个数； 知识图谱约束损失；其中，表示知识图谱关联矩阵，C是类型数、D是特征维度，指矩阵中第行、第列元素，代表类型与特征的关联强度；表示输入样本的特征向量，是从输入样本的特征向量X中的第维特征取值；表示模型对第个类型的预测概率。

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中国地质大学(武汉);武汉蚁图时空科技有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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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