基于空间数据处理中图神经网络的损失函数优化方法

本发明公开了一种基于空间数据处理中图神经网络的损失函数优化方法，涉及地理信息系统与人工智能交叉融合的技术领域。构建空间图结构，所述空间图结构包括节点和边，所述节点代表地理实体，所述边代表空间拓扑关系，所述节点特征包括空间坐标信息与数字高程模型高程值；设计图神经网络模型，所述图神经网络模型包括输入层、多层消息传递层和输出层，所述输入层接收节点特征和边特征，所述多层消息传递层逐层聚合节点邻域的特征信息，所述输出层生成反映节点空间特征与邻域拓扑关系的空间嵌入向量；定义损失函数，并使用所述损失函数训练图神经网络模型。解决了数据规模庞大、处理效率低下、空间关系建模精度不足、与智能分析工具融合困难等问题。