Multi-Modal Feature Fusion for Spatial Morphology Analysis of Traditional Villages via Hierarchical Graph Neural Networks

📄 arXiv: 2510.27208v1 📥 PDF

作者: Jiaxin Zhang, Zehong Zhu, Junye Deng, Yunqin Li, and Bowen Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

提出基于分层图神经网络的多模态特征融合方法，用于传统村落空间形态分析。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图神经网络 多模态融合 空间形态分析 传统村落 分层图结构 关系池化 联合训练

📋 核心要点

  1. 现有村落空间形态分析方法主要依赖单一学科视角和定性分析，缺乏数字化基础设施和数据支持。
  2. 论文提出一种分层图神经网络（HGNN），通过融合多源数据，实现对村落空间形态的深入分析。
  3. 实验结果表明，该方法在多模态融合和分类任务中显著优于现有方法，尤其在亚型分类的联合优化上。

📝 摘要（中文）

本研究针对城镇化进程中传统村落空间特征逐渐消失和景观同质化的问题，提出了一种分层图神经网络（HGNN）模型，该模型集成了多源数据，以深入分析村落的空间形态。该框架包含两种类型的节点（输入节点和通信节点）和两种类型的边（静态输入边和动态通信边）。通过结合图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT），该模型在两阶段特征更新机制下高效地融合多模态特征。此外，基于现有的村落空间形态分类原则，引入了一种关系池化机制，并实现了17个亚型的联合训练策略。实验结果表明，该方法在多模态融合和分类任务中优于现有方法。联合优化所有子类型将平均准确率/F1值从0.71/0.83（独立模型）提升至0.82/0.90，其中地块任务提升了6%。该方法为探索村落空间模式和生成逻辑提供了科学依据。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在分析村落空间形态时，主要依赖于单一学科的视角和定性分析，缺乏对多源异构数据的有效融合。同时，数字化基础设施和数据的不足也限制了研究的深入性，难以准确把握村落空间形态的复杂特征。

核心思路：论文的核心思路是利用图神经网络强大的表征学习能力，将村落空间形态的分析问题转化为图结构上的节点分类问题。通过构建分层图结构，并结合多模态特征融合，能够更全面、准确地捕捉村落空间形态的特征。同时，引入关系池化机制和联合训练策略，提升模型对不同亚型村落的分类性能。

技术框架：该模型主要包含以下几个模块：1) 图构建模块：构建包含输入节点和通信节点的分层图结构，并定义静态输入边和动态通信边。2) 特征提取模块：利用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）提取节点特征。3) 特征融合模块：在两阶段特征更新机制下，高效融合多模态特征。4) 分类模块：利用关系池化机制和全连接层进行分类。5) 联合训练模块：采用联合训练策略，优化所有亚型村落的分类性能。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了分层图神经网络（HGNN）模型，能够有效处理村落空间形态的复杂结构。2) 设计了两阶段特征更新机制，实现了多模态特征的高效融合。3) 引入了关系池化机制和联合训练策略，提升了模型对不同亚型村落的分类性能。与现有方法相比，该方法能够更全面、准确地分析村落空间形态，并为村落空间模式的探索提供科学依据。

关键设计：在图构建方面，输入节点代表村落的各种属性（如建筑、道路、绿地等），通信节点用于节点间的特征交互。静态输入边连接输入节点，动态通信边根据节点间的关系动态更新。在特征融合方面，GCN用于提取局部特征，GAT用于学习节点间的注意力权重。关系池化机制用于聚合节点特征，生成图级别的表示。损失函数采用交叉熵损失，并结合正则化项防止过拟合。联合训练策略通过共享底层网络参数，提升模型泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的HGNN模型在村落空间形态分类任务中取得了显著的性能提升。与独立模型相比，联合优化所有子类型将平均准确率从0.71提升至0.82，F1值从0.83提升至0.90，其中地块任务的提升幅度达到了6%。这些结果验证了该方法在多模态特征融合和分类任务中的有效性，并证明了联合训练策略的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于传统村落的保护与发展规划、乡村振兴战略的制定、以及人地关系研究等领域。通过对村落空间形态的科学分析，可以为村落的合理规划和可持续发展提供决策支持，促进传统村落的文化传承和经济繁荣。此外，该方法也可推广到其他类型的空间形态分析，如城市规划、景观设计等。

📄 摘要（原文）

Villages areas hold significant importance in the study of human-land relationships. However, with the advancement of urbanization, the gradual disappearance of spatial characteristics and the homogenization of landscapes have emerged as prominent issues. Existing studies primarily adopt a single-disciplinary perspective to analyze villages spatial morphology and its influencing factors, relying heavily on qualitative analysis methods. These efforts are often constrained by the lack of digital infrastructure and insufficient data. To address the current research limitations, this paper proposes a Hierarchical Graph Neural Network (HGNN) model that integrates multi-source data to conduct an in-depth analysis of villages spatial morphology. The framework includes two types of nodes-input nodes and communication nodes-and two types of edges-static input edges and dynamic communication edges. By combining Graph Convolutional Networks (GCN) and Graph Attention Networks (GAT), the proposed model efficiently integrates multimodal features under a two-stage feature update mechanism. Additionally, based on existing principles for classifying villages spatial morphology, the paper introduces a relational pooling mechanism and implements a joint training strategy across 17 subtypes. Experimental results demonstrate that this method achieves significant performance improvements over existing approaches in multimodal fusion and classification tasks. Additionally, the proposed joint optimization of all sub-types lifts mean accuracy/F1 from 0.71/0.83 (independent models) to 0.82/0.90, driven by a 6% gain for parcel tasks. Our method provides scientific evidence for exploring villages spatial patterns and generative logic.