1.一种遥感影像分割模型构建方法，其特征在于，包括：

步骤S1，获取原始多光谱影像，并对所述原始多光谱影像进行超像素分割，以得到超像素分割结果；

步骤S2，对所述超像素分割结果进行特征提取，以得到初始超像素特征和初始超像素标签；

步骤S3，获取类别共现矩阵；

步骤S4，根据所述超像素分割结果构建拓扑图，并将所述类别共现矩阵融合到所述拓扑图中，以得到初始拓扑图；

步骤S5，根据所述超像素分割结果构建初始特征图，并根据所述初始特征图、所述初始超像素特征、所述初始拓扑图和所述初始超像素标签对原始分割模型进行训练及调优，得到遥感影像分割模型；其中，所述原始分割模型基于ResNet模型和AM‑GCN模型构建，所述遥感影像分割模型用于得到超像素分类结果，所述步骤S5，包括：通过所述原始分割模型对所述初始特征图、所述初始超像素特征和所述初始拓扑图进行分类处理，得到临时超像素分类结果，包括：通过所述ResNet模型对所述初始超像素特征进行深度特征提取，得到初始超像素深度特征；

通过所述AM‑GCN模型对所述初始特征图、所述初始拓扑图和所述初始超像素深度特征进行数据处理，得到预分类结果；

根据所述初始超像素深度特征和所述预分类结果得到所述临时超像素分类结果，包括：将所述初始超像素深度特征与所述预分类结果进行纵向堆叠，得到临时分类结果；

根据所述临时分类结果得到所述临时超像素分类结果；

根据所述临时超像素分类结果和所述初始超像素标签对所述原始分割模型进行调优，将调优后的所述原始分割模型作为所述遥感影像分割模型，包括：根据所述临时超像素分类结果和所述初始超像素标签进行损失计算，得到损失函数输出；

根据所述损失函数输出调整所述原始分割模型的模型参数，直至损失函数输入满足预设条件，将经参数调整后的所述原始分割模型作为所述遥感影像分割模型。

2.根据权利要求1所述的遥感影像分割模型构建方法，其特征在于，所述对所述超像素分割结果进行特征提取，以得到初始超像素特征和初始超像素标签，包括：对所述超像素分割结果进行特征提取，得到所述初始超像素特征；

根据不同类别像元数量对所述超像素分割结果进行标注，得到初始像元标签；

根据所述初始像元标签得到所述初始超像素标签。

3.根据权利要求1所述的遥感影像分割模型构建方法，其特征在于，所述获取类别共现矩阵包括：将所述原始多光谱影像对应的研究区进行分割，以得到多个临时研究区；

通过计算不同标签的地物在同一所述临时研究区的概率得到所述类别共现矩阵。

4.一种遥感影像分割模型构建装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取原始多光谱影像，并对所述原始多光谱影像进行超像素分割，以得到超像素分割结果；

所述获取单元还用于获取初始特征图和类别共现矩阵；

处理单元，用于对所述超像素分割结果进行特征提取，以得到初始超像素特征和初始超像素标签；

所述处理单元还用于根据所述超像素分割结果构建拓扑图，并将所述类别共现矩阵融合到所述拓扑图中，以得到初始拓扑图；

所述处理单元还用于根据所述超像素分割结果构建初始特征图，并根据所述初始特征图、所述初始超像素特征、所述初始拓扑图和所述初始超像素标签对原始分割模型进行训练及调优，得到遥感影像分割模型；其中，所述原始分割模型基于ResNet模型和AM‑GCN模型构建，所述遥感影像分割模型用于得到超像素分类结果，包括：通过所述原始分割模型对所述初始特征图、所述初始超像素特征和所述初始拓扑图进行分类处理，得到临时超像素分类结果，包括：通过所述ResNet模型对所述初始超像素特征进行深度特征提取，得到初始超像素深度特征；通过所述AM‑GCN模型对所述初始特征图、所述初始拓扑图和所述初始超像素深度特征进行数据处理，得到预分类结果；根据所述初始超像素深度特征和所述预分类结果得到所述临时超像素分类结果，包括：将所述初始超像素深度特征与所述预分类结果进行纵向堆叠，得到临时分类结果；根据所述临时分类结果得到所述临时超像素分类结果；

根据所述临时超像素分类结果和所述初始超像素标签对所述原始分割模型进行调优，将调优后的所述原始分割模型作为所述遥感影像分割模型，包括：根据所述临时超像素分类结果和所述初始超像素标签进行损失计算，得到损失函数输出；根据所述损失函数输出调整所述原始分割模型的模型参数，直至损失函数输入满足预设条件，将经参数调整后的所述原始分割模型作为所述遥感影像分割模型。

5.一种遥感影像分割模型构建设备，其特征在于，包括存储器和处理器：所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至3任一项所述的遥感影像分割模型构建方法。

6.一种遥感影像解译方法，其特征在于，包括：

获取目标多光谱影像，并对所述目标多光谱影像进行超像素分割，以得到目标超像素分割结果；

对所述目标超像素分割结果进行特征提取，以得到目标超像素特征；

获取目标类别共现矩阵；

根据所述目标超像素分割结果构建拓扑图，并将所述目标类别共现矩阵融合到所述拓扑图中，以得到目标拓扑图；

根据所述超像素分割结果构建目标特征图，将所述目标超像素特征、所述目标拓扑图和所述目标特征图输入如权利要求1至3任一项所述的遥感影像分割模型构建方法得到的遥感影像分割模型，得到目标超像素分类结果；

将所述超像素分类结果映射到所述目标超像素分割结果中，以得到目标超像素内每个像元的解译结果。