1.一种基于图神经网络的频谱地图构建方法，其特征在于，包括：获取待构建区域内的频谱数据，所述频谱数据包括信号强度和地理位置；将待构建区域按照既定的地图分辨率进行离散化，将建筑物信息、采集的信号强度点按照给定格点间隔进行栅格化，并转为矩阵形式，包括按照区域的最小分辨率，将距离最近的采集位置的点映射到离散化的矩阵方格中；将建筑物信息也按照相同的规则映射到离散化的矩阵方格中，将待构建区域整体转化为矩阵形式；将建筑物坐标点进行栅格离散化，将建筑物所处位置距离地图矩阵 中的单元格点欧式距离最近点记为建筑物坐标位置，将其取值记为NaN值；将频谱采集设备沿路径的信号强度值位置距离地图矩阵 中的单元格点欧式距离最近点记为频谱地图采集点位置，将其取值记为该点信号强度值；根据信号强度波动范围对信号强度值进行离差标准化处理，将信号强度范围转化为(0,1)区间内；将待构建区域进行分块，按照建筑物信息提取节点之间的相互联通关系，得到联通矩阵；包括将地图矩阵 进行转置，将其变换为向量形式 ；其中，N为区域块长度，M为频谱地图分辨率；将地图块中的所有信号强度值进行遍历运算，按照无向连接图的形式，将所有信号强度值在单元区域内的邻接关系记录为 Edges 向量；将所述频谱数据以及联通矩阵输入训练好的图神经网络模型中，输出待构建区域完整的频谱地图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建筑物信息提取节点之间的相互联通关系判断方法包括：根据判断两个信号强度值点之间的连线上是否存在建筑物点，判断其联通关系；若在两点的连线上存在建筑物点遮挡，则判断两点之间为非通视关系，不将其记录进边节点；若两点之间不存在建筑物点，则判断两点之间为通视关系，记录其为联通。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括利用连续采集区域的频谱数据训练图神经网络模型，得到训练好的图神经网络，训练方法包括：将连续采集区域的矩阵块共计 l 个，则记录节点块为 ,其对应的节点向量记录为 ；将矩阵块进行随机缺失抽取，节点块对应的稀疏的频谱地图记录为 ，将其作为图神经网络的输入进行训练；标签设置为完整的节点块对应的完整频谱地图 ；通过神经网络训练，直至获得最佳的训练模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取连续采集区域的频谱数据的方法包括：在感兴趣的地理区域沿当地路网进行数据采集；存储所述感兴趣地理区域获取感兴趣频段的信号接收强度值与当前地理位置；采集后将沿途采集的信号强度值及地理位置保存至中心节点处，得到多空间内不同位置处的频谱数据。
5.一种基于图神经网络的频谱地图构建系统，其特征在于，利用权利要求1-4任一项所述的基于图神经网络的频谱地图构建方法来构建频谱地图，包括：数据获取单元，其被配置为获取待构建区域内的频谱数据，所述频谱数据包括信号强度和地理位置；离散栅格化单元，其被配置为将待构建区域按照既定的地图分辨率进行离散化，将建筑物信息、采集的信号强度点按照给定格点间隔进行栅格化，并转为矩阵形式；分块提取单元，其被配置为将待构建区域进行分块，按照建筑物信息提取节点之间的相互联通关系，得到联通矩阵；构建单元，其被配置为将所述频谱数据以及联通矩阵输入训练好的图神经网络模型中，输出待构建区域完整的频谱地图。
