提出了一种名为S2RC-GCN的新型空间光谱可靠对比图卷积分类框架，通过融合一维和二维编码器提取的光谱和空间特征，构建图形并将其输入到图卷积网络中以确定更有效的图形表示，进一步提出了一种可靠的对比图卷积方法以学习和融合鲁棒特征，测试结果表明该模型在复杂对象分类方面取得了最佳效果，有效提高了复杂遥感图像的分类性能。