本发明提供一种深度学习模型、海底底质解译方法、装置及介质，涉及遥感信息解译领域，深度学习模型包括编码器模块、特征融合模块、图卷积神经网络模块及解码器模块，编码器模块、特征融合模块、图卷积神经网络模块及解码器模块顺次连接；编码器模块用于输出先验知识特征和多波束影像特征至特征融合模块；特征融合模块用于融合先验知识特征和多波束影像特征，输出融合特征至图卷积神经网络模块；图卷积神经网络模块用于处理融合特征，输出海底编码信息至解码器模块；解码器模块用于解译海底编码信息，输出第一海底底质解译标签。本发明提供的技术方案可以提高海底底质图像解译的准确性，(56)对比文件王凤伟;孔凡;廉清云.基于混合神经网络的多波束图像底质分类.上海海事大学学报.2013,(第04期),全文.唐秋华;周兴华;丁继胜;刘保华.学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究.武汉大学学报(信息科学版).2006,(第03期),全文.