التصويب الجغرافي عبر المناظر في المناطق الحضرية يمثل تحديًا جزئيًا بسبب نقص الهيكلة الجغرافية المكانية في البيانات والتقنيات الحالية. نقترح استخدام تمثيلات الرسم البياني لنمذجة تسلسلات الملاحظات المحلية واتصال موقع الهدف. النمذجة كرسم بياني تمكن من إنشاء تسلسلات لم يتم رؤيتها سابقًا عن طريق العين باستخدام تكوينات معلمة جديدة. للاستفادة من هذه المعلومات المتاحة حديثًا، نقترح هندسة قائمة على الشبكات العصبية الرسومية (GNN)، والتي تنتج تمثيلات مكانية قوية وتحسن التمييز بين تمثيلات الصور المعزولة. نوضح SpaGBOL، مقدمين ثلاثة مساهمات جديدة. 1) أول مجموعة بيانات ذات هيكل رسومي للتصويب الجغرافي عبر المناظر، تحتوي على صور متعددة لكل عقدة لتحسين التعميم. 2) بإدخال الشبكات العصبية الرسومية إلى المشكلة، نطور أول نظام يستغل الارتباط بين قرب العقدة ومماثلة الميزات. 3) الاستفادة من الخصائص الفريدة لتمثيل الرسم البياني - نظهر نهجًا جديدًا لتصفية الاسترجاع يعتمد على اتجاهات الجوار. يحقق SpaGBOL دقةً قياسية على الرسم البياني الاختباري غير المرئي - مع تحسينات نسبية بنسبة 11% في استرجاع أعلى مرتبة (Top-1) مقارنة بالتقنيات السابقة، و50% عند استخدام تصفية مطابقة متجه الاتجاه (Bearing Vector Matching) على مجموعة بيانات SpaGBOL.