高分辨率遥感图像语义分割无源域自适应方法及设备

本发明涉及遥感图像处理领域，公开了一种高分辨率遥感图像语义分割无源域自适应方法及设备，方法利用教师学生知识蒸馏的原型引导一致性学习模块，通过知识传递、数据增强和原型引导机制优化伪标签生成与质量，提升源域与目标域特征对齐，尤其在小地物识别上显著提高分割效果；通过跨域特征增强模块，利用通道自适应权重分配，增强对复杂边界和小地物的特征提取能力，从而提高目标域的分割精度；采用无源域自适应策略，在源域数据不可访问的情况下，基于预训练的源域模型优化目标域，解决数据隐私和安全问题，并提升跨域语义分割的泛化性能。本发明有效应对源域数据不可用的情况，显著提升了遥感图像中跨域难分类区域的分割精度。