一种基于傅里叶变换的大模型适配微调遥感土地覆盖分类方法

本发明涉及遥感图像处理领域，具体是一种基于傅里叶变换的大模型适配微调遥感土地覆盖分类方法，将傅里叶变换与多特征适配微调的SAM相结合，构建了耦合傅里叶变换及多特征适配微调的SAM遥感土地覆盖分类模型，包括以下步骤:数据获取及预处理、构建权重适配机制、傅里叶变换模块设计、构建多特征适配器、模型结构设计、模型训练、模型性能评估。本发明显著提升了模型对复杂场景和多尺度地物的表达能力，能够有效适应遥感影像中地物在不同尺度下差异性、场景复杂的特性。同时，充分借助SAM的预训练能力，该模型可适配多种遥感影像分辨率与输入尺寸，极大地提高了模型的适用性和扩展性，为遥感土地覆盖分类领域提供了一种高效且实用的新方法。