一种基于SAM模型的火星横向风成脊少样本遥感解译方法及系统

本发明公开了一种基于SAM模型的火星横向风成脊少样本遥感解译方法及系统。该方法通过对原始火星影像进行对比度拉伸预处理，构建基于VIT与CNN的双分支特征融合框架提取并融合图像特征，引入位置编码生成器支持任意尺寸输入，采用选择性冻结编码器与可训练掩码解码器的微调SAM策略，结合LoRA低秩适配优化计算，利用双分支提示生成模块融合标注与未标注数据生成高精度提示，最终通过掩码解码器输出解译结果并进行连通分量分析，实现实例级标记。该系统包括图像预处理、双分支特征提取与融合、图像嵌入生成、模型微调、提示嵌入生成及解译模块。本发明有效提升了在少样本条件下对火星横向风成脊的识别精度与鲁棒性。