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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120510426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510584935.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权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是由彭松;李京设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一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，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据获取及预处理，包括：利用遥感影像的数据集，随机挑选若干影像作为训练集、验证集和用于测试，对大尺寸图像裁剪为小块图片；针对不足部分进行背景填充处理，满足网络输入的尺寸要求； S2、构建权重适配机制，包括：筛选出模型预训练权重中属于图像编码器部分的权重；基于原始图像尺寸与小块图片大小的差异，对权重中的绝对位置编码与相对位置编码进行插值处理，以适配输入尺寸； S3、傅里叶交换模块设计，包括对输入特征执行二维快速傅里叶变换，将实部和虚部拼接在通道维度并依次通过卷积与修正线性激活后，再执行二维逆快速傅里叶变换，仅保留实部输出；同时在空间域路径中使用两个卷积提取深度特征，最后与频域分支及原始输入特征逐元素相加； S4、构建多特征适配器，包括：将输出暂时复用为高级和低级两种特征；将高级特征传入空洞空间金字塔池化进行多尺度特征提取后再上采样，并与低级特征融合以增强模型对多尺度地物特征的捕捉能力； S5、模型结构设计，包括：权重适配机制模块、傅里叶变换模块、微调的ViT编码器、多特征适配器和分类头；分类头通过空洞空间金字塔池化在不同尺度提取上下文信息，并融合低级和高级特征实现像素级精细分割； S6、模型训练，包括：对预处理后的训练图片进行输入并采用交叉熵损失函数进行反向传播，并采用多项式衰减策略； S7、模型性能评估，包括：利用平均交并比、整体交并比、总体准确率及F1分数对模型进行评估。

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