本文提出了一种改进的Segment Anything Model（SAM），旨在解决现有模型在遥感图像分析中的泛化性能下降问题。通过集成预训练卷积神经网络，增强了SAM在遥感图像上的识别能力。实验证明，该方法在多个遥感数据集上显著提高了性能，尤其在云检测、建筑物和道路识别等任务中表现优异，展示了其在数据稀缺环境中的潜力。