本发明涉及一种基于码本与交叉变形融合的跨域遥感图像分割方法，属于图像处理技术领域。自监督预训练阶段，源域图像和目标域图像输入卷积网络得到瓶颈特征，瓶颈特征由码本中特征码替换，替换后的特征输入到解码器中还原成原始图像，瓶颈特征输入到域判别器中进行域混淆，解码器的中间特征输入到域判别器中进行域混淆；分割训练阶段，源域和目标域图像输入到预训练好的编码器、解码器中，通过交叉变形特征融合模块实现跳跃连接，解码器最后一层替换成分割头，计算域混淆损失和分割损失共同优化模型。本发明利用码本机制增强图像内容,并利用可变形注意力融合不同层特征，以期模型能够学习更鲁棒的特征，从而提高跨域图像语义分割的性能。