El entorno espacial se caracteriza por características no estructuradas, escasez y malas condiciones de iluminación. La dificultad para extraer características del frontend visual de los métodos SLAM tradicionales resulta en una localización deficiente y problemas que consumen mucho tiempo. Este documento propone un método de localización y mapeo rápido y en tiempo real para topógrafos de cartas estelares en entornos espaciales no estructurados. Se logra una mejor localización utilizando la fusión de múltiples sensores para percibir el entorno espacial. Reemplazamos el módulo de extracción de características tradicional con una red de extracción de características SuperPoint mejorada para abordar el desafío de la extracción de características en entornos espaciales no estructurados. Al ajustar dinámicamente los umbrales de detección, logramos una detección y descripción uniforme de los puntos clave de la imagen, lo que resulta en información de asociación de características robusta y precisa. Además, minimizamos la información redundante para lograr un posicionamiento preciso con alta eficiencia y bajo consumo de energía. Establecimos un sistema de simulación de rover de superficie estelar y creamos entornos simulados que se asemejan a Marte y a la superficie lunar. En comparación con el sistema LVI-SAM, nuestro método logró una mejora del 20% en la precisión de localización para escenarios lunares. En escenarios de Marte, nuestro método logró una precisión de posicionamiento de 0.716 m y redujo el tiempo de ejecución en 18.682 s para las mismas tareas. Nuestro enfoque exhibe una mayor precisión de localización y un menor consumo de energía en entornos espaciales no estructurados.