多模态遥感影像匹配进展与展望：从传统模式到深度学习

王密; 樊仲藜; 叶沅鑫

doi:10.13203/j.whugis20260369

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多模态遥感影像匹配进展与展望：从传统模式到深度学习

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 多模态遥感影像匹配进展与展望：从传统模式到深度学习
- Advances in Multimodal Remote Sensing Image Matching： A Survey from Conventional Approaches to Deep Learning
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第10期页码：2105-2123
- 作者机构：
  
  1.武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
  2.湖北珞珈实验室，湖北武汉，430079
  3.西南交通大学地球科学与工程学院，四川成都，611756
- 作者简介：
  
  王密,博士,教授,研究方向为高精度智能卫星遥感技术。wangmi@whu.edu.cn
  樊仲藜，博士，博士后。fanzhongli@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(62425102);湖北省科技创新人才计划(2024DJA035)
- DOI：10.13203/j.whugis20260369
  中图分类号： P237
- 收稿：2026-09-22，
  
  纸质出版：2026-10-05
- 稿件说明：
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王密,樊仲藜,叶沅鑫.多模态遥感影像匹配进展与展望：从传统模式到深度学习[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(10):2105-2123.

WANG Mi,FAN Zhongli,YE Yuanxin.Advances in Multimodal Remote Sensing Image Matching: A Survey from Conventional Approaches to Deep Learning[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(10):2105-2123.
王密,樊仲藜,叶沅鑫.多模态遥感影像匹配进展与展望：从传统模式到深度学习[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(10):2105-2123. DOI：10.13203/j.whugis20260369

WANG Mi,FAN Zhongli,YE Yuanxin.Advances in Multimodal Remote Sensing Image Matching: A Survey from Conventional Approaches to Deep Learning[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(10):2105-2123. DOI：10.13203/j.whugis20260369

摘要

多模态遥感影像匹配是多源遥感信息融合应用的关键基础，也是摄影测量与遥感领域的国际研究热点。多源传感器能够从不同物理维度获取地表互补特征，在现代遥感应用中

多模态遥感影像正逐渐取代单源数据，成为学术界和工业界的主流数据源。然而，由于成像机理截然不同，多模态遥感影像间存在显著的非线性辐射差异和几何畸变，令传统匹配方法面临严峻挑战，确保影像间的几何一致性与严密空间对齐已成为协同处理的关键瓶颈。回顾并剖析过去十年来多模态遥感影像匹配技术的研究进展，构建了涵盖基于区域的方法、基于特征的方法、深度学习驱动的方法三大核心类别的精细化分类架构，系统归纳并总结了当前算法的内在机制与研究现状，探讨了现存的技术瓶颈及未来演进趋势，并详尽阐述了主流开源数据集与定量评价指标体系。该研究力求为相关研究人员根据应用场景选择合适的匹配方法提供可靠的技术参考和研究指导。

Abstract

Multimodal remote sensing image matching serves as a vital foundation for multi-source remote sensing information fusion applications and represents an international research hotspot in photogrammetry and remote sensing. Multi-source sensors can capture complementary surface characteristics from diverse physical dimensions. Consequently

multimodal remote sensing images are gradually superseding single-source data in modern remote sensing applications

emerging as the dominant data source in both academia and industry. However

due to fundamentally disparate imaging mechanisms

pronounced non-linear radiometric differences and geometric distortions exist across multimodal images

posing severe challenges to conventional matching methods and making the preservation of geometric consistency and rigorous spatial alignment a critical bottleneck in collaborative processing. We aim to systematically review and analyze the research progress of multimodal remote sensing image matching technologies over the past decade. A fine-grained taxonomic architecture comprising three core categories：area-based methods

feature-based methods

and deep learning-driven methods，is established

systematically summarizing the underlying mechanisms and current research status of existing algorithms. Furthermore

current technical bottlenecks and future evolutionary trends are thoroughly discussed

alongside a comprehensive elaboration of mainstream open-source datasets and quantitative evaluation metrics. We strive to provide researchers with reliable technical references and research guidance for selecting appropriate matching methods tailored to specific application scenarios.

关键词

Keywords

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