Les méthodes de correspondance d'images multimodales ont déjà été largement utilisées dans les images de télédétection à sources multiples de la Terre, mais il manque encore des recherches comparatives sur la correspondance d'images multimodales de la Lune. Afin d'obtenir une correspondance à haute précision entre les images optiques à haute résolution de la Lune et les images radar aéroportées, nous avons sélectionné des images expérimentales pour plusieurs zones d'expérimentation telles que les latitudes moyennes de la Lune, les basses latitudes, l'Antarctique et l'Arctique, et avons mené une étude comparative sur huit algorithmes de correspondance de caractéristiques différents, y compris SIFT, CFOG, HOPC, RIFT, HAPCG, HOWP, SuperGlue et LoFTR, en analysant quatre indicateurs comme le nombre de paires de points correspondants corrects, l'erreur quadratique moyenne, le taux de répétition et la couverture. Les résultats ont montré que l'algorithme HAPCG, utilisant un filtrage anisotrope et le combinant avec un histogramme de phase absolue, offre les meilleures performances. L'opérateur LoFTR, utilisant des mécanismes d'auto-attention et d'attention mutuelle pour les images lunaires pauvres en texture, a obtenu le deuxième meilleur résultat en termes d'efficacité. Les résultats de SuperGlue et HOWP se sont situés au milieu. CFOG, HOPC et RIFT se sont avérés les moins performants. SIFT n'a pas pu obtenir de correspondance. La distribution des paires de points correspondants et les conditions d'éclairage et de recouvrement des images indiquent que la correspondance dans les régions de latitudes moyennes et basses a été meilleure que dans les régions polaires de l'Antarctique et de l'Arctique. Une analyse statistique du premier paramètre de Stokes pour la correspondance avec l'algorithme HAPCG a montré que la moyenne des valeurs caractéristiques de dispersion des points correspondants dans la région des Mers de pluie et des Hautes Terres était plus élevée que dans les régions polaires de l'Antarctique et de l'Arctique, ce qui est conforme aux caractéristiques géographiques. Le diagramme de dispersion montre que les caractéristiques de dispersion des points correspondants avec HAPCG sont liées à la luminosité de l'image optique, ce qui confirme la robustesse de HAPCG pour la correspondance entre les images lunaires optiques et radar pauvres en texture avec une différence d'émission non linéaire élevée. Cette étude fournit un guide pour le choix des méthodes de correspondance d'images optiques et radar de la Lune et favorise l'application de données multisources de la Lune.

Lune, correspondance multimodale, images radar, images optiques, paramètres de Stokes