Los métodos de coincidencia de imágenes multimodales ya se han utilizado ampliamente en imágenes de teledetección de múltiples fuentes de la Tierra, pero aún falta investigación comparativa sobre la coincidencia de imágenes multimodales de la Luna. Para lograr una coincidencia de alta precisión entre imágenes ópticas de alta resolución de la Luna e imágenes de radar aerotransportado, seleccionamos imágenes experimentales para varias áreas de experimentación como las latitudes medias de la Luna, las bajas latitudes, la Antártida y el Ártico, y realizamos un estudio comparativo sobre ocho algoritmos de coincidencia de características diferentes, incluidos SIFT, CFOG, HOPC, RIFT, HAPCG, HOWP, SuperGlue y LoFTR, mediante el análisis de cuatro indicadores como el número de pares de puntos coincidentes correctos, el error cuadrático medio, la tasa de repetición y la cobertura. Los resultados mostraron que el algoritmo HAPCG, que utiliza un filtrado anisotrópico y lo combina con un histograma de fase absoluta, ofrece el mejor rendimiento. El operador LoFTR, que utiliza mecanismos de autoatención y atención mutua para las imágenes lunares con texturas pobres, obtuvo el segundo mejor resultado en eficacia. Los resultados de SuperGlue y HOWP quedaron en el medio. CFOG, HOPC y RIFT resultaron ser los menos efectivos. SIFT no pudo lograr coincidencia. La distribución de los pares de puntos coincidentes y las condiciones de iluminación y superposición de las imágenes indican que la coincidencia en las regiones de latitudes medias y bajas fue mejor que en las regiones polares de la Antártida y el Ártico. Un análisis estadístico del primer parámetro de Stokes para la coincidencia con el algoritmo HAPCG mostró que el promedio de los valores característicos de dispersión de los puntos coincidentes en la región de los Mares de Lluvia y las Tierras Altas fue mayor que en las regiones polares de la Antártida y el Ártico, lo que coincide con las características geográficas. El diagrama de dispersión muestra que los valores característicos de dispersión de los puntos coincidentes con HAPCG están relacionados con la luminosidad de la imagen óptica, lo que confirma la robustez de HAPCG para la coincidencia entre las imágenes lunares ópticas y radar pobres en textura con una diferencia de emisión no lineal alta. Este estudio proporciona una guía para la selección de métodos de coincidencia de imágenes ópticas y radar de la Luna y promueve la aplicación de datos multisensor de la Luna.

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