针对月球光学遥感影像与合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像之间存在成像机理差异、灰度与纹理特征不一致以及传统特征匹配方法难以建立稳定对应关系等问题，提出一种基于深度学习陨石坑检测与同名目标匹配的月球WAC–Mini-RF影像自动配准方法。该方法以月球宽角相机（Wide Angle Camera，WAC）光学影像和Mini-RF雷达影像为研究对象，利用陨石坑在不同成像模态下具有相对稳定的地理位置和空间分布特征，构建基于同名陨石坑的跨模态影像配准框架。首先，对原始WAC和Mini-RF影像进行格式转换、空间分辨率统一及局部区域裁剪，并通过8 bit灰度转换构建适用于目标检测模型训练的数据集。其次，采用人工标注方式构建陨石坑目标检测样本，划分训练集、验证集和测试集，训练深度学习目标检测模型，实现不同模态月球影像中陨石坑目标的自动识别与定位。随后，将训练好的模型应用于完整幅面WAC和Mini-RF影像，获取两种影像中的陨石坑检测结果，并依据陨石坑的空间位置、尺度及分布特征建立跨模态同名目标匹配关系。最后，利用匹配的同名陨石坑构建影像间的控制点对应关系，实现WAC与Mini-RF影像的几何配准。该方法以具有明确地质意义的陨石坑目标作为跨模态配准基元，降低了对影像灰度、纹理及局部辐射特征一致性的依赖，为月球多源异构遥感影像的自动配准与协同分析提供了一种可行的技术途径。

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