遥感图像的图像配准方法是指将不同时间、不同传感器或不同视角获取的遥感图像进行空间对齐的技术。配准的目的是消除图像之间的几何差异，使得同一地物在不同图像中的位置保持一致，便于后续的多时相分析、变化检测或图像融合等应用。常见的配准方法包括基于特征的配准和基于区域的配准。基于特征的方法通过提取图像中的显著特征点（如角点、边缘等）进行匹配，然后计算变换模型；基于区域的方法则利用图像的灰度信息，通过优化相似性度量（如互信息、相关系数等）来实现配准。此外，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的配准方法也逐渐成为研究热点。配准的精度直接影响后续应用的可靠性，因此在实际操作中需要根据图像特点和具体需求选择合适的配准方法。
