影像匹配在遥测领域中是很重要的课题，传统的影像匹配是直接利用影像的灰阶关系来寻找共轭点，而现今则考虑其空间中的关系。多视窗匹配是考虑房屋有高差移位的问题，使得匹配视窗内可能存在墙面或是背景物，计算後相关系数会降低，匹配成功的机率也会跟着减少，因此利用多视窗的概念，让欲匹配的影像点可以有不同的摆放位置，以降低匹配视窗内容物不一致的可能。但在进行多视窗匹配之前，必须先确定房屋主轴的方向来当作匹配视窗的方向，同时，考虑到影像上的房屋区，不会只有单一的主轴方向，因此如何侦测出不同房屋的主轴方向在此研究中是相当重要之工作。本研究主要工作包含：（1）线特徵萃取，（2）主轴分析，（3）多重影像匹配，及（4）建立数值地表模型（Digital Surface Model, DSM）。首先，利用Canny演算法（1896）在主影像上萃取出特徵线，接着，利用萃取之特徵线进行房屋区块主轴的分析，第三，将特徵之地面高程范围反投影至影像上找出概略位置，并使用多视窗於房屋主轴方向进行影像匹配，利用改变高程之方式，计算匹配视窗内相关系数最高之高程位置当作该点之高程，最後，利用多重影像匹配後产生之高精度点云建立数值地表模型。研究之测试资料包含六张空间解析度为9公分的高重叠航空影像，其规格为60％同航带重叠率及60%跨航带重叠率。实验结果显示，在匹配时利用不同的房屋主轴方向进行影像匹配，可以让匹配时的相关系数变大，进而提高成功匹配的机率，其共轭点也较可靠。同时本研究利用平行运算的方式，减少大量计算的时间，提升影像匹配的效率。