本文将深度学习立体匹配模型HSM模型应用于卫星图像的密集匹配。虽然HSM模型运行得很快，但输出视差图的分辨率很低，小地物的轮廓也不清楚。通过在HSM模型的特征提取模块中增加一个更高分辨率的特征提取层，并在代价-体积正则化金字塔中相应地增加一个更高分辨率的解码器，此外，在特征提取阶段应用更多的空间金字塔池层来捕获更大范围的全局上下文信息，并构建HSM深度模型。实验结果表明，HSM深部模型的精度指标优于其他测试模型。与HSM模型相比，HSM deep模型的1Pe精度有了显著提高，可以输出更高分辨率的视差图，更准确地恢复精细结构。