近年来,作为卫星遥感和常规航空遥感的有效补充,无人机遥感系统已被广泛应用在地质环境与灾害调查、土地利用动态监测、地形图更新等领域。在5.12汶川特大地震灾害、玉树地震、舟曲县特大山洪泥石流灾害、盈江地震的救灾过程中,无人机系统凭借其多项优势第一时间获取了灾区的高分辨率影像。然而,无人机影像存在像幅较小、像片数量多、影像的倾角过大且倾斜方向没有规律、航向重叠度和旁向重叠度不规则等问题,这些问题给影像的匹配和空中三角测量等内业处理都带来一些困难。为解决无人机影像数据处理所存在的问题,论文主要在以下方面展开研究:1.根据无人飞行器遥感影像的畸变模型,研究如何对原始的遥感影像进行畸变差纠正;介绍现有的空中三角测量流程,分析无人机影像数据POS(Position and Orientation System)特点,提出适合于无人机影像的空三过程。2.介绍摄影测量中常用的灰度匹配及最小二乘匹配,深入研究SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的原理及过程,并将其引入到无人机遥感影像的自动匹配中,提高匹配的成功率。3.分析以往摄影测量软件处理无人机影像自动相对定向失败的原因,探讨如何稳健剔除粗差和保证点位均匀分布的方法,提出一套适合于无人机影像的自动相对定向策略。4.针对无人机影像出现的模型连接点的点位分布不均匀及模型连接失败问题,论文分析原因并提出放宽模型连接比的中误差,深入研究如何剔除错误的模型连接点,保证点位的分布均匀性。目前,本研究中的无人机遥感影像的畸变差纠正、自动相对定向、模型连接已被应用在高分辨率遥感影像一体化测图系统——PixelGrid软件中,作为其中的无人机(UAV)影像处理模块中空三加密的一部分,在生产单位得到推广和使用,具有很强的实用性。