遥感影像的几何校正，尤其是精几何校正和正射校正，依赖控制点对校正模型进行求解或者优化。随着计算机应用技术的发展，控制点的获取逐渐从传统的依靠人工向智能获取发展。但无论哪种来源，都难以避免粗差。当控制点集合中有粗差存在时，传统模型解算的方法受到的影响比较大，所得到的校正模型可能偏离真实的情况，从而降低图像的校正精度。研究如何消除粗差控制点对于模型解算的影响，对遥感影像的几何校正有着重要意义和实用价值。　　 稳健估计是解决粗差问题的方法之一，它通过在计算中降低粗差观测值的权来减小粗差对模型参数解的影响，达到抑制粗差的效果。目前稳健估计已成功应用于多个行业和领域。本文主要探讨如何将稳健估计方法应用于遥感图像的校正过程，以消除粗差控制点对校正模型和图像的影响。　　 本文首先总结了遥感影像几何校正的一般理论，然后针对线推扫式传感器，详细介绍了严格物理模型。通过分析严格物理模型的非线性性和误差规律，给出模型的抗病态解算方法——Levenberg-Marquardt算法。研究了稳健估计理论及其具体实现方法。为了消除粗差对图像校正模型的影响，本文将稳健估计原理与LM算法结合起来，提出了抗差的LM算法，并应用于严格物理模型解算。利用SPOT5数据，通过试验验证了抗差LM算法能有效削弱或消除控制点中粗差对解的影响，并能获得图像校正模型的稳定解。