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随着无人机技术的成熟，无人机航拍越来越多的得到应用。与传统的卫星遥感获取数据相比，无人机由于自身的优势可以快速高效应对自然灾害等突发事件，小成本的获得某地区高分辨率影像以便于决策。由于无人机影像拍摄的特点，获得的影像重叠度较高，角度倾斜大，普通数码相机自身的畸变较大，所以无人机获得数据在后期的处理中有自己新的问题和困难。为了解决无人机影像存在的这些新问题，本文主要研究了无人机遥感影像处理中的如下内容：1、在全面总结摄影测量的发展历史以及POS系统应用在无人机航拍的基础上，利用POS定位信息进行航拍数据的质量检查，进行航带识别、航向旁向重叠度检查以供判断航飞数据的质量和后续的相对定向、空中三角测量处理等工作。2、快速精准的匹配算法，在SIFT算法的基础上优化改进加入两个限制条件，先用SIFT算法进行粗匹配；然后删除“一对多”和“多对一”的误匹配点，只保留“一对一”的匹配点；接着凭借同名匹配点间连线的斜率大致相等这一条件，进行斜率约束去掉显著的错误点，提高匹配的精度；最后进行分块限制进行匹配点的形状分布控制，使得同名匹配点的分布大致均匀，这样可以提高后续相对定向等后续处理的精度。3、研究常用的连续像对相对定向的基础原理，在前面匹配的基础上获得三度或者多度重叠同名匹配点用于全局计算，实现了带有条件的模型连接，利用最小二乘的方法进行法方程的求解，完成了相对定向。4、在大型机影像传统数字空中三角测量的基础上尝试对无人机遥感影像进行光束法空中三角测量工作的研究探索。根据相对定向过程中求出的定向元素与航带置平解求的绝对定向元素求和得到光束法区域网平差的初始值，运用最小二乘法对线性化后得到的法方程进行循环求解。生成像素点的三维模拟图，最后正反算进行正射校正，最后得到影像镶嵌图。并和知名软件EARDAS中LPS（数字摄影测量）模块进行实验结果精度对比，本文光束法平差算法的精度效果是满足制图要求的。