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随着卫星、计算机和传感器技术的不断发展,高分辨率遥感影像在国民经济中的作用越来越明显,其高精度几何定位成为了获取基础地理数据的关键步骤。本文围绕着高分辨率遥感影像几何定位的原理和方法展开研究,重点研究了Errors-in-variables(EIV)模型和已有地理数据在几何定位中的应用,旨在通过高精度平差求解与多源数据联合处理,提升高分辨率遥感影像几何定位的精度,为全球范围内高精度基础地理数据的获取提供参考。论文的主要工作和创新点有:1.引入EIV模型对平差计算中观测向量和系数矩阵中误差进行描述,并基于该模型推导了总体最小二乘迭代法、基于虚拟观测方程的总体最小二乘法以及正则化总体最小二乘法的求解公式与计算方法,利用试验验证了所推导方法的正确性和合理性。2.针对在有理函数模型(Rational Function Model,RFM)系统误差改正过程中,系数矩阵含有误差的问题,提出了一种基于总体最小二乘的RFM几何定位方法,该方法可在不额外增加任何控制信息的情况下,提高RFM系统误差参数求解的精度,进而提高了线阵卫星遥感影像几何定位精度。3.分别针对严格成像模型和有理函数模型光束法平差中,像点观测方程的系数矩阵中含有误差而虚拟观测方程的系数矩阵为常数矩阵的情形,提出了基于虚拟观测的总体最小二乘光束法平差方法,通过试验验证了所提出方法的正确性和有效性,提升了光束法平差求解的精度。4.研究了基于直线特征的高分辨率遥感影像几何定位方法,引入EIV模型,推导了基于直线特征光束法平差的总体最小二乘求解方法。为解决控制直线数量不足所引起的定位精度下降的问题,引入了直线上对应点重合的约束条件。试验结果表明,直线特征方法可以获得与点特征几何定位相当的定位精度,而本文方法可以提高直线特征方法的定位精度,是在城区等直线特征丰富的区域进行几何定位计算的有效方法。5.研究了数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)辅助线阵光学遥感影像几何定位的方法,以表面之间的欧氏距离最小为优化准则,推导了相对表面与基准DEM之间的变换参数的求解方法;针对两个距离比较接近且不存在局部剧烈变化的地形(如陡峭的高山等),利用两个地形表面之间的局部近似性推导了法向量的近似求解方法,并以此为基础建立了稀疏地形匹配方法,可以减少参与运算的连接点的数量,用于有一定起伏、变化相对平缓的地形之间的匹配。顾及到地形匹配是一个病态的问题,论文通过对地形匹配的6参数、5参数和3参数模型进行比较分析,得出了当相对表面的物方旋转误差比较小时3参数模型的求解更为稳定的结论;考虑到系数矩阵中包含误差的问题,引入EIV模型,提出了基于总体最小二乘的地形匹配模型,并基于该模型进一步实现了利用DEM数据提取控制点来辅助遥感影像几何定位的方法。试验结果表明,论文所提出的辅助定位方法既可以有效提高光学遥感影像无地面控制点时的几何定位精度,同时也可为有控制点参与的几何定位提供良好的初值。6.研究了Google Earth辅助遥感影像几何定位的方法,分析了多种Google Earth控制点布设策略对遥感影像几何定位的影响,并对3个试验区内Google Earth提取控制点精度进行了验证,试验结果表明,引入Google Earth控制点可以降低几何定位对地面实测控制点数量的要求,适合在缺少控制点或者控制点分布不佳的区域参与几何定位计算。