随着边坡工程规模的增多,边坡监测对于保障其周边人民的生命财产安全愈加重要。针对传统边坡监测方法中存在点位布置限制、测量设备昂贵、获取信息较少等问题,考虑非接触式的近景摄影测量具有设备成本低、获取信息全面、监测操作便捷等优点,本文采用近景摄影测量的方法对边坡进行三维点位监测分析,基于边坡影像中的特征信息进行图像匹配的研究。研究的主要内容成果如下:（1）对近景摄影测量、相机标定等原理进行了阐明。对近景摄影测量中像片相关参数、常用坐标系及其互相转换关系、共线方程和共面方程进行了阐述推导,并介绍了近景摄影测量的常用解析处理方法,采用了直接线性变换法对影像进行数据解析。通过Python脚本语言完成了非量测相机的张正友平面相机标定实验,通过对比像素精度判断了智能手机相机在近景摄影测量中的应用可能性。（2）根据边坡环境条件并考虑边坡影像的成像效果设计了低成本易成像的边坡人工标志点。结合实际边坡环境选择了非量测相机拍摄的边坡影像的处理方式,基于影像的HSV颜色空间理论、图像数学形态学、图像掩模凸包、轮廓检测以及轮廓矩等原理,通过Python语言编写了边坡标志点坐标定位软件。（3）标志点定位软件涉及摄影测量图像处理中的图像预处理、形态学处理、轮廓处理等方面,提出了基于图像轮廓特征的点位匹配定位方法。通过对定位程序中的图像亮度、图像掩模、高斯模糊、腐蚀膨胀、轮廓收缩等步骤的阈值进行调整能够实现不同环境下的坐标定位,具备一定普适性。通过直接线性变换法完成标志点三维坐标的解算。（4）通过近距室内实验以及远距室外实验验证了边坡标志三维坐标测算的适用性。通过比对全站仪自建坐标系采集的三维坐标对近景摄影测量方法的测量误差进行了分析,提出了一种适合较少点位布置情况下利用直接线性变换法求解坐标的点位布置方法。（5）基于三维重建理论对非量测相机获取的边坡影像进行了数字表面模型重建,重建步骤包括边坡影像的特征提取匹配、单目增量式稀疏重建、稠密重建、三维点云的三角剖分以及对三角网格模型的纹理映射。基于智能手机的边坡重建模型为边坡监测数据的直观可视化、全面性、类比性奠定了基础。