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卫星遥感技术做为一种高科技对地观测手段,具有大面积的获取空间信息的能力,然而因为访问周期的限制,无法为受灾地区提供第一时间的遥感影像,满足不了应急事件中对时效性的要求。而无人机遥感做为一种新的遥感技术,具有机动灵活、时效性强等众多优点,具有在减灾灭灾和其他应急事件中快速获取遥感影像的能力,成为了卫星遥感和航空遥感有力的补充。无人机遥感图像具有相幅小、数量多的特点,要想获得受灾地区全面直观的灾情信息,必须对数量巨大的无人机遥感图像进行快速的拼接,并且能够快速的与google earth等地图软件进行快速的叠加,通过快速的空间定位及时掌握灾情的空间分布状况,便于后续的救援等工作。本文以两个方向开展了一系列相关研究工作,分别是基于坐标信息的图像拼接和基于SIFT特征的图像拼接。研究结论如下：(1)基于坐标信息拼接的方法拼接效果比较差,但带有地理坐标信息；(2)基于SIFT特征的图像拼接方法,在图像配准方面具有较高的精度,但会受到拼接累积误差的影响,在拼接大量图像序列时存在较大的几何畸变。根据以上研究结果,本文提出了将基于坐标信息的图像拼接方法和基于SIFT特征的图像拼接方法相结合的一种新方法,即坐标微调图像拼接方法,该方法能够充分的利用以上两种方法的优势,不仅满足了拼接合成图像具有地理坐标信息的条件,又能很好的解决图像配准的精度和整体视觉效果问题。新方法通过大量无人机遥感图像序列进行了检验验证,结果表明了新方法的有效性：(3)可以对数十张无人机遥感影像进行快速的拼接处理,利用最佳缝合线融合算法不仅使拼接图像具有较高的配准精度,而且整体目视效果也比较好；(4)拼接图像具有地理坐标信息,可以通过与google earth等地图软件进行叠加来实现空间定位,能够很好的用于减灾灭灾等应急工作。通过本文研究结论说明,虽然无人机的POS系统精度比较低,但仍然可以利用POS数据进行无人机图像拼接,这不仅对无人机遥感技术的应用具有重大的指导意义,同时也具有很高的实际应用价值。