目前为止，航空摄影测量的解析理论已经基本完备，是测绘生产单位制作地图的重要手段之一，经过航空摄影测量一系列处理，可以得到影像的方位元素，还原影像拍摄的位置和姿态，进而生产数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），数字线划地图(Digital Line Graphic，DLG)，数字正射影像图（Digital Orthophoto Map，DOM）和三维城市模型等。机载LiDAR（Light Detection And Ranging，机载激光扫描）系统可以快速获取大面积地表离散点三维坐标数据和其他信息。LiDAR点云密度越来越大，精度也越来越高，其应用推广很有可能引起测量技术的又一次革命。然而，虽然激光扫描能够直接获得目标的三维空间信息，地物分类信息也比较容易获得，但是，它却难以表达目标表面的纹理信息。如果仅仅利用数字影像恢复目标的几何信息需要经过复杂的数据处理流程，涉及到影像特征提取、影像匹配、影像交会、构网及纹理映射等关键问题。激光扫描数据和航空影像数据，在信息的表达、恢复目标的三维信息处理过程中，各有优势和不足，可以互为补充。一方面，影像数据可以弥补LiDAR点云数据纹理表现上的缺陷；另一方面，利用LiDAR点云数据也可以提高影像恢复目标三维几何信息的效率。本文以传统的空中三角测量为基础，按照POS（Positionand OrientationSystem，定位定向系统）辅助空三的作业流程进行研究。首先，研究针对带POS的航空影像，在LiDAR点云数据的辅助下进行空三连接点自动提取；其次，为了获取良好的像控点，参照像控点的布设方案，选取测区局部区域进行基于物方约束的多视影像匹配，得到匹配点云；然后，研究利用ICP算法将匹配点云与机载LiDAR点云配准，并筛选配准点作为像控点，进行平差，经过迭代解算影像在LiDAR坐标框架下的外方位元素，实现航空影像与机载LiDAR数据的自动配准；最后，对配准的精度进行评价，方法是利用专业LiDAR观测软件提取检查点三维坐标，同时在立体观测模式下精确地量测影像上同名点的三维坐标，应用点位中误差的思想分析自动配准精度。在对机载LiDAR点云数据和航空影像的自动配准结果进行精度评价的过程中，涉及的重点与创新点包括以下几方面：（1）利用POS和LiDAR数据在物方约束下进行航空影像空三转点；（2）基于多目视觉在POS和LiDAR数据物方约束下的高精度影像匹配，获取局部区域密集匹配点云，将航空影像与LiDAR点云的配准问题，转化为影像匹配点云与LiDAR点云的配准问题；（3）应用ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法进行影像匹配点云与LiDAR点云的配准；（4）航空影像控制片选取，配准精度评定；（5）创新性地提出利用良好配准点作为航空影像的像控点，代替像控点的人工选取，并且提高了像控点的量测精度，以及影像方位元素的解算精度。本文研究的内容，能够较好地解决航空影像与机载LiDAR点云数据的自动配准问题，并且通过评判自动配准精度保证了自动配准的质量，是航空影像数据与机载LiDAR数据集成的关键技术之一，有利于推动航空摄影测量和机载LiDAR技术的更广泛应用。将本文研究的内容集成到机载LiDAR数据处理软件（如：LiDARStation.Pro）和航空影像数据处理软件（如：PixelGrid）等中去，在应用到测绘生产单位后，能够提高相关数据的处理效率，同时取得一定的经济效益。随着经济技术的发展，社会各界对测绘提出了更高的要求，最大限度地发挥航空摄影和机载LiDAR的技术优势，成为一个测绘相关部门的新需求。本文的研究内容是航空摄影测量数据与机载LiDAR数据集成的前提，为进一步获取更高质量的数字产品，特别是真正射影像和三维城市建模，提供理论基础和技术参考。