随着传感、通信、计算等相关技术的迅速发展，现代遥感技术能够准确、动态地提供多种对地观测数据，可获取的遥感影像呈现指数级增长。丰富的遥感影像数据为规划利用、环境监测、灾害评估等应用创造了有利的条件。但是，由于遥感成像模式的多样性，致使获取的遥感影像在光谱、时相、尺度、物理特性等方面具有较大差异，为了实现遥感影像的拼接、融合、分类、环境监测等处理及综合利用，一个关键的预处理环节就是遥感影像配准。控制点对提取是遥感影像配准的基本问题，可用于确定参考影像与待配准影像之间的映射关系，研究控制点对的有效提取方法对于遥感影像配准及其后续应用都具有重要的现实意义。遥感影像配准主要包括基于区域的影像配准与基于特征的影像配准两类方法。其中，基于特征的影像配准方法将对图像的分析转换为对影像特征的处理，大大减少了计算量，成为遥感影像配准研究的一个热点。影像的特征包括点、线、面等，其中点是影像配准中最基本、最常用的特征之一。　　 本文针对遥感影像配准时出现的控制点对总量少且分布不均匀、错误匹配较多的问题，提出了一种基于分块匹配的遥感影像控制点对提取方法，并对特征点检测、特征点描述和特征点匹配三个基本过程进行了详细分析。基于分块匹配的遥感影像控制点对提取方法首先寻找参考影像与待配准影像之间的公共区域，并将公共区域划分成具有相同编号的对应分块，然后利用多尺度Harris角点检测方法检测每个分块的特征，并采用SIFT特征描述方法对检测出的特征进行描述，最后依据分块匹配策略对参考影像与待配准影像之间的特征进行匹配。本文分别对低空间分辨率、中空间分辨率和高空间分辨率遥感影像进行了控制点对的提取实验。实验结果表明，基于分块匹配的遥感影像控制点对提取方法能够在参考影像与待配准影像之间提取到足量、均匀分布且匹配正确的控制点对，这将有利于提高遥感影像配准精度，促进遥感影像数据在实际领域中的融合与利用。