针对已有航空影像与LiDAR点云匹配方法存在的需要影像的辅助信息、更适用于有较多人造地物的城区数据之间的匹配等局限性,本文试图对提取比较容易且在郊区也大量存在的特征——植被区域加以利用,提出一种利用植被区域的航空影像与LiDAR点云的粗匹配方法.首先分别根据植被指数、分形维数以及点云数据的分布特征从影像和点云中提取植被区域,利用植被区域的不变矩确定待选的同名特征;匹配时以二维相似变换模型近似代替变换模型,考虑到两对待选的同名特征可确定一组参数,且由实际同名特征组合确定的参数之间差异较小,先后利用K-d树搜索最邻近参数和K-means聚类剔除误匹配组合;最后利用确定的同名植被区域的重心作为控制信息计算变换模型初始值.实验结果表明,本方法性能稳定可靠,在影像无外方位元素等初始信息的条件下,也可实现遥感影像与LiDAR点云较准确的粗匹配;可为精确匹配提供较准确的先验信息,也适用于缺少人造地物的野外地区的匹配.