传统遥感平台在数据获取上存在不可避免的缺陷,如重访周期长、使用成本高、易受环境因素影响等,限制其在洪涝灾害监测的表现。然而,当前民航客机的普及应用使其成为一种高重访率、低成本的遥感平台。本文通过研究民航客机作为遥感数据的获取平台,探讨通过客机乘客手持消费级设备获取的地面影像是否能满足洪涝灾害监测的应用需要,从而补充或替代传统遥感平台在洪涝灾害监测中的工作。本文基于运动结构恢复算法（Structure from Motion,SFM）实现序列影像三维重构的方法和理论,在总结分析民航客机平台志愿者遥感数据特点,与谷歌地球软件结合,深入研究了民航客机平台志愿者遥感的数据处理方法,并使用几种遥感数据对比,评价民航客机平台志愿者遥感在洪涝灾害快速响应的准确性。本文主要研究内容如下:（1）在收集国内外相关文献的基础上,总结卫星以及无人机平台下灾害监测方面的应用研究,分析民航客机志愿者遥感在数据采集过程中所用设备、方式,判断志愿者遥感是否存在广泛使用的可能。（2）作为一种新的遥感数据源,民航客机平台志愿者遥感的数据在数据特点以及雾、云天气干扰等方面与传统遥感数据有所区别。因此,本文总结出一套数据预处理流程,获取相机初始定位、提高影像质量。（3）以某河附近地区作为试验数据,基于Photo Scan软件平台,使用SFM对民航客机平台志愿者遥感所获取的地面影像进行三维重构,生成三维密集点云以及数字正射影像。通过数字正射影像与谷歌地球地表影像进行比较,完成影像解译工作,判断洪涝淹没区域,并引入FROM—GLC10完成受灾区域划分,计算准确的受灾区域面积。通过比较Planet公司提供的遥感数据以及哨兵一号的数据,完成民航客机平台志愿者遥感影像在数据时效性以及准确性方面评价,证明民航客机平台志愿者遥感能胜任洪涝灾害监测任务。（4）民航客机频繁的飞机重访周期、密集的飞行覆盖范围这些特点与志愿者遥感结合,能最大程度降低遥感数据采集成本,使普通客机乘客使用所持智能手机或数码相机捕捉的影像也能用于灾害应急工作。利用民航客机飞行高度上的优势,通过多角度倾斜影像合成能补全去云后图像缺失的部分。这些优势使其能补充传统遥感平台的不足,为灾害监测提供数据支撑。