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星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)具有全天候，全天时的全球成像能力，在军事、测绘、救灾、国土资源等领域发挥着重要作用，但星载SAR成像时受到多种因素影响，存在一定的几何变形，而系统级几何校正难以满足定位精度上的要求，故需进行几何精校正处理，实现图像的精确地理编码。 星载SAR数据的应用场合决定了对校正生产的时效性要求很高，而且随着SAR卫星的陆续升空和技术的进步，星载SAR图像时空分辨率不断增加，故存在海量数据需几何精校正处理。目前，如何自动化、大批量地进行星载SAR图像的校正生产，还面临着一定挑战:主流的遥感图像自动化处理系统，并未过多针对星载SAR图像的特点进行算法设计，且价格极其昂贵;而普通的桌面遥感图像处理软件，进行几何精校正时存在以下三个缺点:(1)选取地面控制点(Ground Control Points，GCPs)时通常需人工操作，劳动强度大，效率低;(2)未过多考虑星载SAR的成像特点，能使用的校正模型有限;3）生成校正图像时，重采样计算量大，较为耗时。 围绕着提高星载SAR图像几何精校正处理流程的自动化程度和处理效率，本文开展了几何精校正自动化处理技术的研究工作，主要研究内容如下: (1)研究了GCPs的自动提取技术。在本文研究中，首先按照一定的选取准则从数据库中自动选取出一定数目的GCP图像片;然后采取由粗到精的匹配策略结合梯度归一化互相关法进行图像匹配以获取GCPs;再利用随机采样一致性(RANdom Sample Consensus，RANSAC)算法对GCPs进行筛选，剔除错误匹配点;通过计算每个控制点Voronoi多边形的面积，对GCPs的分布情况进行评价;在GCPs分布稀疏区域，采用基于局部区域特征描述的自动裁切准则，从基准图像上自动裁切出特征丰富的子区域作为GCP图像片参与图像匹配形成新的GCPs，从而使GCPs更为合理。 (2)研究了多种星载SAR几何校正模型的特点和适用场合。不同校正模型的都具有其一定的使用条件，本文详细介绍了目前常见和较新的校正模型:多项式校正模型、共线方程模型、距离-多普勒(Range Doppler,RD)校正模型和误差等效的RD校正模型，并采用实际星载SAR图像进行几何校正实验，分析各校正模型的特点和适用的场合。 (3)研究了校正图像生成过程中的并行加速技术。由于星载SAR图像覆盖范围广，故图像尺寸通常较大，重采样处理时间长。本文中采用分块仿射变换、OpenMP和图形处理器(Graphic Process Unit，GPU)等技术手段对处理过程进行加速:应用分块仿射变换简化图像坐标位置变换的计算过程，利用OpenMP加快仿射变换系数的计算速度，同时采用GPU对图像坐标变换和亮度值重采样操作进行加速处理。 通过上述研究，提高了星载SAR图像几何精校正生产的自动化程度和生产速度，这对大规模应用SAR数据具有一定的意义和应用价值。