随着无人机技术的发展，无人机已成为一个重要的航空器，无人机航拍也成为空间数据源获取的重要途径，在军事和民用领域中都成为不可替代的测绘手段。但是无人机航拍的序列图像仅仅包含二维信息，无法再现实体的三维几何结构，缺乏直观性。所以，为了获得更准确、更详细的信息，无人机航拍在应用上不可避免的要从二维走向三维。而树类物体由于本身结构的复杂性，使得对其的三维重建更具有研究意义。本文针对无人机在山西某山区航拍获得的图像，提出了一个完整的树冠三维重建算法。无人机航拍图像由于航拍高度的影响，所包含的树冠纹理、轮廓信息贫乏，针对这个问题，本文提出了基于分水岭分割的特征区域提取方法来充分提取出能反映树冠结构的特征点，并计算区域相关系数对特征区域进行准确地匹配。此外，无人机航拍过程中飞机的抖动、倾斜等造成摄像机的倾斜、抖动等，使得有航拍摄像机的成像模型具有本身的独特性，本文在三维重建过程中，针对其独特性确定模型内外参数，并利用双目立体视觉原理计算特征点集的深度信息；在目标建模上，树类物体本身结构复杂，其丰富的枝干信息决定了树木的结构，因此，本文采用了模拟树木生长方式的L系统规则进行树冠的建模。本文对从无人机航拍图像手动截取的树冠图像进行实验，证明本文的方法能够充分提取树冠结构特征点并匹配特征点，从航拍图像的有限信息中重建出树冠近似三维模型。提出的特征点提取和匹配方法充分考虑到航拍图像和待重建目标的特点，对今后的相关研究提供了一定的参考价值；在建模方法上，考虑到了树冠的结构特点，充分利用了已有的信息，在更高难度的问题上达到了较好的效果，是一种很好的树冠建模思路。