遥感影像地面目标定位的精度依赖控制点的数量及其优化的空间分布。控制点数据外业获取较为费时费力,且有时面临难以实地获取的问题,如境外、岛(礁)及沙漠等地区。因此,如何在无地面控制点条件下提高遥感影像定位精度已成为遥感技术应用、研究热点问题之一。在对相关文献分析和大量实验研究的基础上,根据项目需求,论文提出了两种针对高空间分辨率影像的无控定位技术。主要工作及创新内容如下:1、提出了一种基于改正POS数据的无人机影像无控定位技术(1)系统研究了无人机影像地理定位精度的影响因素,通过辅助数据获取地面控制信息,检验无人机影像直接定位精度。实验证明在无控制点时基于原始POS数据直接影像定位,存在较大的系统误差。(2)研究发现POS数据系统误差及其在飞行过程中针对奇、偶行带间影像外方位线元素误差具有相反性,因此,提出误差改正模型并设计了误差改正方案。通过计算POS系统误差参数,补偿POS数据误差,进而通过改正后POS数据完成无人机正射影像拼接处理。实验证明了该方案具有较高的精度和稳定性。2、提出了一种DEM数据辅助卫星影像的无控定位技术(1)系统研究了稀少(无)控遥感影像定位原理,分析了有理多项式模型(RPC)及误差补偿方案,总结了在无控条件下只利用RPC模型对影像前方交会,影像定位精度达不到实用要求的相关问题。在此基础上,依据DEM具有稳定控制信息的特点,实现了影像无控定位纠正。(2)设计了一种基于共生矩阵的无控制DEM匹配方法。该方法通过将DEM转化为灰度图像进行匹配,能够拉大数据匹配范围且不需要设定迭代初值,有效提高了算法的迭代效率和DEM匹配精度。论文结合相位相关法在频域对匹配结果进行验证,实验证明了该方法具有较高的准确性。(3)提出了一种依托DEM数据实现遥感影像无控定位的方案。首先,将立体像对提取待匹配DEM/DSM与实验区GDEM或已有DEM数据进行匹配;其次,以基准DEM中的共轭点作为控制数据,构建RPC补偿模型;最后,根据共轭点求解模型参数,补偿影像偏移误差,提高无控条件下的卫星影像定位精度。实验证明了该方案的可行性。