遥感技术在当代快速发展，军事上和民用上都体现了其重要性。通过不同的传感器平台，可以获得大量的遥感数据，这些数据在精确提取地面目标三维信息，对目标进行立体构建起着重要的作用。随着人们对立体构建的要求越来越高，多平台、多时相、多传感器获取的数据都存在各自的优缺点，通过信息的互补，可以弥补不同条件下的不足，使构建结果更加完整，信息得到最好的恢复。而对目标的构建比整个场景的构建会有更高的要求，目标顶面及边缘的信息恢复尤为重要。本文首先建立一个对三维信息进行解算的模块，这个模块可以为下一步的立体构建奠定一个很好的基础。从一个方面来考虑，主要是分析比较了不同模型下的特点及优缺点，研究各种不同条件对参数的影响。主要研究严格传感器模型和通用传感器模型及其改进，确定内定向参数和外定向参数求解的数学模型，进而完成三维信息的解算。另一方面，比较了不同会聚角对解算精度的影响，为传感器获取最佳数据时的姿态进行确定，减小误差，减小整个系统中的误差传递，对以后的数据应用其重要作用。之后，重点研究基于典型目标拓扑模型的立体构建方法。考虑到三维信息的解算过程中，由于获取数据或匹配误差，可能导致有效解算点的数目有限。在这种情况下，建立典型目标模型库，将复杂的目标简单化，根据不同模型输入不同的参数，最终实现立体构建。目标主要集中在建筑物、油罐以及简单桥梁上。当获取的有效解算点较多时，则可建立顶面模型，利用曲面拟合完成三维信息的补充。同时验证了解算点数目及分布对解算精度有重要影响。最后，提出一个基于多重邻域滤波法的目标三维信息恢复方法。DSM数据的最优化在目标立体构建中起着重要的作用。由于匹配失败，无法确定各部分上的有效解算点。该算法主要侧重于目标而不是其他方法侧重的整个场景。目标比整个场景的有效信息更少一些，但是其边缘更难恢复，恢复的要求更高。该算法不同于一个插值，它可以平滑的恢复目标的边缘。我们可以根据分辨率建立一个网格，每个节点上都有数据。实验表明该算法可以大大提高三维信息的完整性。优化后完整性稳定在85%左右，具有很好的鲁棒性。