土地资源有效合理的利用对于我国经济和社会的可持续发展至关重要。因此,加强土地监管与调查,掌握土地信息状况,实现全国土地信息的统一管理是当前国家发展的重要课题。本文致力于研究序列图像的三维重建技术,获取所测区域的三维数据,为土地调查提供了一个新的思路,主要研究内容如下：(1)提出了一种基于人机协同的特征点获取算法,通过人工辅助选取关键点,利用小区域特征搜索算法,实现了图像上丢失关键点的获取。(2)研究了基于两幅图像的三维重建算法,利用图像间的对极几何约束,分解得到相机之间的运动参数,运用三角化重建原理,获取所测区域的三维信息。(3)研究了基于序列图像的三维重建算法,针对图像匹配算法占用大量系统资源的缺陷,提出了一种利用图像之间先后位置关系进行相邻匹配的策略,实现了多幅图像的快速匹配；分析重建误差产生的原因,研究了基于稀疏LM的误差控制算法。(4)研究了三维数据绝对定向算法,利用罗德里格斯矩阵将非线性问题线性化；针对三维数据中存在大量非所测区域点和噪声点的问题,提出了一种自动裁剪算法,实现了对非目标点的去除。研究了Delaunay三角网格生长算法,恢复了所测地域表面的拓扑关系。(5)针对摄影测量的特定要求,开发了一套基于序列图像的三维重建软件,实现了对所测区域的三维重建。