现阶段用户对高时效性测绘产品的需求日益增加,而现有地面处理系统无法满足用户对信息实时获取、实时处理的需求。同时,遥感卫星影像数据量虽已呈现爆发式的增长,但实际影像数据并未得到充分的挖掘与分析,从而形成了一种“大数据、小知识”的困境。因此,为了解决实时信息获取及处理的问题,突破当前的数据信息窘境,亟需将部分测绘处理任务搬至星上进行,直接将有价值的信息下传至用户端,进而实现测绘信息的高效、高质量处理。然而,卫星星上资源十分有限,现有算法无法直接应用于星上处理,还需要针对星上处理任务进行专门的算法设计与研究。其中,对影像控制点的处理和应用是传统地面测绘生产任务中的重要环节,这对于星上测绘处理任务而言也是必不可少的步骤。研究星上影像控制点的存储、处理及应用等相关技术具有较大的理论意义及实际价值。为此,本文针对星上影像控制点的轻量化设计与应用问题展开了研究,主要从控制点轻量化处理、星上自适应匹配算法和星上测绘信息应用模式等三个方面进行了探讨,论文完成的主要工作及创新点如下:1.研究了多种当前可行的星上自主处理技术,分析了现有技术的优点和不足,论证了影像控制点数据库对于星上处理任务的重要性,提出了一种可行的星上控制点存储方法。2.设计了两种轻量化处理方法,一是基于压缩编码的影像轻量化方法,二是基于哈希映射学习的描述符轻量化方法。通过理论分析及实验验证,进一步说明了基于压缩编码的影像轻量化方法与基于哈希映射学习的描述符轻量化方法各自的压缩性能,同时,为在轨轻量化影像控制点数据库的构建和应用提供了新思路。3.提出了一种基于哈希映射的星上自适应匹配算法,提高了星上自主匹配的鲁棒性,避免了无匹配点情况的出现。利用多种类型的卫星影像进行了多组特征匹配算法对比实验。实验结果表明,本文提出的星上自适应匹配算法能够稳定、高效地完成星上轻量化控制点匹配任务。4.设计了多种星上测绘信息应用模式。对星上轻量化控制点数据处理、DEM数据处理、星上几何纠正、正射校正处理等星上控制点数据的应用技术进行了分析,并从快速保障、境外目标监测、灾害预警等三个方面对星上测绘信息应用模式进行了设计。