图像配准技术作为近年来发展迅速的图像处理技术之一，在遥感数据处理中，它是综合利用多源图像进行环境变化检测、目标识别、信息融合、场景重建等遥感应用的中不可或缺的处理技术。　　 在图像配准研究中，人工参与的配准方法逐渐被自动的配准技术取代。目前被广泛使用的图像配准方法分为两大类：基于图像像素模型配准方法和基于连续的物理模型的配准方法。基于物理模型的方法将图像视为一种二维弹性或者流体材料模型，再根据物理关系进行配准。由于此类方法具有模型直观，对局部特征敏感等特性，成为近年来图像自动配准研究的热点领域之一。在图像变形比较复杂的情况下，特征描述会随变形发生变化，基于象素模型的匹配难以建立对应关系，基于物理模型的方法不需要进行特征选择和特征匹配等过程，可以有效解决此类问题。　　 本文首先对于自动图像配准技术发展现状进行了介绍，结合遥感图像配准的特点，在分析图像配准物理模型原理的基础上，引入了解决弹性模型问题的重要方法——有限元单元法，并对使用该方法进行图像自动配准的原理和技术进行了研究。对于基于有限元法的遥感图像配准中位移的迭代求解这个技术难点，本文提出了三种方法(位移迭代法、受力迭代法和分层有限元法)来实现方程的迭代求解，并对迭代计算过程中涉及的单元类型、型函数、模型物理参数、边界条件、网格生成算法的复杂度及其收敛性等各种要素的影响进行了分析。在此基础上，利用基于有限元法的图像配准技术，对SPOT5卫星的多光谱数据和全色波段图像等数据进行了实验，取得了较好的配准效果。　　 文章最后对于基于有限单元的配准方法在遥感应用中的局限性进行了分析，并对可能的解决途径提出了进一步研究的建议。