随着遥感技术的发展，由不同物理特性的传感器所获得的遥感图像不断增多，因此如何综合利用这些多种来源的遥感图像进行数据提取和分析就成为遥感研究领域的一个重要方向。本文首先介绍了已有一些遥感图像校正的基本理论和方法：包括遥感图像的系统级校正，主要是斜地校正，以及遥感图像的辐射校正；进而讨论了基于地面控制点(GCP，ground control point)的图像校正算法，并依据其算法性质，分析了控制点对校正精度的影响，针对结果给出了地面控制点的自动选取算法和筛选算法；讨论了基于插值理论的遥感图像校正算法，对校正过程中的插值基函数的推导和获取进行了研究；讨论了基于RBF神经网络的校正算法，在充分研究RBF神经网络的基础上，给出神经网络在校正算法上的具体应用实施过程。以上几种算法都是首先在原始遥感图像上提取地面控制点，再对得到的控制点进行筛选，通过控制点获取相应的插值函数或神经网络，再由插值函数或神经网络进一步得到校正图像。算法原理简单，误差小，易于实现，是一种较为实用的遥感图像几何校正算法。