无人机遥感具有便捷、灵活、高效等的特点,近年来发展迅速,并被成功地应用于农业、表型研究及环境监测等领域。辐射校正能将传感器获得的无实际意义的数字量化值转化为具有物理意义的反射率数据,是无人机数据定量化应用的基础与前提。随着定量化水平的提高,提供高精度的辐射校正数据以满足应用需求便显得尤为重要。无人机飞行高度低,单张影像范围有限,因此通常在一次飞行任务中采集成百上千张影像以覆盖目标区域,然后拼接以提取有用信息。然而,在无人机飞行过程中,光照、曝光时间等的变化,均会导致影像间存在一定程度的明暗差异。且随着无人机技术的进步,续航能力的提升,光照变化对无人机数据的影响会越来越明显。此外,由于传感器自身的原因,无人机影像会受暗角效应的影响,使得影像质量降低,从而为多张无人机影像的辐射校正带来挑战。针对以上问题,本文提出了一种辐射区域网平差算法以完成对多张无人机影像的辐射校正。本文的主要研究内容如下:（1）基于区域网平差理论,在考虑影像间明暗差异和影像内部暗角的情况下建立了辐射区域网平差模型,以实现多张无人机影像的辐射校正。实验结果表明,本文所提出的方法能够有效的对影像间的明暗差异及暗角进行补偿,获得具有良好视觉质量及辐射校正精度的拼接反射率影像。（2）探究分析影响辐射区域网平差校正精度的因素,包括采样窗口的大小、影像辐射连接点的数量、权重的设置、辐射控制点和暗角校正。实验结果表明采样窗口、辐射连接点的数量以及误差方程权重的设置对辐射区域网平差的校正精度影响较小,但是在对这些参数进行设置时,仍要依据研究区、实验数据等的特点选择一个较为合理的值。此外,辐射控制点及暗角校正对辐射区域网平差的校正精度有着较为明显的影响。分析这些因素对本文方法的影响,不仅能较为全面地理解本文方法的表现,还能以这些结果为基础,为该方法的实际使用提供推荐方案。