行星遥感影像定位和制图是行星工程探测任务及科学研究中的一项基础性工作，是获取行星形貌和构造信息的基本手段。行星三维制图数据主要来源于轨道器影像数据和激光高度计数据。目前，相关研究主要集中在分别单独处理各个传感器获取的数据来建立行星三维地形上，较少强调通过多源行星遥感数据集成几何处理来进行高精度的三维制图。单任务数据往往受数据获取能力的限制，使得构成立体观测区域覆盖有限，或者高分辨率立体影像数据积累较少等因素，难以实现高精度地形数据全球覆盖。另外，在大量重复观测后，通过多源观测消除偶然误差的理论方法，联合多源多重数据几何处理，其几何定位精度可以进一步得到提升，同时多重覆盖能提高信息量，生成地物细节更丰富的数字高程模型。然而受传感器设备差异，数据获取时间，传感器位置和姿态误差等因素的影响，同一地区获取的行星三维模型之间通常存在不一致的现象，联合多源影像进行几何处理时，往往涉及到数据的选择、多源数据平差等问题。针对上述问题，本文的主要研究内容如下:　　1.多重多角度轨道器遥感影像覆盖下的最优立体像对选择方法研究。在进行多源多重覆盖影像几何处理中，首先需要在多幅遥感影像中确定最优的立体像对，本文在轨道器遥感影像几何定位精度分析的基础上，通过对立体交会误差模型的推导，综合考虑多角度下几何变形对匹配精度的影响，提出了一种最优立体像对的选择方法。　　2.多源多重覆盖下遥感数据选择研究。在多源多重覆盖遥感数据进行集成处理时，并非所有数据参与平差计算时，其定位精度达到最高，如何选取合适的数据集进行定位处理是本研究内容的核心问题。通过对嫦娥三号着陆区附近9幅月球勘测轨道飞行器(Lunar Reconnaissance Orbiter，LRO)窄角相机(NarrowAngle Camera，NAC)影像多重观测组合的分析和对比，提出了一种启发式的数据选择方法，可以有效地从大量的不同影像数据组合中，挑选出定位精度最高的多重观测影像组合。　　3.提出了一种自适应几何关系强弱的有理函数模型区域网平差方法。该方法能够根据轨道器遥感影像之间的几何交会关系，以自适应的方式确定求解连接点的未知数，并根据轨道器遥感影像覆盖区域的地形特性，自动选择连接点高程的初始值，然后进行整体平差解算，对有理函数模型(Rational Function Model，RFM)进行精化。该方法能够有效解决区域网平差中由于部分轨道器影像间几何关系较弱而引起的求解不稳定、精度差的问题。