机载LiDAR是一种较为新型的航空遥感数据采集设备。商业化的机载LiDAR系统一般由三个主要部件集成:全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、激光扫描仪(laserscanner)、惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)。如同时配备一台量测型数码相机(即相机的内方位元素和畸变已知),那么利用LiDAR系统不仅可以快速获取测区内高精度的点云数据,同时也能得到相应地区的同步光学影像。点云数据与光学影像融合处理对相关领域的应用有着重要的意义。由于LiDAR系统中配有GPS和IMU,可以得到数码相机在摄影瞬间的外方位元素值,由此可以对影像进行直接定位。直接定位的一个重要前提是,IMU坐标系与相机本体坐标系之间保持严格平行。但由于安装工艺的原因,IMU坐标系与相机本体坐标系之间往往存在旋偏角,此即为相机安置角误差,如不消除将影响直接定位的精度。本文主要研究机载LiDAR系统同机影像的直接定位过程中,方便快捷且最大程度地消除相机安置角误差的方法,由此得到更为精确的、摄影时刻的影像外方位元素,因此具有重要的理论意义和实用价值。本文主要研究内容分为以下几个方面:(1)机载LiDAR系统介绍及安置角误差引起的影像直接定位精度分析。对机载LiDAR系统的组成以及发展现状进行了介绍,对比了点云数据与光学影像的异同点;介绍了现阶段影像直接定位的常用方法,定量分析了相机安置角误差对直接定位精度造成的影响。(2)分析了应用常用特征匹配算法自动提取影像连接点的效率。本文所采用的总体技术方案主要分为影像连接点自动选取、带高程约束的前方交会、安置角误差检校等步骤。其中,影像连接点的选取一直是传统摄影测量中比较耗费时间的工作。利用点云数据作为辅助,通过实验对比的方法,分析常用特征匹配算法自动提取影像连接点的效率,选取解决本文问题的最合适算法,提高整个算法流程的效率。(3)机载LiDAR系统的安置角误差解算。提取了影像连接点之后,采用带高程约束的前方交会方法,计算像点对应的地理坐标,并利用点云数据的内插得到高程修正值,再反算至影像空间,得到原像点的反算坐标。以反算坐标和原像点坐标间距离最小为终止条件,迭代求解安置角误差,实现外方位元素的改正,从而可以得到较为精确的影像直接定位结果,最后进行精度评价。