无人机摄影测量是集成无人飞行器、遥感传感器、远程遥控、通信、导航定位和图像处理等多学科技术,通过实时获取目标区域的地理空间信息,快速完成航摄数据处理、测量成图、环境建模及分析的理论与技术。该技术相对于卫星遥感和有人机测绘具有成本低、风险小、作业灵活、获取数据周期短及精度高等特点,近年来在测绘生产中获得了快速发展,成为传统测绘方式的一种重要补充形式。无人机摄影测量虽具有众多优点,但由于无人机质量较轻,工作时极易受风力等自然因素影响,飞行姿态变化大,航摄数据质量无法得到有效保障。为保证后续无人机测绘数据处理顺利进行,需对获取的航摄数据进行质量检查,剔除不符合质量要求的数据,并补飞重新拍摄。但由于现有人工检查方法过程繁杂,无法在现场快速、准确的完成数据质量检查任务,直接导致补飞工作的延误,造成工期拖延和生产成本提高。故实现对航摄数据的全数字化自动检查对提高无人机摄影测量工作的作业效率、降低生产成本具有实际意义。本文针对无人机航空摄影数据自动检查问题从检查技术方法和系统实现两方面展开研究,具体工作及成果如下:(1)保持摄影影像间存在一定的重叠度是构成立体像对进行测图的基础。本文应用图像点特征匹配方法进行影像匹配,通过单应性变换模型能精确的识别出影像的重叠区域,有效解决了无人机影像间重叠区不规则不易识别的困难。实验利用SIFT、SURF、ORB、BRISK、AKAZE等五种特征提取算法对基于图像匹配的检查方法的实用性进行了验证,结果表明基于SIFT的检查方法在影像各个尺度均能够较好的计算出影像间重叠度,速度稍慢,而基于ORB的检查方法速度最快,缺点是在一些不易识别特征点的区域其可靠性较差。(2)无人机飞行姿态不稳定,易导致无人机影像的像片倾角与旋角等指标超限。本文提出利用POS数据对摄站航高差、航带弯曲度、像片旋角与倾角等进行检查,基于python编程语言进行编程实现计算,完成了一套较为完善的无人机航摄数据自动检查系统。采用湘潭市某区域航摄数据对各功能模块予以验证,结果表明系统各模块计算正确,系统运行稳定,能够在实际工作中进行摄影测量数据质量检查。