化工污染泄漏是环境污染的“重灾区”,严重威胁环境安全。在解决化工污染泄漏问题中,化工污染检测是最难做好检测的问题之一。目前来说,污染检测的方法有很多种比如人工检测、基站检测以及遥感无人机检测等。然而人工检测对检测人员身体伤害较大,基站检测需要建立大型基站,成本过高,但是,现代化遥感无人机设备很好的弥补了上述种种缺点。遥感无人机所采集的数据从低空到高空,由点检测到面检测,扩大了数据信息量,增强了数据分析的有效性。在污染检测中,无人机定位精确度直接决定了数据获取的精准度,进而影响了污染检测的效果。因此,无人机自主定位巡航尤为重要。无人机在定位巡航的过程中,会遇到很多问题,比如定位时间长、定位精度不高等问题,这些问题将导致无法完成最终的自主巡航,从而导致检测工作难以完成。所以,为了能够更好的完成检测任务,综合学习国内外相关文献,对其做了深入研究。其中内容如下:(1)针对上述匹配时间长问题,提出一种基于PCA降维的SIFT图像配准算法,通过计算得到PCA-SIFT描述符后再进行特征点匹配,一定程度上减少了计算时间,提高了效率;针对定位不准确问题,提出一种基于特征三角形的匹配方法,综合利用线特征与点特征,在一定程度上提高了定位配准精度。(2)将上述解决方案运用于无人机中,利用无人机进行化工区域的自主巡航、精确定位以及数据采集,并对采集数据进行数据分析,最终给出污染判断。通过上述理论分析、实验分析以及最终实践结果表明,无人机技术可以应用于在污染检测中并且有着良好的应用前景。