在近些年来,无人机遥感技术得到了飞速的发展,其应用的领域也逐渐扩展。目前,无人机倾斜摄影可以实现建筑物的正直影像与其立面纹理的倾斜影像相结合,是城市景观三维建模的主流趋势。对于无人机所提供的倾斜影像,关于其影像匹配技术的研究比较多,但是针对于其匹配后影像建立三维模型的研究相对较少。如何根据无人机倾斜影像的特点来进行快速、准确的三维可视化模型建立,是无人机影像应用中的重要问题,也是目前无人机影像研究的热点之一。三维重建是基于二维影像恢复三维信息的关键技术之一,而三维构网过程是三维重建中必不可少的步骤。对于无人机倾斜影像来说,其三维构网是指在已有的点云数据基础之上(通过倾斜影像密集匹配获得)获取空间三角格网的过程,由于三维空间三角网无法采用传统的投影法构建狄洛尼三角网,因此找出一种适用于无人机倾斜影像的三维构网方法是非常有必要的。本文针对无人机影像匹配点云数据量大、信息丰富等特点,找出了一种适用于无人机影像匹配点云数据的三维构网方法。文章首先详述了三维构网技术的研究背景、研究现状,并对三角网简化做了介绍;然后针对于无人机倾斜影像密集匹配点云的特点,研究了MC方法、泊松方法和图割法三种不同的三维重构方法,并分析对比了他们的优缺点,在此研究的基础之上,使用了一种改进的图割法三维构网方法,并且在大范围点云数据上取得了较为成功的构网结果;最后在该模型的基础上使用了较为流行的三种三角网简化方法,对比分析了三种简化方法的适用情况以及优缺点,得出了较好的三维模型简化结果。论文的创新点如下:(1)基于图割法构网算法,使用了一种的改进的三维重构方法,使之能较好的适用于无人机倾斜影像匹配点云数据,为后续更好地进行无人机影像三维重建工作提供了一定的帮助。(2)采用了三种不同的三角网简化方法对构成的网形进行简化对比,提高了所构建三维模型的适用性。