原始的遥感影像往往包含较大的几何变形，对原始遥感影像几何变形进行校正是多元数据融合、集成处理和分析的前提。分析几何校正过程中误差产生的原因，探讨减少误差的技术和方法，对于用户更加清楚地理解几何校正过程中的误差和不确定性的性质，提高几何校正精度具有重要意义。影像几何校正和配准采用的主要方法是利用控制点准确地建立回归多项式，然后确定图像中像素的位置和灰度。常用的几何校正回归模型求解方法是普通最小二乘LS(least squares)估计。然而，在控制点存在误差的情况下，它的估计是有偏的，并且不能够正确传播和估计校正影像的误差大小。为解决该问题，引入了EIV (errors-in-variables)模型。这类模型具有改正地面参考控制点RCP (reference control points)误差和跟踪模型中的误差传播的能力。本论文的主要工作就是探讨几类新的基于EIV模型的几何校正方法，其主要内容包括：1、回顾了几何校正过程的来源和现有模型。以遥感影像几何校正处理流程为主线，总结了遥感影像几何校正的不确定性因素，包括RCP数据采集、RCP数量和分布、几何校正模型与参数估计、空间转换、重采样等引起的误差。分析了几何校正过程中的不确定性表达和传播问题；2、介绍了几何校正的多项式回归模型和EIV模型，详细讨论了LS估计、一致调节最小二乘CALS (consistent adjusted LS)估计、松弛一致调节最小二乘RCALS (relaxedCALS)估计的原理。通过模拟实验人工生成变形影像和控制误差水平考察了这几类估计器的性能，并采用LS、CALS和RCALS估计参数来校正一景SPOT5遥感影像，比较了各方法的性能，验证了EIV模型对RCP随机误差的修正与传播能力；3、在EIV模型的基础上，引入了基于总体最小二乘TLS (total LS)估计和尺度总体最小二乘STLS (scaled TLS)估计的几何校正方法。通过模拟影像实验和一景Beijing-1卫星影像实验，分析了估计器的应用性能。与LS和TLS方法比较后发现STLS方法具有更好估计模型参数及纠正RCP误差的能力。同时对控制点数量和精度对上述几何校正方法精度的影响做了深入、全面的分析；4、针对控制点不同精度的问题，引入了一种稳健的基于加权总体最小二乘WTLS(weighted TLS)估计的几何校正方法。通过设计实验验证了在控制点不同误差水平下估计器的性能。实验结果表明，WTLS方法能有效地提高几何校正的精度和稳健性，是一类适用于实际应用的新方法。