1.像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：通过EIV模型构建像点坐标与物点坐标间的映射关系，应用影像附带文件中RPC参数初值对RFM函数进行线性化，分析构建的映射关系模型的病态性与抗差性，在保证模型参数估值精度的同时，建立由像点坐标解算物点坐标的地表点位模型与其解算流程；应用将不同星载平台的数字影像中定位精度较高的影像，分割成由不同高程面构建的虚拟同名点，将虚拟同名控制点作为整个区域网定位、定向的依据，由RFM的EIV模型进行多源数字影像区域网平差。

2.根据权利要求1所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是该方法的具体步骤如下：

Step1. 获取星载光学遥感立体像对或星载SAR干涉影像、影像附带文件中RPC参数信息，布测外业控制网；

Step2. 影像质量检核，控制网精度质量检核；

Step3. 应用同名点的像点坐标与物点坐标，根据RFM函数检核RPC参数值，并对其进行精度评价；

Step4. 以附带文件中RPC参数为初值进行RFM函数的线性化，构建EIV模型，并对构建的RFM函数EIV模型存在的病态性、抗差性进行评价；

Step5. 顾及EIV模型病态性、抗差性的因素影响的RFM函数参数无偏估计；

Step6. 像方补偿的同名点像点坐标与物点坐标误差修正，数字影像区域网平差模型构建；

Step7. 无地面控制或稀少地面控制条件下，多源遥感影像的整体平差。

3.根据权利要求2所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：Step1中，数字影像的获取既包括同源星载遥感平台或者星载SAR平台获取的数字影像构建立体像对/干涉像对，也包括不同源数字影像构建立体像对/干涉像对；控制网布设是获取同名点像方坐标与物方坐标，采用GNSS静态控制测量或RTK测量，作业方式由数字影像分辨率判断。

4.根据权利要求2所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：Step2中，数字影像质量检核侧重对影像分辨率进行检核，应用稳态重成像几何模型对原始影像进行修复，同时建立RFM模型；地面控制网平差与精度评价，控制网的精度评价既包括控制点间的内符合精度评价，也包括控制网新增控制点与目标坐标系控制点的外符合精度评价；地面控制点坐标同时作为影像几何定位精度评价依据。

5.根据权利要求2所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：Step3中，对影像附带文件中RPC参数进行精度评定，精度指标为统计的参数中误差，结合RFM函数与概率统计方法对RPC参数中可能含有的系统误差进行检测。

6.根据权利要求2所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：Step4中，以经过检测并符合精度要求的附带文件中RPC参数为初值，应用泰勒级数对非线性的RFM进行线性化，分析不同级数展开的RFM舍入误差；将RFM的高斯-马尔可夫误差模型(Gauss-Markov model, G-M)拓展为顾及模型系数矩阵误差的EIV模型，根据Step1-Step3中计算的影像相关的先验信息确定EIV模型的随机模型。

7.根据权利要求2所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：Step5中，RFM的EIV模型法矩阵的条件数进行判别，确定模型病态时其法矩阵条件数的临界值；病态RFM模型正则化的策略与正则化函数的构建；RFM的EIV模型抗差性分析，确定模型的最大崩溃率，构建模型的抗差估计策略；融合最小方差估计等随机模型验后估计算法建立RFM参数的无偏估计迭代流程。

8.根据权利要求2所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：Step6中，根据同名点像点坐标改正值建立基于像方补偿的RFM参数改正数无偏估计方法；同名点物点坐标采用大地坐标系，其初值由外业控制测量获得的控制点在WGS-

84坐标系统中的空间三维直角坐标(差)，采用WGS-84椭球转换得到；同名点像点坐标改正数附加约束，以RPC参数与同名点大地坐标改正数为目标参数，建立数字影像区域网平差模型。

9.根据权利要求2所述的像方补偿的遥感影像/SAR影像高精度几何定位后处理方法，其特征是：Step7中，当由于外业作业环境恶劣等因素，无法在地面进行控制测量导致无同名控制点或同名控制点稀少，通过不同来源遥感数据中定位精度较高的影像，分不同高程面构建虚拟同名点，将虚拟的同名控制点作为区域网定位、定向的依据，提高多源数字影像数据区域网平差的精度。