针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求，提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先，在地面提取完整道路网，通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理，生成星上轻量化矢量控制库并上注卫星；其次，星上在轨提取道路结构，并利用随机游走避免道路缺失的影响，生成随机游走矢量结构；然后，引入隐马尔科夫模型，搜索对应矢量，并设计分层匹配策略以精化匹配结果，实现星上轻量化矢量控制库与随机游走矢量结构的匹配；最后，利用不同类型卫星影像进行随机游走矢量结构提取、星上矢量匹配以及定位性能分析。结果表明，所提光学遥感卫星的星上轻量化矢量控制库能够有效改善非量测光学遥感卫星定位精度，验证了其在光学智能遥感卫星中的可行性。

空间分辨率是衡量遥感载荷光学成像性能的重要指标。传统二维扇形靶标影像难以直接用于载荷空间分辨率检测，精度受限于载荷构像模型以及影像校正处理方法。本文结合圆球球面数学模型，设计了扇形与网格混合的球面靶标，提出了一种直接在球面靶标影像上进行光学成像载荷空间分辨率检测方法。该方法针对球面同心圆移动椭圆成像以及偏心率局部一致特点，沿球面同心圆圆心直线方向进行多尺度椭圆拟合，并通过多尺度拟合椭圆长半轴的相对比例关系来精确计算遥感载荷空间分辨率，达到直接基于球面靶标中心投影影像进行载荷空间分辨率检测的效果。采用仿真球面靶标进行检测方法准确性验证，实验结果表明，本文方法具有优于传统检测方法的检测精度。进一步采用中国（嵩山）卫星遥感定标场中布设的实体球面靶标，开展了光学成像载荷空间分辨率检测实验，验证了本文方法的空间分辨率直接检测能力和检测结果有效性。

结合图论思想，提出一种高效的异源影像点云配准方法。该方法首先利用点云几何特征寻找点云中的地平面方向，将点云中建筑物的布局关系构建成图形式，使点云配准问题转化为图匹配问题；然后，提出一种图匹配方法，基于几何约束条件构建核三角形作为配准基元，利用高阶相似度信息寻找图的全局最优匹配，实现点云间的快速、稳健初配准；最后，结合迭代最近点（ICP）算法进行精配准，获得高精度异源点云配准结果。为了验证所提方法的有效性，选取河南省3个不同区域的高分七号卫星影像点云和无人机近景影像点云进行实验。实验结果表明，所提方法不受噪声点和异常值的影响，能够克服不同的点云密度差异、消除约939倍的坐标尺度差异，整体配准速度相较于对比方法提升了51~184倍，全自动地实现了异源影像点云鲁棒、高效配准。