多旋翼无人机在军用和民用领域均有广泛的应用前景,而对地观测则是多旋翼无人机的一种重要应用。在传统的无人机监视、监控等问题中,通常是单机以扫描线的方式对目标进行观测,这样的方法效率低、分辨率差,无法长航时无缝监视目标,这就对采用多机对目标区域并行观测覆盖提出了需求。目前多旋翼无人机对地观测覆盖的应用实例较少,还有很多问题亟待解决。本文解决其中的三个问题：如何搭建合适的多旋翼无人机对地观测系统；如何采用最少的多旋翼无人机在什么位置完成对地观测覆盖；如何对采集得到的图像无缝拼接。这些问题的解决对于多旋翼无人机对目标的长航时无缝监视是有意义的。根据多旋翼对地观测覆盖问题的需求,本文设计并实现了由飞行控制系统和飞行管理系统组成的多旋翼无人机机上计算机平台。飞行控制系统基于DSP+FPGA设计,飞行管理系统采用基于OMAP3530的Beagle Board作为平台。本文针对多机并行采集图像的需求,提出多机同步机制。为了解决对地观测问题中无人机位置分布的问题,本文将原问题抽象为矩形覆盖多边形的数学问题,并对该NP完全问题作出合理的假设和简化,建立多旋翼无人机对地观测覆盖问题的基本模型。在此模型的基础上,引入图像拼接中的图像重叠比例作为约束,提出考虑图像拼接的多机对地观测覆盖问题的数学模型。通过多组仿真实验,分析两种模型的优缺点以及可能的原因,以实物实验验证该模型的正确性。进一步地,为了对多机采集得到的图像进行无缝拼接,本文研究实现基于ORB的图像拼接算法。结合多旋翼无人机在不同飞行状态下采集的图像的拼接实验,说明该算法的对于解决本文中图像无缝拼接问题的适用性和特点。针对多机对地观测覆盖模型设计相关实验,验证带有图像拼接约束的多机对地观测覆盖模型的正确性,并给出相应的工程实现的实例。综上所述,本文针对多旋翼无人机对地观测覆盖问题,设计多旋翼无人机的机上平台；建立数学模型,给出长航时无缝监视需求下的无人机观测位置分布；研究实现基于0RB的图像拼接算法,在多旋翼无人机上验证该算法的性能,解决无人机采集图像的无缝拼接问题。