随着经济全球化发展的不断深入,我国现代化经济水平持续快速增长,与此同时大气污染问题也在不断加剧,大气质量随着人口和机动车数量的增多,各大工厂排放废气以及烧秸秆产生污染气体等因素每年在下降,不少的城市已经出现严重的大气污染问题,因此大气污染的治理工作是当前社会经济发展主要任务。而在治理大气污染的过程中最主要的问题就是对大气污染源进行有效的监测,其中在监测大气污染源的过程中,对其进行识别和定位是十分重要的内容。因为无人机快速的发展,其实时获取动态信息和快速响应能力的功能,正好符合空中监测、实时定位等应用的要求,所以本文提出在实时监测和快速定位大气污染源的过程中引入无人机。通过研究无人机的实时航拍图像并且对其进行图像分割,从而识别出图像中的大气污染源,然后通过无人机自身所具有的定位系统对大气污染源进行快速计算实现快速定位,从而提高了大气污染源搜寻的效率和成功率。针对背景复杂的航拍图像,为了定位大气污染源,关键问题是如何从航拍图像中准确地识别和提取大气污染源区域,本文给出了一种基于航拍图像的大气污染源识别方法,该方法首先通过对航拍彩色图像预处理,包括图像的畸变纠正和平滑处理,再利用GA&TDMET图像分割算法对图像进行目标区域的识别与分割。最后,基于机器视觉原理、摄像机成像模型、三种坐标及其转换关系,引入了地球椭球体等理论,得出了一种适合航拍图像大气污染源定位方法,通过建立大气污染源及其在航拍图像上的像点和无人机机载摄像设备三者之间的关系模型,可得出大气污染源的具体地理坐标信息。