在面向空中智能体的定位和导航任务中,无人机一般采用GNSS、雷达和惯性导航等多传感器技术实现定位和导航。但在GPS卫星信号和无线电磁信号常遭受干扰或屏蔽的拒止环境中,定位的能力和精度会受到极大的削弱或消失,直接导致无人机失去稳定、被诱导,甚至造成重大损失。单目视觉稳定的投影观测信息能够凸显出强大的自主优势,然而由于尺度缺失和特征稀疏的限制无法应用于定位。因此,研究拒止环境下的空中视觉自主定位具有重要的现实意义。具体研究内容如下:（1）面向远物距长距离的空中拒止场景,提出了一种基于多尺度深度特征异源配准的单目视觉定位技术,实现单目尺度缺失条件下的无人机定位。该技术基于骨干堆叠式卷积神经网络提取图像深度特征,构建多尺度融合特征描述符,通过改进匹配和外点剔除的策略提高匹配内点率,降低异源匹配特征差异的影响。针对远物距和低纹理场景的问题,在网格匹配法控制特征分布基础上,使用最小二乘法从光学图像和卫星图像的配准中恢复全局位置,进一步改善定位精度。通过采集的室外拒止环境数据进行实验证明,本方法在300m高度的定位误差以99.73%的置信水平分布在小于15.03m的区间内,提升了在拒止环境和低纹理场景定位的鲁棒性。（2）为了在真实的拒止环境中完成协同与规划等任务,无人系统需要构建一个以语义对象为中心的场景来理解人的指令。本文研究一种基于感兴趣地标的场景投影地图构建技术,通过语义二次曲面表征映射物体地标真实信息。大多数方法仅构建几何结构信息,为此本文首先通过局部特征跟踪和帧间匹配构建三维结构信息,然后经过数据关联从目标检测框的特征投影分布中拟合对偶二次曲面的地标紧凑表达,同时借助本文异源配准定位方法计算地标中心的经纬度坐标信息,恢复物体真实尺度。通过采集室外数据进行实验证明了地标描述方法的实用性。（3）针对拒止环境下的地面目标感知、建图、定位等关键技术需求,本文设计适用于真实拒止场景的空中视觉投影系统。基于四旋翼无人机的硬件平台,自主开发图传系统和上述关键技术需求对应的组件模块,通过ROS系统构建空中视觉投影系统整体的软件平台,有效解决拒止场景下的自主定位。基于本文采集的包含农田低纹理场景的0.6km~2区域数据集进行测试,在250m、300m、500m三个飞行高度上验证了定位系统性能。通过APE和RPE等主流定位误差评价指标进行对比分析,实现无人机自身定位误差的3倍标准差置信区间均在18m范围内。