Para mejorar la precisión del posicionamiento de objetivos en imágenes electroópticas de drones, optimizar aún más el método de posicionamiento electroóptico y el diseño del sistema. Se ha construido un modelo de posicionamiento de objetivos en imágenes electroópticas, se ha logrado la orientación geométrica en el espacio mediante una transformación de coordenadas, se ha utilizado la teoría de la composición de errores para evaluar la sensibilidad a los errores. Se realizó una evaluación de la precisión del modelo de posicionamiento utilizando el método de Monte Carlo combinado con mediciones reales, y se estudiaron los efectos de acoplamiento de errores de posición angular. El método de Monte Carlo mostró que, con el aumento del número de mediciones, los errores de posicionamiento siguen una distribución normal en el sistema de coordenadas rectangulares geodésicas con una media de 0, y el error de posicionamiento en el espacio disminuyó de 18,71 m en un posicionamiento único a 0,28 m, acercándose al valor real de medición. Tras el análisis de los factores de influencia en la precisión, el impacto de los errores de posicionamiento y distancia depende principalmente del valor del propio error, mientras que el impacto de los errores angulares y de actitud también está estrechamente relacionado con el estado de la medición. Este artículo evaluó el efecto de acoplamiento de múltiples errores heterogéneos, revelando los mecanismos de influencia de cada fuente de errores en la precisión del posicionamiento, proporcionando así una base teórica para el desarrollo de estrategias de supresión de errores de posicionamiento en las imágenes electroópticas de drones, lo que es de gran importancia para mejorar la precisión de la medición de posiciones de objetivos.

Posicionamiento electroóptico de objetivos; Precisión de posicionamiento; Modelo de posicionamiento de objetivos; Análisis de errores