非合作遥感影像定位是指确定元数据丢失影像所代表的地面区域，作为实现图像融合、影像校正、地理信息标注等必不可少的关键步骤之一，于军事、经济和科研都具有重要价值。但遥感影像包含信息量大，存在非同源、不同分辨率、多时相间的差异，因此如何准确实现自动定位是一直以来的难题。本文针对滨海遥感影像特点，基于影像形状特征，对其定位算法进行了探索性研究。　　海岸线作为滨海区域遥感影像中的主要地物目标之一，具有简单、稳定、包含信息量大的特点，因此本文提出了一种基于海岸线形状匹配的遥感影像定位框架。框架首先提取海岸线作为滨海影像特征，然后基于海岸线形状匹配实现最终定位。　　为了对滨海影像海岸线进行有效提取，提出了一种面向应用的海岸线提取方案。结合水体增强与水体分割算法，实现了较为准确的海岸线自动提取。同时为了解决云层遮挡等强干扰存在的情况，引入了半自动化提取技术，以实现人机交互，提高了海岸线提取的通用性。　　为了有效实现海岸线匹配，考虑到海岸线形状复杂多变等特点，提出了一种基于曲率积分的形状匹配算法。首先提取基于曲率积分的尺度不变签名作为海岸线形状描述算子，然后通过对形状描述子进行相关匹配，得到最终定位结果。方法具有平移、旋转、尺度不变特性，可以有效的解决海岸线匹配问题，得到了较为准确的定位结果。　　最后，本文选取了多组Landsat和SPOT卫星图像进行试验。结果表明，文中提出的方法对于非同源、多时相、多分辨率的非合作遥感影像有着很好的定位效果。同时与传统基于图像配准的方法相比，可以解决较大搜索范围内的定位问题，且能得到较高的定位精度，为基于形状的滨海遥感影像定位技术在实际应用中提供了一种新的解决方案。