Multi‐perspective airborne images that combine oblique and vertical views of the ground have proved to be a valuable source of information for numerous applications requiring a digital representation of the world. In this paper, an automatic methodology for rough georeferencing of large datasets of multiview oblique and vertical aerial images of urban regions without any metadata is proposed. Using feature‐based matching combined with robust model fitting and least‐squares techniques, the method requires the measurement of a minimum number of points with known coordinates in only one image. The results of this methodology are discussed through the presentation of a developed software suite which identifies the overlapping images, georeferences them, extracts their footprints, subdivides the images into groups based on these footprints and detects the images that cover a specific region. L'imagerie aérienne à perspective multiple combinant des visées obliques et verticales du terrain est une source d'information précieuse pour de nombreuses applications nécessitant une représentation numérique du monde. Cet article propose une méthode automatique pour le géoréférencement grossier de grandes bases de données d'images aériennes à visées obliques et verticales sans aucune métadonnée. Utilisant un appariement de primitives combiné à un calage de modèle robuste et à des techniques de moindres carrés, cette méthode exige la mesure d'un nombre minimum de points de coordonnées connues dans une seule image. Les résultats de cette méthode sont discutés à partir d'une suite logicielle dans laquelle les images présentant un recouvrement sont identifiées et géoréférencées, leurs empreintes sont extraites, les images sont divisées en groupes en fonction de ces empreintes et celles qui couvrent une région particulière sont détectées. Für viele Anwendungen, die eine digitale Repräsentation der Erde benötigen, sind Mehrfach‐Luftbilder aus einer Kombination von schrägen und vertikalen Aufnahmen eine wertvolle Informationsquelle. Dieser Beitrag schlägt eine automatische Methodik vor, um eine genäherte Georeferenzierung von großen Datensätzen aus schrägen und vertikalen Luftbildern über urbanen Regionen ohne Metadaten zu realisieren. Es wird merkmalsgestützte Bildzuordnung, kombiniert mit einer robusten Modellanpassung und Kleinste‐Quadrate Techniken, eingesetzt. Diese Methode benötigt nur die Messung einer minimalen Anzahl von bekannten Punkten in nur einem Bild. Die Ergebnisse dieser Methodik werden an Hand des entwickelten Softwarepaketes vorgestellt. Zunächst werden die überlappenden Bilder identifiziert, diese dann georeferenziert, die Bodenabdeckung extrahiert, die Bilder in Gruppen anhand dieser Bodenabdeckung unterteilt und abschließend die Bilder detektiert, die eine spezifische Region überdecken. Las imágenes aéreas de múltiples perspectivas combinando vistas oblicuas y verticales han demostrado ser una valiosa fuente de información en numerosas aplicaciones que requieren una representación digital del mundo. En este trabajo, se propone una metodología automática para la georreferenciación aproximada de grandes conjuntos de datos de múltiples imágenes aéreas de vistas oblicuas y verticales de regiones urbanas sin ningún tipo de metadatos. El método requiere la medición de un número mínimo de puntos con coordenadas conocidas en una sola imagen al combinar la correspondencia basada en características, la estimación robusta de modelos y técnicas de ajuste de mínimos cuadrados. Los resultados de esta metodología se discuten a través de la presentación de un paquete de software que identifica las imágenes superpuestas, las orienta, extrae sus áreas de cobertura, subdivide las imágenes en grupos en base a estas áreas, y detecta las imágenes que cubren una región específica. 结合倾斜和垂直之多视角航空影像,业已经确认是数字化描述真实世界之多种应用的重要信息来源。本文针对在没有任何诠释资料的城市地区,包含垂直与倾斜航空影像的大型数据集中,自动化进行概略地理对位,提出解决方案。使用特征匹配,与强钝模型拟合和最小二乘技术相结合,本方法仅需要量测一张影像中少数已知点。本文探讨此一方法之成果,以包含标示重迭影像、地理定位、撷取足迹点、根据足迹点将影像分组,以及侦测涵盖某一特定区域之影像等功能之软件呈现。