La ortorrectificación de imágenes satelitales monoscópicas de muy alta resolución (VHR, por sus siglas en inglés) espacial es un proceso fundamental para asegurar la interoperabilidad de la información espacial obtenida a partir de ellas y más si se desea generar cartografía básica. Por lo anterior, estudios previos han utilizado distintos tipos de insumos entre los que se destacan múltiples fuentes de puntos de control y modelos digitales de elevación (DEM) de todo tipo, además de probar distintos métodos de optimización. Este trabajo de investigación tiene como objetivo usar de manera conjunta y evaluar la utilización de algoritmo evolutivo Particle Swarm Optimization (PSO, por sus siglas en inglés), puntos estereoscópicos provenientes de bloques fotogramétricos y DEM de distintas fuentes, para la obtención de productos cartográficos de escala 1:10.000 comparando sus resultados con lo obtenido por mínimos cuadrados ordinarios (OLS, por sus siglas en inglés) que ofrece las soluciones comerciales más utilizadas en el mercado. La metodología se compone de tres etapas. La primera corresponde al procedimiento de evaluación de DEM disponibles, generación de bloques fotogramétricos y puntos estereoscópicos junto al aseguramiento de la calidad de estos productos desde un enfoque fotogramétrico. La segunda etapa fue realizada la ortorrectificación de las imágenes monoscópicas VHR utilizando los módulos especializados de las soluciones comerciales (OLS) más utilizadas seleccionando el grado del apropiado del modelo de disposición espacial Rational Functional Model (RFM, por sus siglas en inglés) con su correspondiente evaluación. La tercera y última etapa corresponde a los procesos necesarios para la estimación y selección de los coeficientes del modelo de disposición espacial RFM usando PSO y el método Feature Condition Analysis junto a todo el flujo necesario para la generación de la ortoimagen final junto a una validación de los supuestos estadísticos sobre los residuales. Como resultado de los experimentos con OLS se observa que el uso de los puntos estereoscópicos es adecuado, pero el DEM influencia significativamente la exactitud posicional del producto final, a pesar de no ser adecuados para la escala objetivo. Además, cada algoritmo posee su propio procesamiento traducido en el resultado final y diferente modelo seleccionado, razón de la diferencia en los resultados, por lo que es necesario profundizar con mayor rigor en estos experimentos si se desea estudiar otros tipos de métodos de optimización. Mientras que con el uso del algoritmo PSO se observó mejora en promedio en un 3% la exactitud posicional de la ortoimagen sin embargo su utilización requiere de elevados recursos computacionales y además este tipo de método de optimización no se encuentra disponible aún en software especializado siendo difícil su implementación en masa de procesos productivos cartográficos. (Texto tomado de la fuente).