تم تطبيق التحديد الجغرافي (Geo-localization) على نطاق واسع كتقنية مهمة لاستخراج الإحداثيات الطولية والعرضية لمسار الطائرات غير المأهولة (UAV) أثناء الطيران في الأماكن المفتوحة. وبسبب التداخل المحتمل أو احتمال انسداد إشارات GPS، اكتسبت الطريقة القائمة على استرجاع الصور، التي تقل احتمالية تأثرها بالتدخلات، اهتمامًا واسعًا في السنوات الأخيرة. يمكن تحقيق التحديد الجغرافي للطائرات غير المأهولة والمركبات الفضائية من خلال استعلام صور مسبقة الحصول عليها من الأقمار الصناعية باستخدام صور ملتقطة من الطائرات غير المأهولة مُعلّقة ببيانات GPS، من زوايا مختلفة. في هذه الورقة، تُستخدم تقنية تحويل الصور لاستخراج معلومات التحديد الجغرافي من زوايا متعددة بين الطائرات غير المأهولة والمركبات الفضائية. كما تم اقتراح طريقة تدريب من مرحلة واحدة للتحديد الجغرافي بين الطائرات غير المأهولة والمركبات الفضائية، والتي تُحقق في آنٍ واحد التمثيل المميز عبر الزوايا المختلفة واسترجاع الصور، وتحقق دقة أعلى مقارنةً بالتقنيات الحالية ذات المراحل المتعددة. كما تم تصميم دالة خسارة ثلاثية ذات حد ناعم متعدد الأجزاء (piecewise soft-margin triplet loss) لتجنب تجمّد معاملات النموذج في مجموعات غير مثالية ناتجة عن نقص القيود المفروضة على العينات الموجبة والسالبة. تُظهر النتائج أن دالة الخسارة المقترحة تُعزز دقة استرجاع الصور وتحقيق تقارب أفضل. علاوةً على ذلك، تم اقتراح طريقة لتعزيز البيانات (data augmentation) للصور الفضائية للتغلب على التباين الكبير في عدد عينات الصور. وعلى معيار University-1652، حقق الأسلوب المقترح أفضل النتائج المحققة حتى الآن، مع تحسن بنسبة 6.67% في معدل الاسترجاع (R@1) و6.13% في الدقة المتوسطة (AP). سيتم نشر جميع الشيفرات المصدرية لتعزيز قابلية إعادة التكرار.