本发明公开了一种基于图像及NeRF模型的建筑三维模型构建方法及系统，本发明方法包括取无人机围绕目标建筑飞行拍摄的时空图像集，利用卷积神经网络CNN进行多尺度的空间特征学习以实现空间特征感知；将得到的特征对齐融合为特征图时序拼接序列，利用LSTM层以实现时间特征感知；将LSTM层的输出结果利用全连接层进行相机参数预测；基于相机参数预测得到的相机参数，将时空图像集利用时变NeRF模型生成所需的预测视图以作为目标建筑时变的三维模型重建结果。本发明旨在实现快速准确地获取测量数据，针对包括复杂的几何建筑和大规模的场景范围在内的建筑实现精细化、快速的三维模型构建。