随着计算机技术、传感器技术的不断发展,遥感影像数据的成像分辨率不断提高,数据类型日益丰富,遥感影像数据量正在呈几何级数增长,给遥感影像数据资源的共享与数据产品的分发带来了巨大的困难,也使影像数据的快速传输、存储、管理面临新的挑战。本课题就是在这种背景下提出的,目的在于解决海量遥感影像数据存储、管理和发布中所需的关键技术。本文着重于对海量遥感影像数据的存储技术进行研究和探讨。在对现有的海量遥感影像数据存储解决方案进行了研究和分析的基础上,设计并构建了D-MaRISS(Distributed-Mass Remote-sensing Image Storage System)存储系统。论文首先对D-MaRISS的设计目标、体系结构进行了论述,着重介绍了D-MaRISS系统的数据组织、数据处理流程、副本策略、故障检测与恢复、集群管理系统、遥感影像数据在D-MaRISS系统中的组织等关键技术。其次,论文重点研究了分布式并行计算在D-MaRISS系统中的应用,分析了MapReduce并行计算框架的原理、编程模型、执行流程、容错处理,并针对D-MaRISS系统中影像数据文件的预处理和建立影像金字塔这两个具体的应用给出了其MapReduce的具体实现。最后,论文通过搭建实验系统,对D-MaRISS系统的聚合读写性能和影像数据块的读取性能进行了测试。实验结果表明,D-MaRISS系统的读写性能完全满足课题的要求,对并发读取能够提供高效的支持,具有良好的实际应用价值,可广泛适用于海量遥感影像数据管理与发布的场合。