遥感卫星影像的数据量以PB级的速度不断增长,传统的卫星数据处理流程面临数据存储和数据管理的重大挑战,在移动目标检测等应急遥感领域,遥感影像处理需要克服现场处理的环境局限和资源局限,在机动环境下实现高性能快速实时处理。近来多项研究证明,常规卫星数据地面处理系统和算法并未顾及计算效率和体积功耗,现势性的卫星处理必须鄙弃单机手动的处理模式。目前软硬件水平大幅提升,集群计算等高性能处理技术被广泛应用,包括遥感测绘在内的广大学科领域结合高性能计算技术的现象已经非常普遍。因此,如何在海量遥感数据快速涌入的实际现状中,利用高性能技术手段进行光学卫星遥感预处理算法改造,构建动态均衡地并行计算架成为了高性能遥感影像预处理函需解决的问题。针对光学卫星数据实时处理流程,基于核心算法的GPU(Graphics Processing Unit)并行程序基础,本文设计了遥感影像流式处理架构。该架构提出了改进的一致性hash算法作为节点动态负载调节的策略,合理设置了双层处理模式以适应实时处理的多变环境。在架构采用了多层存储架构和Intel C++ Compiler编译器优化进行深度软件优化。本文提出的流式框架基于流式处理模式,适合应急领域的遥感影像实时快速处理。针对基于流式架构的算法软件,基于资源三号等多颗国内光学卫星数据,本文分别就传统算法的存储架构、编译器优化、GPU算法优化等方面进行了对比测试。测试结果证明,本文构建的多层次存储架构,内存盘读写能力达到普通硬盘的60倍以上,明显加快文件传输效率;编译器优化策略缩短1/3的软件运行时间,明显加快CPU(Central Processing Unit)主频运行效率;就整体而言,算法的全色CCD正射影像生成时间缩短到了 33s以内。