发展高分辨率对地观测技术是我国2006年确立的16个重大科技专项之一,这一项目的实施,必将促进我国高分辨率遥感应用技术的发展,同时也为遥感数据的应用与处理带来了挑战。在有条件能够获取高分辨率遥感数据的同时,必将需要一套更加高效的处理方法,并最终使之得到有效的应用,否则这一技术的发展就失去了根本。基于分布式的存储,通过高性能的集群对海量遥感数据进行处理,已经是一种非常有效的方式。但对于集群应用环境来说,成本,能耗,以及规模等问题,都可能成为制约处理效率方面的因素,近几年来,基于GPU的通用计算技术为我们在这方面提供了另外一种途径。作为专门为图形,图像处理提供硬件加速的硬件,其通用运算接口能够为影像处理提供加速几乎是自然而然的事情。采用GPU+CPU的混合计算系统,比以往单纯CPU运算高出几十倍甚至几百倍,上千倍,将一直局限在大型服务器集群和超型计算机领域的高性能计算推向主流,可以使得PC和工作站具有超级计算的能力。此外,空间信息的数字化存储,网络化传输,可视化表达和智能化应用是一个必然的趋势,而这几个方面是相互关联,存在制约关系的。好的数据存储方式,优化的网络传输,必然能够提高海量遥感数据的可视化应用效率。传统的存储方式往往存在弊端,有的模式是为数据管理和生产而设计,有的则是为可视化应用而设计。将二者有机统一起来,并采用一些新技术,在可视化技术中适当创新,也是本文讨论的问题之一。本文从数据的存储,处理及应用三个方面阐述了海量遥感数据在计算机中的应用问题,文中着重论述了如下几个部分：1)海量遥感数据的存储模式及调度结合遥感数据的生产处理系统与可视化应用系统对数据存储的需求特点,提出了一个混合模式的数据管理系统,在实际应用中取得了满意的效果,既满足了数据管理上的需求,又符合可视化应用系统的需要。2)遥感数据的高性能处理及分析这部分属于本文的重点内容。结合实际遥感数据处理算法的特点,论述了采用GPU加速技术,对算法进行改造优化的步骤,从而提高了算法效率。着重以基于相关系数的匹配算法,以及大范围条件下矢量与栅格之间的空间分析算法为代表,分别阐述了遥感数抓的邻域处理,矢量运算,矢量栅格联合分析以及全局数据统计等算法的处理流程和优化方式。3)海量遥感数据的三维可视化应用主要针对海量遥感数据的地形渲染及交互方式进行了叙述。重点介绍了数据库中任意索引格网划分的条件下,DEM和正射影像之间如何正确匹配渲染,仍然使用了基于可编程的GPU渲染技术,无论从效率,效果上,都优于传统的直接基于OpenGL的渲染方法。尤其是在可视化表达手段上,由于采用高度可编程的方式,复杂的可视化效果只需要简单的手段即可实现,对复杂多维地形相关信息的可视化表达提供了一个非常好的于段.上述几个组成部分是针对一个基于海量遥感数抓的可视化管理及应用系统,对其中影像效率的环节加以重点关注,并提出解决方法。文中叙述的方法已经在某集群数据处理系统中得到应用,而且取得了非常好的效果。尤其是通过GPU通用计算技术实现的栅格处理算法,较用户的原始算法都有几倍,几十倍的效率提升,大大提高了整个集群系统的处理效率。