随着遥感技术的发展,遥感数据在日常生活中的应用越来越广泛,如地形测绘、数字地球、资源调查以及气象灾难预报等。其中高分辨率、多传感器和高时相的遥感影像成为对地观测的基础数据,遥感影像的数据量成几何级数增长。面对如此庞大的遥感影像,如何进行快速检索并显示用户感兴趣的数据成为研究热点。学者依次提出分块技术、LOD模型、影像金字塔等解决方案,其中影像金字塔因结合了分块技术和LOD模型两者的优点,而被作为遥感影像常用的组织模型。影像金字塔的构建过程是以原始分辨率的影像作为金字塔的最底层,通过对原始影像采用特定的重采样方法,建立一系列图像内容相同但详尽程度和分辨率不同的影像,并且随着金字塔层数的增加图像的分辨率逐渐降低。显然对于当前海量遥感影像来说,这种方法生成金字塔耗时长,效率不高,不能满足诸如在线地图及时更新的需求。近年来,随着并行计算技术的快速发展,针对金字塔生成这一数据密集型计算任务,算法的并行化将大大提高大数据集处理的能力。本文利用分布式数据存储和并行计算技术,在传统的金字塔算法上进行改进,提出了基于瓦片的N*M宫格划分,将传统的金字塔创建的大任务分割成多个子任务,从而加快金字塔的创建。同时为了将分布在不同节点上的金字塔文件统一在一起,本文同时实现了面向金字塔的线性四叉树的索引,该索引可以解决目前空间索引在经纬度上表示不明确、方向性不强的问题。本文在1个控制节点和5个计算节点的集群下,实现了本文提出的金字塔创建算法。实验结果和单机传统金字塔算法作了对比,由此证明本文提出的算法具有一定的先进性。