随着对地观测技术和空间科学技术的发展和成熟，卫星遥感影像数据的种类和数量迅速增长，影像时间分辨率和空间分辨率也越来越高，影像实时监测区域已经覆盖至全球范围。与此同时，遥感影像数据在测绘、城市规划、国防军事、防灾减灾、国土资源管理等领域有着越来越广泛的应用。　　 遥感影像本身包含着丰富的地学、语义和拓扑信息，同时也包含大量不重要的背景信息，而人们真正感兴趣和可以利用的信息往往集中于影像的某个区域或者某个特定目标上。在当前遥感影像应用模式下，为了获取特定目标的影像信息，人们不得不同时存储、计算和传输目标及其背景数据；故而面对海量的遥感数据资源，发现和定位所需要研究的影像区域或影像目标常常也需要花费较多的时间，这些问题的存在都较大程度上降低了遥感影像的利用效率。如何深入挖掘全球海量遥感影像数据资源，显式表达遥感影像中隐含的重要目标信息，形成一种创新的遥感影像应用方式便成为遥感影像应用领域的亟待解决的重要问题。　　 全球剖分模型具有基于全球、多分辨率、支持尺度变换、空间位置分布均匀、融合空间索引机制等优点；基于地图分幅拓展全球剖分模型(EMD剖分模型)融合和拓展了地图分幅数据组织体系，提供了对现有遥感数据较为高效的组织和索引方法；而且在深度剖分层次下，其剖分面片的几何精度已经能够满足对空间实体的表达要求，这使得基于面片表达影像目标具备了可能性。本文基于EMD剖分模型提出一种面向全球遥感影像感兴趣目标表达的剖分数据模型：首先将感兴趣目标抽象为线状和面状目标实体对象，然后将目标表达为数量最少、不同层次的剖分面片集合；建立感兴趣目标库，保存感兴趣目标的面片集；建立目标属性和热点信息库，保存目标的属性和热点信息。剖分数据模型通过面片编码实现对目标的定位和目标影像的索引，同时建立目标与属性和热点信息之间的关联，实现对感兴趣目标的位置和“精确形状”、属性和热点信息以及影像数据的一体化表达，并使得用户能够搜索、选取和编辑感兴趣目标，从而创新了遥感影像应用和共享方式，提高了影像利用效率。　　 本文通过设计GeoIR Test实验系统，来验证本模型的实用性和有效性。实验表明本模型对遥感影像感兴趣目标具有较高的表达效率，或将成为基于影像的全球GIS的基础。剖分化表达的感兴趣目标共享和分发系统，较传统的分景和分幅影像共享方式而言，大大减少了存储和传输的影像数据量，在应急和窄带宽网络下的具有较大的应用优势。