随着遥感技术的飞速发展,遥感影像数据的应用遍布各行各业,如气象、军事、农林、城市规划等等。随之就是遥感影像数据越积越多,数据量越来越大,从GB数量级迅速增长到TB级数量级。面对大规模的海量遥感影像数据,如何进行有效管理,如何从中寻找和获取有用的数据,各个应用单位都会面临着巨大的困难和挑战,都迫切需要一个切实可行的大规模遥感影像管理系统。随着信息技术的快速发展,数据管理前沿技术也不断提高,为人们处理大规模数据提供新的思路和解决方案。尤其是近年来提出的Hadoop分布式文件系统和MapReduce编程框架,对于某些特定的大规模数据,有很好的处理能力。正是基于海量遥感影像数据面临的管理挑战下,本文研究和探索了大规模数遥感影像数据的管理方法,设计并实现了一个海量遥感影像数据管理系统。要做到有效管理海量影像遥感数据,就必须做到对影像的大规模存储、快速检索、浏览以及获取。本系统以分布式文件系统和关系数据库管理系统相结合,将原始数据和元数据分开存储。大规模的原始遥感影像数据存储在分布式集群上,影像的元数据存储在关系数据库中。这样对于遥感影像数据来说,元数据管理是一个非常重要部分,本文重点将元数据管理作为单独的子系统进行实现。对于大规模影像,元数据的提取工作也是一个挑战,本文重点研究了在Hadoop平台上利用MapReduce实现并行提取海量遥感影像元数据的方法,大大提高了海量影像元数据抽取的效率。最后设计和实现了具有多分辨率快速检索以及三维可视化浏览等功能的海量遥感影像管理原型系统MRIM MS。