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由于航空航天技术和互联网技术的高速发展,遥感影像数据的数据量增长速度也在迅速的加快,这样就加大了对海量遥感影像数据进行存储与管理的难度。传统的方式都是采用集中式来对海量遥感影像数据进行管理的,它的不足之处在于影像数据量很大时很容易达到系统的瓶颈,这样不仅占用了大部分存储空间,而且浪费了大量的时间和资源。因此,如何更有效的来管理海量遥感影像数据就成为目前急需研究的一个比较有价值的课题。而分布式文件系统的出现却恰恰能够解决这一难题,它采用的是分布式管理技术,为海量遥感影像数据的管理带来了新的技术和方法。本文通过借鉴已有分布式文件系统对海量遥感影像数据管理的技术和方法,研究设计了基于Hadoop的海量遥感影像数据管理框架,并对影像数据的存储模型和海量遥感影像数据的入库技术做了详细的介绍,具体内容包括以下几点：(1)论文对国内外海量遥感影像数据的存储管理现状与分布式文件系统的发展现状进行了分析与总结。主要针对国内外主要的几种分布式文件系统做了介绍,其中有NFS网络分布式文件系统、GPFS分布式文件系统、AFS分布式文件系统、Google分布式文件系统及Coda分布式文件系统,并指出了它们的特点与不足。(2)论文对分布式的相关技术研究和遥感影像数据的结构特点,以及海量遥感影像数据的组织逻辑结构与分块技术做了深入的分析和阐述,并对海量遥感影像数据存储管理的主要技术路线进行了研究,指出了现有技术的特点及存在的不足。(3)论文介绍了基于NoSQL的HBase数据库,对海量遥感影像数据数据的影像金字塔技术与影像金字塔构建技术做了研究,并提出一种基于Hilbert曲线的索引方法和一种新的影像数据存储模型,它能够适用于多时相的,多分辨率的海量影像数据,还能够存储和查询同一区域内不同时间段的海量遥感影像信息。(4)对论文中提出的技术方法通过实验做了验证。