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遥感技术的快速发展使得遥感影像数据的种类成倍增加,同时在数量级上呈现出几何级数的增长。随着遥感影像数据应用与业务需求不断提高,给遥感影像的管理提出了更高的要求,高效存储和快速检索成为当前亟待解决的问题。而在互联网技术不断革新的今天,云存储作为新型存储模型为数据提供无限的存储能力,应用此技术于海量遥感影像的管理和存储,也是当今研究的热点。而对于空间数据的快速检索,离不开高效索引技术的支撑,研究高效的索引机制对于空间数据的检索具有重要价值和意义。除了检索性能方面的要求,遥感影像存储管理的另一个技术指标就是检索准确度,比如从海量遥感影像中精确查找出具有某一地物特征的影像数据。因此,基于语义特征的遥感影像检索也是论文中的研究点。基于以上问题的提出,本论文对遥感影像数据管理和检索做了一系列研究。因此,论文的主要研究工作和成果包括:(1)设计不同解析方法提取所需遥感影像元数据,并将其组成遥感影像数据管理系统的数据表,基于这些元数据对遥感影像实现多种方式的查询和检索。此外,遥感影像数据作为一种空间数据,对其检索性能的优劣直接受索引机制的影响,因此本文还设计了实验验证不同空间索引机制的性能差异,即利用二维空间数据对建立的索引树进行性能测试。该实验基于不同的数据量级与索引项,通过Java程序以可视化的方式实现对不同索引技术的性能测试和验证。(2)设计对遥感影像进行语义特征检索的技术方案,基于该方案完成对遥感影像所包含的地物特征的提取,并将这些特征映射为一组语义ID的字符串,以该字符串作为遥感影像管理系统的元数据存入数据库中。主要思想是:首先,基于分水岭变换和Full Lambda-Schedule合并分块算法,分割原始遥感影像;其次,基于SVM分类算法完成遥感影像特征提取和分类;最后将分类好的特征映射为语义ID。(3)开发遥感影像数据管理系统。通过对系统的需求分析,设计该系统的系统架构,由此架构开发了基于Hadoop的遥感影像数据管理系统。重点研究了Hadoop系统的文件交互流程,并基于HDFS高效地存储管理遥感影像数据。遥感影像数据管理系统是一个B/S架构模型系统,通过设计每层功能模块,最终完成影像的查询检索、快速浏览以及本地下载等。