申 焕，石晓春，邱宏华

（广东省国土资源测绘院，广东 广州510500）

0 引 言

随着遥感技术和数字摄影技术的快速发展，遥感影像数据的应用越来越广泛，已成为重要的数据源和数据更新的手段[1]。近年来，遥感技术研究的力度不断加大，各种新卫星不断升空，遥感数据源呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的发展趋势，传感器常常接收到超过1G的大数据量遥感影像[2]。

有效处理海量遥感影像数据，是解决诸如气象预报、资源普查、导航定位、农业生产、环境监测等领域遥感产品生产系统的大规模复杂应用的关键。国内外许多学者已进行大量研究，如袁帅等[3]在ArcInfo和Oracle8i的基础上，通过对影像数据分块存储、建立空间索引、元数据存储、完成了海量影像数据的管理；王俊等[4]对多图幅海量数据电子地图快速显示做了一系列研究；朱江等[5]基于Geo－Raster实现了海量影像数据的在线发布和共享；王佳等[6]提出了一种面向海量空间数据的并行UNION查询技术。针对目前通用的顺序处理已不能满足海量数据运算要求的问题，基于MPI并行处理开发环境，进行了海量遥感影像并行处理研究，大幅度地提高了海量遥感影像数据的运算速度。

1 技术背景

1.1 遥感影像切分与合成

遥感影像切分即将整幅遥感影像按照其金字塔分层的级别分割成若干小的图片，每个切片单独存储为一个文件，并按照一定的规则存储在文件系统中。遥感影像合成即将切片目录中的所有切片拼合在一起，形成一幅完整的影像，且该完整影像需复制切片的空间参考、仿射变换等信息。……