伴随遥感对地观测技术的发展,多元、多尺度、多时相的遥感影像数据不断产生,遥感影像的数据量呈现出近似指数级的增长,传统的遥感数据管理模式已无法满足遥感影像大数据组织管理的需求,如何实现海量遥感数据的高效组织逐渐为人们所重视。目前,结合新兴数据技术与管理模式研发针对遥感影像大数据的管理服务组织方案已成为学界的研究热点。本文旨在以已有的遥感数据组织管理技术为依托,以分布式存储、计算技术为基础,构建一种高效、稳定、可靠的遥感数据管理服务方案,为遥感影像大数据的组织管理提供一种新的思路。基于GeoTrellis的遥感影像大数据管理服务方案采用分布式文件系统HDFS存储遥感影像,以基于Spark的分布式栅格数据处理框架GeoTrellis为核心,灵活运用Accumulo和YARN等工具,实现遥感影像大数据的高效管理。在影像数据管理的过程中引入了遥感数据混合存储模型和遥感影像瓦片时空索引技术。在服务构建过程中针对瓦片服务格式的问题设计了针对分布式系统瓦片服务的转换程序。文中结合遥感影像大数据管理服务的设计方案与遥感影像大数据管理的实际需求,实现了一套遥感数据管理服务原型系统。该系统从遥感影像入库与下载、影像查询、影像服务发布三个主要的方面对遥感影像大数据管理服务遇到的容量、效率等相关问题进行了解决。通过性能测试得出,原型系统遥感影像金字塔模型的构建效率是ArcGIS Server系统的2倍以上,且在不断增加遥感影像规格的过程中,原型系统的单位影像构建耗时近似呈线性增长,验证了原型系统构建金字塔模型的稳定性。此外,通过压力测试,验证了原型系统遥感影像瓦片服务在同时访问用户数达到100时,也具有每秒处理超过100次事务的能力。测试实验证明了基于GeoTrellis的遥感影像大数据管理服务方案在实践上的可行性。总而言之,基于GeoTrellis的遥感影像大数据管理服务方案解决了遥感影像大数据管理服务在海量遥感数据存储、组织、管理和服务发布中所遇到的主要问题,且相对传统的解决方案而言具有明显的优势。方案原型系统的高效性、稳定性和可靠性验证了系统方案的实用价值,为系统方案的推广应用提供了可参照的技术指标支撑。