随着我国经济的腾飞，我国遥感事业和计算机技术不断发展与日趋成熟，遥感技术在我国的多个行业中得到了非常广泛的应用，并且各行各业对遥感影像的需求也逐渐增加。然而，遥感影像数据与日俱增，对海量遥感影像数据的安全存储与快速检索造成了空前的压力与挑战。针对这两个问题，本文在实验室项目的基础上提出了“DIS:基于Hadoop的分布式遥感影像搜索引擎的设计与实现”，旨在为海量遥感影像元数据设计一套高效的搜索引擎，从NoSql的元数据分布式快速检索系统，再到基于HBase+Lucene的分布式全文检索系统，最后到基于MapReduce WEB地图遥感影像的区域搜索的整套系统的设计与实现。　　本系统采用MongoDB NoSql分布式存储技术，基于Mongodb的分片技术，以此解决了海量元数据的安全快速存储问题;采取Lucene与HBase技术，为用户提供了一套海量遥感影像元数据的全文检索系统;最后，结合当前Hadoop MapReduce思想，利用集群的特性，快速地实现多边形过滤算法;为WEB地图的区域搜索中提供一整套的“遥感影像元数据覆盖率”的推导、计算方法和实现。