高性能计算机的迅速发展为海量遥感数据处理提供了强大的计算资源，基于集群及计算存储一体化的高性能计算已成为目前最主要的计算平台。在集群环境下设计并实现海量遥感数据并行处理系统是提高遥感数据处理速度的必然选择。随着高分辨率及传感器类型的增加，遥感数据TB级的增长对高性能遥感数据处理平台的I/O要求造成非常大的压力，包括服务器磁盘的读写压力，服务器网段的传输压力等，为了最大化发挥分布式并行优势，在保证系统安全稳定的前提下，本文采用了计算存储一体化策略，以减少并行处理系统中的数据传输。本文在分析了网格、云计算及集群计算等几种高性能计算的优缺点基础上，提出并实现了一种基于计算存储一体化的高性能集群架构，以实现对海量遥感数据的高效处理，并在卫星遥感基础共性产品一体化处理系统中得以应用。本文的工作主要体现在以下几点：（1）基于已有集群系统，深入研究遥感数据高性能计算处理系统，针对海量遥感数据对处理平台I/O、服务器磁盘的读写及网络传输造成的压力等问题，采用把数据存储从原来集中到一个机器变成计算、存储一体化架构，最大限度降低系统架构的I/O传输，更充分利用了存储服务器的计算资源、计算服务器的存储资源，从而提高平台的整理处理时效。（2）采用了逻辑上静态、物理上可动态扩展的分布式存储模型来实现对海量遥感数据的存储及管理。引入虚拟磁盘空间（VDS）的概念来把切片分配到多个存储站点，并采用交叉备份方式确保系统的稳定性。（3）采用三级并行策略来最大化发挥高性能并行计算在大规模的遥感影像处理中发挥着的重要作用（4）实验验证。通过使用不同类型卫星的数据测试，从多个角度进行对比验证，证明本文提出的高性能集群架构并行处理能力和效率上均有提升。