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高分系列卫星遥感数据的深度开发和利用是建立在其数据本身质量合格的基础之上,但是高分卫星遥感数据来源广泛的特点及在市场上的流通过程导致了其数据本身的质量难以保证。因此,检测高分系列卫星的遥感数据质量的研究工作成为了一项重点工作。本文首次对国产高分系列卫星存在的数据质量问题进行系统性地梳理,并提出了一套面向高分卫星数据的质量检测技术方法与流程,目的在于实现能够快速检测海量高分系列卫星遥感数据质量的质检系统,满足各领域和各类型用户获取质量合格的高分系列卫星遥感数据的应用需求。本文的重点研究内容包括以下几个方面:1.提出一种基于星型模式的高分遥感数据信息多维模型,并结合此模型设计一套高分数据的质检方法与流程。研究分析星型模式多维数据模型(Multidimensional Data Model)的结构与优点,利用多维数据模型在存储、查询以及多角度展示大量数据方面的优势,得出有利于梳理高分数据特征与共性的信息,并在此模型的基础之上总结出一套高分系列卫星遥感数据的质量检测技术方法与流程。2.设计出一种基于COGON高分遥感数据并行质量检测架构模型。结合COGON架构多网络入口特征及跨网络多节点处理能力的特点,构建出一种能够并行检测高分数据质量的质检架构模型,提高高分系列卫星遥感数据质量检测的效率。3.完成面向我国高分系列卫星遥感数据质检系统的设计与实现和高分数据质检服务集群的搭建,验证本文设计的高分数据质检流程与方法的有效性和基于COGON高分遥感数据并行质检架构的可行性。本文所设计的面向高分系列的遥感数据质检系统已在中国科学院遥感与数字地球研究所开发的综合数据库运行管理系统中得到了初步运用,经过实验验证和运行测试,面向高分系列的遥感数据质检系统对海量高分数据质量检测的结果具有可靠性,检测效率具备明显优势。