洪涝监测作为一种复杂、多因子、危害大的灾害,实现综合、全面的、及时的监测是一项严峻的挑战。作为一种复杂的观测系统,遥感数据系统具有多种来源,数据访问协议异构,元数据编码模型异构的特点。然而,面对多源异构遥感数据系统访问与元数据编码的需求,遥感数据系统还存在一系列问题,具体表现为:遥感数据系统访问协议类型多种多样,难以实现异构遥感数据系统的统一访问;遥感数据系统元数据编码模型异构,难以实现异构的遥感数据资源元数据统一编码。在日常监测中,异构数据系统带来遥感数据资源获取的困难与元数据编码不统一带来的管理困难。围绕面向海量遥感影像在线制图关键技术这一科学问题,本文旨在建立嵌套元数据标准的多源异构遥感数据系统统一访问与编码的元模型,实现多源异构遥感数据系统统一访问与编码;提出基于Map/Reduce的遥感影像分片式存储的方法,设计遥感影像及元数据信息统一存储模型,实现对海量遥感影像分片式存储;提出基于Map/Reduce的海量遥感影像在线制图的方法,设计基于网络处理服务的在线制图服务,实现对海量遥感影像快速在线制图。本文的研究内容主要包括四个部分,第一,研究多源异构遥感数据系统访问协议与元数据编码规则,建立多源异构遥感数据系统统一访问与编码元模型;第二,研究基于Map/Reduce的遥感影像分片式存储方法;第三,研究基于Map/Reduce的海量遥感影像在线制图方法;第四,设计并实现海量遥感影像在线制图共享服务平台,开展湖北省流域洪涝受灾农作物监测场景下的综合应用示范。(1)多源异构遥感数据系统统一访问与编码模型首先,针对洪涝监测遥感观测遥感数据系统访问的需求,本文提出了遥感数据系统访问协议与元数据编码的分类体系,构建了多源异构遥感数据系统统一访问与编码框架,提出了多源异构遥感数据系统统一访问元模型与遥感数据产品统一元数据编码元模型,定义了多源异构遥感数据系统统一访问元模型五个基本元数据构件和遥感数据产品元数据增强编码七元组元数据描述结构,为多源异构遥感数据系统的统一访问与高效管理奠定了模型基础。最后,以武汉市内涝监测为场景,进行多种类型的遥感数据访问性能测试与比较。(2)基于Map/Reduce的海量遥感影像分片式存储方法本文分析海量遥感影像数据特征,针对遥感影像的通用存储需求,设计了遥感影像分片式存储的Map/Reduce算法,设计了面向遥感影像及元数据信息统一存储HDFS表结构,实现了对海量遥感影像分片式存储,并在洪涝场景下武汉市内涝监测测试不同数据量在不同方法下的性能测试与结果比较分析。(3)基于Map/Reduce的海量遥感影像在线制图方法本文基于第二章的分片输出结果,分析遥感影像在线制图的需求,提出了基于Map/Reduce的海量遥感影像在线制图框架,设计了基于Map/Reduce的海量遥感影像在线制图的算法,分析了网络处理服务(WPS)的标准接口,提出了面向遥感影像在线制图的WPS扩展方法,并实现了基于Map/Reduce的海量遥感影像武汉市内涝在线制图实例以及实验性能测试与分析。(4)海量遥感影像在线制图服务原型系统与实验最后,本文设计并实现了遥感影像在线制图服务原型系统,以湖北省洪涝受灾农作物监测中的各类遥感数据资源为例,实现了多源异构遥感数据系统遥感数据资源统一、高效访问;针对遥感影像存储需求,实现了对遥感影像分片式高效存储;针对城市洪涝内涝监测以及流域洪涝受灾农作物监测需求,实现了海量遥感影像洪涝受灾情况快速在线制图。通过湖北省区域的应用示范,验证了本文所提出的基于Map/Reduce的遥感影像在线制图服务的有效性和可行性。本文的创新点主要体现在三个方面:1)构建了一种多源异构遥感数据系统统一访问与编码的元模型,实现了对异构的遥感数据系统资源的统一访问与丰富的遥感数据产品的元数据全面编码,为洪涝监测遥感数据获取奠定了模型基础。2)提出了一种基于Map/Reduce的遥感影像高分片式存储方法,有效地减少了存储所花费的时间,极大地提升了遥感数据数据中心的存储的效率,实现对在线制图中遥感影像分片式高效存储。3)提出了一种基于Map/Reduce的遥感影像快速制图的方法,设计基于Map/Reduce的海量遥感影像在线制图的Map/Reduce算法,设计基于网络处理服务的在线制图服务,实现对海量遥感影像快速在线制图。总体上,本文针对海量遥感影像的问题,设计的在线制图方法在具有很强的技术性、应用性和推广价值,涉及到遥感影像数据中心、云计算、地理信息共享服务领域的最新的理论与方法。