随着遥感技术的高速发展，如何集成分布的、异构的海量遥感数据成为遥感领域的研究热点。有效的数据管理方法、快速的数据检索技术和可扩展的数据集成方案被提上日程。本文提出了分布式的、层次化的RS(遥感)数据网格元数据模型，利用数据网格技术解决RS领域的“信息孤岛”问题。基于RS数据网格元数据模型，有利于集成网格计算资源、大容量存储设备、高性能计算机、昂贵的传感设备、经济预测数据模型等各种网格异构资源，从而优化RS文件系统的结构、提高RS文件系统的检索速度和加快遥感图像的分析处理过程。本文的主要贡献是：1.设计了便于管理和查询遥感图像的、分布式的、层次化的RS数据网格元数据模型。其中，LFN(逻辑文件名)的规范化设计实现了全局统一的命名空间，便于对遥感图像的多个副本进行实时的一致性管理，也提高了定位副本的速度。2.基于RS数据网格元数据模型，设计了RS数据网格文件系统RDG(海量遥感图像集成系统)，集成网络上分布的多个数据源，形成单一虚拟的数据访问、管理和处理环境；设计RDG的元数据服务器三层架构，并且应用了“负载平衡”、“站点备份”和“二级缓存机制”等技术。3.基于RS数据网格元数据模型，设计了网格服务RDS(遥感数据网格服务)，实现在RDG中查找遥感图片的功能。RDS兼顾查找的速度和质量，提供了多种查询策略，满足用户的不同要求。其中，优化查找策略利用了网格计算资源NWS(网络气象服务)为遥感图片获取物理存储环境的元数据，从而选择最优的副本；为元数据服务器获取机器负载情况的元数据，从而访问最优的元数据服务器站点。本工作是利用GlobusToolkit3实现RDS，并且测试了RDS的多种查找策略，测试结果表明：与现存的RS文件系统相比，基于RS数据网格元数据模型设计RS文件系统，能够提高查找遥感图片的QoS。