伴随科学技术的持续发展与应用需求的不断提高,高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率已成为当今卫星遥感发展的主要趋势。当前,高分辨率遥感应用逐渐凸显出数据密集和计算密集的双重特征,对传统的影像数据存储与计算手段提出了巨大挑战。通过对国内外专家学者的相关研究成果进行深入分析,本文围绕高分辨率遥感影像特点与应用需求,通过融合云计算与内存云技术两者的优势,实现了面向高分辨率遥感的双态云存算一体化,解决了目前高分辨率遥感应用中遇到的数据密集与计算密集问题。本文主要研究内容如下：(1)提出了一种面向高分辨率遥感的双态云存储新模式R-D Cloud首先,对云计算的发展及其优势进行研究,分析了主流云平台的技术架构；然后,以内存硬件的进步为主线,分析了内存存储与计算技术的衍化进程；最后,提出了一种融合云计算与内存云的双态云模式,通过结合硬盘云的稳定与内存云的高效建设一个高性能的高分辨率遥感存储与计算平台。(2)设计了双态云支持下高分辨率遥感存算一体化策略与技术途径在存算一体化的前提下,研究了双态云环境下的遥感数据组织与存储模式,设计了一种灵活、可扩展的元数据信息管理机制,实现了双态云下多个集群节点的并行计算任务调度,并提出了一种“读-算-写”异步流水线模型,利用GPU众核计算进一步提高了集群节点的高分辨率遥感影像的处理速度。(3)开展高分辨率遥感存算一体化原型系统设计与实验验证利用当前计算科学领域的多种先进技术,针对高分辨率遥感应用的需求,基于存算一体化策略与关键技术设计并实现了一个原型系统,并利用TB级的多来源、多分辨率的三种国产高分辨率遥感影像实现了对数据存储的可靠性、系统的存储能力和图像处理能力的测试,从实践上论证了双态云下高分辨率遥感存算一体化的性能。研究结果表明,本文提出的面向高分辨率遥感的双态云存算一体化策略,可以有效解决当前高分辨率遥感影像面临的高效存储与快速计算问题。本研究提出高分辨率遥感数据组织与存储机制,同样可以应用于中低分辨率遥感数据。本文研究成果丰富并发展了高性能遥感地学计算领域的理论与方法,对于推动我国高分辨率遥感影像数据的应用具有十分重要的社会价值和现实意义。