摘要：目前，遥感数据量呈海量增长趋势。如何在大数据环境下进行快速影像分类及信息挖掘，提升处理的业务化水平，是一个重要的研究方向。鉴于此，实现了一种高效的解决方案。首先，基于“五层十五级”数据结构，对以景为单位的影像进行离散化处理，建立以切片为单元的数据组织体系。其次，借助大数据云存储技术实现切片的集群分布式存储。其次采用了基于像元和对象的高效监督分类算法，并依据计算处理需求对集群环境下的并行架构和驱动机制进行适应性设计。最终，实现了该解决方案并以高分2号多光谱切片进行实验。结果表明：该方案在保证精度的前提下提高了分类处理的效率。

关键词：分布式存储 监督分类 订单 集群并行架构 

单位：河南理工大学测绘与国土信息工程学院; 河南焦作454000; 中国科学院遥感与数字地球研究所; 北京100020; 浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室; 浙江杭州310028; 河南大学计算机与信息工程学院; 河南开封475004