随着航天技术的快速发展和各种遥感测量平台层出不穷，越来越多的高空间分辨率的卫星上空，多光谱、高光谱、超光谱等传感器技术不断发展，通过遥感技术获取的遥感影像数据量急剧膨胀。与此同时，遥感作为一门综合型技术学科，越来越广泛的应用于各个领域。遥感图像处理数据量大，计算复杂度高，遥感应用对处理速度和处理精度要求却越来越高，计算问题成为遥感图像处理中瓶颈问题。这种情况下，为了提高遥感数据处理的速度和产品的精度，解决环境监测、灾害预警、军事方面等实时或接近实时的遥感应用需求，遥感图像处理与高性能计算技术的结合是遥感图像处理发展的必然趋势。　　本文在高性能计算平台和并行计算技术基础上，结合遥感图像处理的特点，基于linux平台C语言编程环境，通过调用OpenCV和MPI函数库来实现并行算法，设计并实现了功能开放、开源的遥感图像集群处理系统原型。　　本文的主要工作体现在以下几点:　　1在对遥感图像处理流程进行分析的基础上，对遥感图像处理算法进行分类，设计实现各类算法的通用模型。文中针对不同类型算法，分别以图像PCA融合、图像匹配、植被指数提取算法为例进行介绍，并检验了算法的并行效率。　　2研究开源的遥感影像处理库OpenCV在遥感图像并行处理中的应用，减少代理量的同时，提高了代码执行效率。　　3通过串行算法并行化的方法，设计了遥感图像并行处理软件原型系统，该系统涵盖了遥感图像处理领域大部分经典算法。该原型系统能快速进行遥感产品制备，改善遥感数据处理中计算能力的不足，显著提高遥感图像处理的效率。　　4应用该系统进行遥感产品的制备，研究甘肃省不同生态区2001年到2010年植被覆盖的时空变化。　　5最后对全文的工作进行总结，针对本文研究中的缺点和不足之处，提出了进一步的工作计划，并且对遥感图像与高性能并行计算的未来的发展趋势进行了展望。