地图服务作为一种展现数据集的良好方式,为地理信息的共享起到重要作用。然而现有的地图服务聚焦于内容的共享与可视化,在地图服务中对影像进行实时分析处理的研究较少,难以满足当前多样化的实时遥感分析、结果共享等一体化场景。遥感数据更多的价值在于充分利用其光谱信息分析地理环境的特征,从而更好地为自然环境和人类社会所服务,因此如何从云端快速获取影像数据并对其进行高效的信息处理和价值挖掘已成为当前遥感信息化领域的重点与难点。本研究以地图服务的形式对云端影像数据进行快速获取并进行实时分析处理,实现原始数据到数据产品的直接可视化转换,克服了遥感应用从处理、可视化、共享等流程上具有复杂、滞后的问题,加快了遥感信息的提取共享及快速应用。具体研究内容如下:（1）提出了将云优化的GeoTIFF（Cloud Optimized GeoTIFF,COG）与Z曲线结合的影像数据组织模型（Zorder-Cloud Optimized Tile,Z-COT）,对空间邻近的栅格瓦片进行连续存储,并通过索引文件记录其偏移量和大小,解决了基于兴趣区域内云端影像瓦片数据传输效率不佳的问题;同时针对Z-COT采用一种适应金字塔数据读取的策略,满足不同层级下对地图栅格瓦片的数据获取,从两方面提升地图服务对影像数据的访问。（2）依据地图服务的请求规律,设计了栅格瓦片分布式协同预取策略,利用消息中间件对当前地图服务请求的邻域瓦片进行异步加载,实现了栅格瓦片数据的冷热混合读取,从系统层面进一步优化了从云端获取影像数据的效率。针对分布式环境消息任务重复执行的问题,提出了缓存屏障的概念并有效解决了该问题。（3）在栅格瓦片数据高效加载的基础下,提出了一种基于工作流的栅格瓦片处理模型,通过对表达式转换建模为计算工作流,在地图服务的请求中实现对栅格瓦片的实时处理,对存储在云端的海量遥感数据进行快速分析。针对全量数据参与的场景,使用合适的重采样数据进行简化计算,以满足地图服务的实时性。实验结果表明,本文提出的Z-COT组织模型能有效提高从云端获取影像数据的效率,且随着数据量的提升,获取数据的效率越明显,在全量数据的读取效率上,比COG提升5倍。使用NDVI、地物分类、植被覆盖度三类不同复杂度模型,在地图服务中对Landsat 8影像进行了实时计算分析。验证了工作流计算模型能对栅格瓦片进行有效分析,且能进行分布式扩展,在高并发场景下能够提供稳定的地图服务能力,适应各层级尺度的计算,对未来地图服务的发展也提供了一种新思路。