遥感数据要素

PB级遥感数据存储与数据平台：开启地球观测新纪元一、遥感数据存储的技术革新传统的数据存储方式已无法满足PB级遥感数据的存储需求。分布式存储技术的出现为海量遥感数据存储提供了新的解决方案。通过将数据分散存储在多个节点上，不仅实现了存储容量的线性扩展，还大幅提升了数据访问效率。纠删码技术的应用进一步增强了数据存储的可靠性，在保证数据安全的同时显著降低了存储成本。对象存储技术的引入彻底改变了遥感数据的存储模式。与传统文件系统不同，对象存储采用扁平化结构，能够轻松管理数十亿级别的遥感数据文件。这种存储方式特别适合处理遥感影像、雷达数据等非结构化数据，为海量遥感数据的高效管理提供了技术支撑。存储介质的革新也在推动遥感数据存储技术的进步。固态硬盘的大规模应用显著提升了数据读写速度，而新型存储介质如DNA存储、全息存储等前沿技术的探索，则为未来遥感数据存储开辟了新的可能性。二、数据平台架构的演进云原生架构的兴起为遥感数据平台带来了革命性变化。基于容器的微服务架构使得平台具备了弹性扩展能力，能够灵活应对数据量和计算需求的波动。服务网格技术的应用进一步提升了平台的稳定性和可维护性，为遥感数据服务提供了

遥感数据处理流程是从数据获取开始，经预处理、图像增强、特征提取、分类识别等环节，再通过后处理与分析，最终将结果输出并应用于各领域的一系列操作过程。一般包括以下几个主要步骤：数据获取确定需求：根据研究目的和应用需求，选择合适的遥感数据源，如卫星遥感数据、航空遥感数据等。数据下载：从相关的遥感数据平台或机构获取所需的数据，可能需要进行注册、申请等操作。数据预处理辐射校正：消除传感器本身、大气等因素对遥感数据辐射量的影响，将图像的灰度值转换为地物的真实反射率或辐射率，提高数据的准确性。几何校正：纠正遥感图像的几何畸变，使其与实际地理坐标系统匹配，便于后续的地理定位和分析。数据裁剪：根据研究区域的范围，对遥感图像进行裁剪，提取感兴趣的区域，减少数据量，提高处理效率。图像增强对比度增强：通过调整图像的灰度范围，增强图像的对比度，使地物之间的差异更加明显，便于目视解译和特征提取。滤波处理：采用滤波结果可视化：将遥感处理结果以图像、地图等形式进行可视化展示，直观地呈现地物的分布和变化情况，便于用户理解和分析。数据产品生成：根据用户需求，生成相应的数据产品，如专题图、统计报表、数据文件等，为决策支持

物流数据等。数据要素与农业（数据要素X农业）精准农业：在农业领域，数据要素的应用日益广泛。通过卫星遥感、无人机监测和地面传感器等多种方式，可以收集农田的土壤湿度、养分含量、作物生长状况等数据。这些数据“数据要素X”的概念“数据要素X”是一种强调数据要素与其他领域（用X表示）深度融合的理念。它代表数据要素作为一种核心驱动力，与众多行业或业务场景（如工业、农业、医疗、交通等）相互交叉、渗透，催生出新的应用模式、业务形态和价值增长点。数据要素与工业（数据要素X工业）智能生产：在工业制造过程中，通过在生产设备上安装传感器，收集大量的设备运行数据，如温度、压力、振动频率等。这些数据作为数据要素，可以与工业生产控制系统相结合。利用机器学习算法对这些数据进行分析，能够实现设备故障的预测性维护。供应链协同优化：数据要素在工业供应链中也发挥着重要作用。制造商、供应商和经销商之间可以共享订单数据、库存数据和与农业生产管理系统相结合，能够实现精准灌溉、精准施肥和精准农药喷洒。农产品质量追溯：数据要素还可以用于农产品质量追溯。从农产品的种植、施肥、采摘到加工、运输和销售的全过程，每一个环节的数据都可以被

近期，中国信通院正式发布《数据要素产业图谱1.0》，共展示了271家典型单位，围绕数据要素价值驱动企业、数据要素服务机构、数据要素技术厂商三大版块进行梳理。星环科技入围数据存储与计算厂商、数据安全厂商、数据治理厂商、数据流通厂商、数据分析应用厂商等。其中，数据要素价值驱动企业，以数据资源为基本载体，以数据价值释放为核心目标，参与数据生成、流通、增值利用的企业。数据要素服务机构，不直接参与原始数据开发利用，为数据流通提供专业第三方服务的机构。数据要素技术厂商，为数据要素开发利用各环节提供技术实施、技术平台、技术服务等能力的厂商。

数据要素流通是指以数据要素作为流通对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程，即数据资源先后被不同主体获取、掌握或利用的过程。数据要素流通是数据价值实现的基本方式，是数据要素市场化建设的核心环节。数据要素流通的内涵流通方式：数据开放：公共数据为主的数据开放，如政府数据开放平台。数据共享：政府间数据共享、政企间数据流通、企业间数据流通（包括企业内部数据共享、产业链上下游企业间共享）。数据的前提下，提供数据的计算和分析结果。流通范围：内部不同部门之间的流动：企业内部不同部门之间的数据共享。跨组织的流动：不同企业或机构之间的数据流通。数据要素流通的关键技术隐私保护计算：定义：在保证数据条款，解决数据可控的前置性问题，实现对数据资产使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制。数据要素流通的安全保障数据安全保护：数据安全保护对象：包括数据本身、数据处理活动、数据流通设施等。数据安全保护措施：保护数据不被泄露、篡改，防止数据基础设施上承载的海量数据丢失，保障业务在线和可追溯。数据要素流通规则：准入规则：建立数据要素流通准入标准，完善数据要素市场主体准入机制。管理规则：规范场内和场外

数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被用来构建数据可信流通环境，确保数据在使用过程中的隐私和安全。数据要素流通工具集解决方案：星环科技等公司提供的解决方案，为数据资源方和数据消费方提供数据安全防护和隐私计算的能力，在数据不出域的前提下

数据要素的作用主要体现在以下几个方面：经济增长的新动力：数据要素作为数字经济时代的关键性生产要素，已经成为全球经济增长的新动力和新引擎。促进经济社会发展：数据要素全面融入经济社会，成为推进国家治理现代化的关键生产要素，对经济社会发展具有放大、叠加、倍增的作用。提高资源配置效率：数据要素能够促进各个领域的生产力增强、创新与发展，同时也能够提高资源配置效率。解决信息不对称问题：数据要素通过降低信息收集、生产、加工等成本，解决以往农业社会、工业社会中普遍存在的信息不对称、信息不充分问题。催生新业态和新模式：数据要素催生出各种新业态、新模式，带来效率提升。提升全要素生产率：数据要素通过协同、复用、融合发挥乘数效应，提升经济运行效率，提高全要素生产率。优化生产和经营：数据要素可以帮助企业在研发、制造、营销和营运方面提升效率，实现降本增效提质。促进技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素的变革与优化重组：数据要素推动了传统生产要素发生深刻变革与优化重组。管理与决策支持：数据要素通过提供信息支持，帮助企业和组织做出更精准的决策和管理。风险分析与防范：数据要素可以更加精准地分析、规避、防范风险。

数据要素入表是指将数据要素在企业的资产负债表中确认为资产的过程。这一概念的实施对于企业、行业乃至整个数据要素市场都有着重要的影响。以下是对数据要素入表的详细解释：定义：数据要素入表是指数据要素在资产负债表中确认为资产，前提是这些数据要素满足现行会计准则的确认条件。会计处理：数据资产入表的会计处理包括数据资产的初始计量、后续计量、处置和报废等，这与其他类别资产入表操作基本类似。政策规定：资产是指资产入表能够更加清晰地了解企业的数据资产状况，为制定数据战略和优化资源配置提供有力支持。同时，这也有助于企业更好地挖掘和利用数据资产的价值，推动数字化转型。数据要素市场：数据要素市场与数据资产入表之间这两个条件时，才能确认为资产。财经分析：数据资产入表是数据资产价值化的闭环之举，将企业数据资产以会计科目和货币化形式呈现，推动企业数字化转型、提高运行效率，并为企业扩展融资方式等。专业财经网站观点：数据存在密切的关系。数据资产入表实现了企业资产边界的拓展，使得数据成为一种新型资产，在资产负债表中体现，增厚企业资产、提高利润水平进而提升企业估值。实施步骤：数据资产入表的实施步骤包括数据资源的识别和评估

数据是继土地，劳动力，资本和技术之后的第五大生产要素。数据要素是传统要素理论的升级和重要突破，是指参与社会生产和经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的电子数据资源。数据要素的作用数据要素的作用主要体现在以下几个方面：推动经济增长：数据要素作为一种新型的生产要素，可以促进生产效率的提高，推动经济的快速增长。通过对数据的收集、分析和利用，企业可以更好地了解市场需求和消费者行为，优化产品和服务，提高生产效率和经济效益。优化资源配置：数据要素可以帮助企业更好地了解市场供求关系和资源状况，优化资源配置。通过对数据的分析，企业可以找到更加高效的资源配置方式，提高生产效率和竞争力。提升决策效率：数据要素可以帮助决策者更加准确地进行分析和判断，从而提高决策效率和准确性。通过对数据的收集和分析，决策者可以更好地了解市场和行业动态，制定更加科学合理的政策和计划。数据要素在数字中国建设中的重要性以下是数据要素在数字中国建设中的重要性：推动信息基础设施建设：数据要素的采集、传输、存储和处理等方面需要完善的信息基础设施来支撑。因此，在数字中国建设过程中，信息基础设施建设是整个建设过程的基础。只有完善的信息

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...