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

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

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

数据要素市场是指数据作为生产要素，在交换或流通中形成的市场。数据要素市场可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块，覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。数据要素市场建设是一个重要的任务，需要多方面的努力和合作：建立完善的数据治理机制：数据治理包括数据政策、数据管理、数据安全、数据质量管理等方面，是保障数据要素市场健康发展的重要保障。加强对数据治理的监管和指导，制定相关政策和法规，规范数据要素市场的运作。促进数据的共享和流通：数据的共享和流通是数据要素市场建设的重要环节。政府应推动公共数据的开放和共享，促进企业之间的数据流通和交易。同时，应加强数据隐私保护，防止数据泄露和滥用。加强数据基础设施建设：数据基础设施是数据要素市场建设的基础，包括数据中心、网络、云计算等方面。加强数据基础设施建设，提高数据存储和处理的效率，为数据要素市场的发展提供有力支撑。培育数据要素市场主体：数据要素市场的发展需要有多元化的市场主体参与，包括数据供应商、数据经纪人、数据分析师等。鼓励和支持各类市场主体的参与，促进市场的竞争和创新。加强人才培养和引进：数据要素市场

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

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...