【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据资产管理领域，更具体的说涉及一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理系统和方法。
技术介绍
1、数据资产，是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。随着科技的进步，我国卫星遥感技术在多个领域得到了广泛应用。卫星遥感数据作为一种重要的战略性数据资产，其规范化管理和使用对于促进经济社会发展具有重要意义。
2、在当今信息化社会，数据已成为各行各业不可或缺的重要资源，尤其在遥感领域，遥感数据以其独特的优势，不仅对决策层，决策部门提供了重要的决策依据，而且在农业、林业、水文、气象、环保、城市规划、防灾减灾等各个领域也起到了无可替代的作用。然而，随着遥感技术的发展，遥感数据的体积不断扩大，内容不断丰富，但同时也带来了数据的管理和服务问题，在数据的获取和分发、存储和备份、处理和分析、服务和应用等环节存在许多问题。
3、数据资产管理是一种能够帮助企业从众多的数据中提炼出业务价值，通过管理和优化这些数据，使其能够为企业的决策提供有力支持的方法。遥感数据资产管理作为数据资产管理的一个重要分支，它也面临着数据采集、质量控制、安全性、利用效率等方面的挑战。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题主要是如何有效管理和利用大规模、多源、异构的遥感数据，尤其是在数据采集、预处理、深度分析、应用及服务、数据审计更新以及风险监控和数据安全保护等各个环节，打通遥感数据的全生命周期，实现对遥感数据全面的、系统的、从源到端的资
2、为了实现上述方案，本专利技术是采用以下技术方案实现的：所述的方法包括：
3、数据采集，进行卫星遥感数据采集，包括光学遥感数据、红外遥感数据、雷达遥感数据；
4、数据处理和储存，对遥感数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正，定期进行数据备份和安全监视，确保数据的安全；
5、数据分析和提取，采用深度学习对遥感数据分析；
6、数据应用和服务，生成遥感数据产品和服务；
7、数据审核和更新，定期对系统中的数据进行审核和更新，确保数据的准确性和实时性；
8、风险监控和安全保护，保证整个生命周期中数据的安全性，及时发现和处理风险。
9、在一个方案中，所述的数据采集包括对地形、气象、海洋、农业、环境信息的采集，数据采集的方式为光学遥感、红外遥感、雷达遥感；
10、数据采集完成后，通过遥感信号传输回地面站，接收到数据后，进行详细的检查和校验，检查数据是否有丢包、误码；将接收的新数据替换旧的数据，以保持数据的最新性。
11、在一个方案中，所述的预处理，包括辐射校正和几何校正。
12、辐射校正的目的是将像元的数字值转化为实际的辐射亮度或反射率，数学公式如下：
13、
14、其中，l是辐射亮度，dn是数字化的像元值，dnmin和dnmax分别是像元值的最小和最大值，lmin和lmax分别是辐射亮度的最小和最大值；
15、几何校正，是校正影像的几何畸变，使得像元更准确地对应到地面的实际位置，数学公式如下：
16、(x,y)＝t(x,y)
17、其中，(x,y)是地面的实际坐标，(x,y)是像元的图像坐标，t是从像元坐标到地面坐标的转换函数；
18、所述的数据备份和安全监视，将数据备份到区块链上，每一次的数据修改都会形成一个新的区块并添加到原有的区块链之中，既针对每一次数据的修改进行追踪，又能有效防止数据的篡改。
19、在一个方案中，所述的数据分析和提取采用生成对抗网络(gans)，包括：
20、数据预处理包括无效值处理、数据标准化和数据增强；
21、构建生成器(g)，生成器的目标是学习从噪声信号生成与真实图像越来越相似的图像；
22、构建判别器(d)，判别器的任务是区分出输入的图像是否为真实图像，即二分类问题；
23、训练gans：在训练过程中，生成器和判别器进行对抗训练；
24、经过训练后，生成器g生成与真实遥感数据越来越相似的图像，判别器d区分出输入的图像是否为真实图像，即完成了遥感数据的分类和识别任务。
25、在一个方案中，所述的遥感数据产品，根据应用需求，生成定制大小、分辨率、区域的遥感图像，包括原始的遥感图像及经过处理的遥感图像；
26、包括：
27、土地利用/地覆盖分类产品，通过对遥感数据进行分类处理，生成土地利用/地覆盖图，为城市规划、资源开发提供重要信息；
28、环境监测产品，应用于环境变化监测，森林覆盖率、湖泊面积变化、沙漠蔓延、气候变化方面的监测和研究；
29、灾害评估产品，在地震、洪涝、火灾等灾害发生后，遥感数据能够进行灾害损失评估，提供灾后重建的依据；
30、农林监测产品，用于农作物生长监测，林木覆盖度监测；
31、所述的服务包括：
32、咨询服务，为相关行业和企业提供遥感应用方案的咨询服务；。
33、数据api服务，为开发者提供数据api；
34、云处理服务，提供在线的遥感数据处理服务；
35、定制服务，根据客户的需求提供定制化的遥感产品和服务。
36、在一个方案中，所述的数据审核和更新
37、数据审核包括内容审查和质量审查；
38、质量审查通过高斯分布检查算法进行用来检查数据是否符合正常的分布情况，其数学公式表达如下：
39、
40、其中，x为输入数据，μ为数据的均值，σ为数据的标准差，p(x)为概率密度函数的输出值，其值反映x在样本总体中的分数；
41、数据更新通过实施定期的数据抓取任务或者系统触发事件来完成。
42、在一个方案中，所述的风险监控对数据安全性造成威胁的风险因素进行监视，通过设置防火墙、病毒扫描安全防护机制来保护数据安全。
43、再一方面，一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理系统，所述的管理系统适用于所述的方法，所述的系统包括：
44、数据采集模块，进行卫星遥感数据采集，包括光学遥感数据、红外遥感数据、雷达遥感数据；
45、数据处理和储存模块，对遥感数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正，定期进行数据备份和安全监视，确保数据的安全；
46、数据分析和提取模块，采用深度学习对遥感数据分析；
47、数据应用和服务模块，生成遥感数据产品和服务；
48、数据审核和更新模块，定期对系统中的数据进行审核和更新，确保数据的准确性和实时性；
49、风险监控和安全保护模块，保证整个生命周期中数据的安全性，及时发现和处理风险。
50、另一方面，所述的数据采集模块还包括无人机遥感数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据采集包括对地形、气象、海洋、农业、环境信息的采集，数据采集的方式为光学遥感、红外遥感、雷达遥感；
3.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的预处理，包括辐射校正和几何校正；
4.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据分析和提取采用生成对抗网络(GANs)，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据审核和更新
7.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的风险监控对数据安全性造成威胁的风险因素进行监视，通过设置防火墙、病毒扫描安全防护机制来保护数据安全。
9.一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理系统，其特征在于：所述的数据采集模块还包括无人机遥感数据的采集；
...【技术特征摘要】
1.一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据采集包括对地形、气象、海洋、农业、环境信息的采集，数据采集的方式为光学遥感、红外遥感、雷达遥感；
3.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的预处理，包括辐射校正和几何校正；
4.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥感数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据分析和提取采用生成对抗网络(gans)，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期管理的遥...
【专利技术属性】
技术研发人员：万利，高昂，王双，程越，刘昱玮，李柏晨，
申请(专利权)人：中国标准化研究院，
类型：发明
国别省市：
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