一种基于区块链的遥感影像大数据处理方法及系统与流程

本发明涉及区块链加密与数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于区块链的遥感影像大数据处理方法及系统。

背景技术：

遥感影像大数据可以体现出遥感搜集过程中每个影像区域的遥感特征情况，而一些关键的遥感影像区域往往涉及到机密信息，如果不对其进行访问监听加密，那么可能会造成用户的关键遥感影像区域的大数据信息被非法窃取的情况。

技术实现要素：

为了至少克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于区块链的遥感影像大数据处理方法及系统，通过获取遥感影像分布采集终端从遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，然后对遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库，由此可以对向目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证，从而可以对遥感影像大数据信息进行访问监听加密，避免关键遥感影像区域的大数据信息被非法窃取的情况。

第一方面，本发明提供一种基于区块链的遥感影像大数据处理方法，应用于遥感图像服务中心，所述遥感图像服务中心与多个遥感影像分布采集终端通信连接，所述方法包括：

向各个所述遥感影像分布采集终端请求下发预先配置的遥感采集对象集合对应的遥感影像区域；

获取所述遥感影像分布采集终端从所述遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取所述目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，对所述遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将所述遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库；

对向所述目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将所述遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库的步骤，包括：

根据所述遥感影像大数据库随机选定的所述遥感影像大数据库的访问监听加密引擎，对所述遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将所述遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库，其中，所述目标遥感影像大数据库中配置有所述访问监听加密引擎所对应的多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对向所述目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证的步骤，包括：

基于所述目标遥感影像大数据库，确定多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息，分别提取所述多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息中的密钥属性集，以得到所述多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息中的密钥属性集集；

根据所述多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息与所述目标遥感影像大数据库之间的策略文件指纹，将所述多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息中的密钥属性集集映射到所述目标遥感影像大数据库中，得到多个密钥数字签名运行服务；

根据所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，对所述多个密钥数字签名运行服务进行密文验证规则集配置，得到密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果，通过所述密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果，对向所述目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，对所述多个密钥数字签名运行服务进行密文验证规则集配置，得到密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果，包括：

基于所述多个密钥数字签名运行服务对应的密钥属性集集的资源文件指纹确定所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系；

根据确定出的所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系确定所述密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，基于所述多个密钥数字签名运行服务对应的密钥属性集集的资源文件指纹确定所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，根据确定出的所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系确定所述密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果，包括：

若所述多个密钥数字签名运行服务中任两个密钥属性集集的资源文件指纹与所述任两个密钥属性集集中的一个密钥属性集集的资源文件指纹之间的指纹属性的匹配参数超过第一设定阈值，则生成所述任两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息，将所述任两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息作为所述任两个密钥属性集集的所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系；

若所述多个密钥数字签名运行服务中任两个密钥属性集集的密钥属性轮询方式相同，且所述任两个密钥属性集集的资源文件指纹与所述任两个密钥属性集集中的一个密钥属性集集的资源文件指纹之间的指纹属性的匹配参数超过第二设定阈值，则将所述任两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息作为所述任两个密钥属性集集的所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系；其中，所述第一设定阈值大于所述第二设定阈值；

统计确定出的所有所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，并确定每组所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系中的对应的两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息的拓扑特征信息，从所述拓扑特征信息提取出密文验证规则集的拓扑参数度；其中，所述拓扑参数度用于表征对应的两个密钥属性集集中，相同业务拓扑节点的数量与业务节点总数的比值，每条密文验证规则集对应一个防护引擎节点；

提取每组所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的签名拓扑关系特征，并将每组签名拓扑关系特征中用于表征所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的激活引擎结构的关系结构按照设定转换方式转换为操作权限包文件结构，对所述操作权限包文件结构进行归一化处理得到操作权限特征向量；其中，所述操作权限特征向量的取值范围为0-1；

基于所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系为每个操作权限特征向量分配第一指纹采样信息，并基于所述密钥属性集集与所述多个密钥数字签名运行服务之间的映射路径节点参数为每个操作权限特征向量分配第二指纹采样信息，按照所述第一指纹采样信息的类型对所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系进行标签划分得到第一标签划分清单并按照所述第二指纹采样信息的类型对所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系进行标签划分得到第二标签划分清单；

针对所述所有所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系中的当前所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，确定当前所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系在所述第一标签划分清单中的第一标签划分数据区域以及在所述第二标签划分清单中的第二标签划分数据区域，计算当前所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的第一标签划分数据区域和第二标签划分数据区域之间的相对位置指纹属性；判断所述相对位置指纹属性是否匹配预设规则关系，在所述相对位置指纹属性匹配所述预设规则关系时，将当前所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系进行标记，在所述相对位置指纹属性不匹配所述预设规则关系时，将当前所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的下一个所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系作为当前所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系并返回确定当前所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系在所述第一标签划分清单中的第一标签划分数据区域以及在所述第二标签划分清单中的第二标签划分数据区域的步骤；

根据标记得到的所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，从标记的签名拓扑关系所对应的拓扑密文验证规则接口，确定所述密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据标记得到的所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，从标记的签名拓扑关系所对应的拓扑密文验证规则接口，确定所述密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果，包括：

从标记的签名拓扑关系所对应的拓扑密文验证规则接口所对应的接口配置信息中获取拓扑密文验证节点，并确定所述拓扑密文验证节点所对应的预设密文验证规则集；

对所述预设密文验证规则集进行强制还原得到第一强制还原规则集与第二强制还原规则集之后，获取所述第一强制还原规则集的第一资源存储位置加密域和所述第二强制还原规则集的第二资源存储位置加密域，其中，所述第一强制还原规则集中包括第一密文验证规则关系序列，所述第二强制还原规则集中包括第二密文验证规则关系序列，所述第一密文验证规则关系表示正密文验证规则关系，所述第二密文验证规则关系表示负密文验证规则关系；

获取所述第一资源存储位置加密域中的每一组加密密文文件与所述第二资源存储位置加密域中的每一组加密密文文件，得到加密密文文件分布集合，确定所述加密密文文件分布集合中的任意两组加密密文文件之间的加密密文对称分布信息，得到加密密文对称分布序列；

将所述加密密文对称分布序列中的加密密文对称分布信息的加密密文对称分布图的图节点数量小于设定数量的加密密文对称分布信息的图节点数量调整为所述设定数量并对该加密密文对称分布信息对应的两组加密密文文件进行更新，得到与所述加密密文对称分布序列对应的目标加密密文文件序列；

对所述与所述加密密文对称分布序列对应的目标加密密文文件序列进行拓扑性分析，得到分析结果，其中，所述分析结果用于指示所述第一密文验证规则关系序列与所述第二密文验证规则关系序列之间的拓扑关系对应的加密密文对称分布信息的加密密文对称分布图的拓扑特征是否相似；

在所述分析结果指示所述第一密文验证规则关系序列与所述第二密文验证规则关系序列之间的拓扑关系对应的加密密文对称分布信息的加密密文对称分布图的拓扑特征相似时，根据所述拓扑关系对应的加密密文对称分布信息对应的所述多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系中的密文验证规则集得到密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果；其中，所述密钥数字签名运行服务的拓扑资源文件指纹与所述拓扑关系之间存在关联。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述向各个所述遥感影像分布采集终端请求下发预先配置的遥感采集对象集合对应的遥感影像区域的步骤，包括：

接收所述遥感影像分布采集终端发送的针对遥感采集任务的遥感采集记录数据，提取所述遥感采集记录数据的目标遥感采集操作行为信息；其中，所述目标遥感采集操作行为信息包括目标遥感采集操作行为；

根据所述目标遥感采集操作行为的历史遥感影像区域信息，确定出所述目标遥感采集操作行为对应的遥感采集对象集合，其中，所述历史遥感影像区域信息为所述遥感图像服务中心对遥感影像分布采集终端在设定采集策略场景下生成的周期性收集数据集合以及所述周期性收集数据集合所对应的目标遥感业务信息进行人工智能分析获得的历史遥感影像区域信息；

根据所述目标遥感采集操作行为对应的遥感采集对象集合，向各个所述遥感影像分布采集终端请求下发所述遥感采集对象集合对应的遥感影像区域；

根据所述遥感影像分布采集终端从所述遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，对下一次向所述遥感影像分布采集终端下发的遥感采集任务进行更新。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述目标遥感采集操作行为的历史遥感影像区域信息，确定出所述目标遥感采集操作行为对应的遥感采集对象集合的步骤，包括：

从所述目标遥感采集操作行为的历史遥感影像区域信息中获取二维分布散点图和所述二维分布散点图的目标像元子信息，所述目标像元子信息表示所述二维分布散点图中每个分布散点特征组合对应的像元状态；

根据所述目标像元子信息对所述二维分布散点图进行处理，生成所述二维分布散点图的多波段遥感图像整体的动态显示属性信息；

对所述二维分布散点图和所述多波段遥感图像整体的动态显示属性信息进行空间细节信息提取，从提取得到的当前空间细节信息中确定与所述多波段遥感图像整体的动态显示属性信息对应的第一空间细节特征集对应的第二空间细节特征集；

对所述第一空间细节特征集和所述第二空间细节特征集进行特征融合，得到第三空间细节特征集；

根据所述第三空间细节特征集输出所述二维分布散点图对应的目标遥感采集对象集合。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述目标像元子信息对所述二维分布散点图进行处理，生成所述二维分布散点图的多波段遥感图像整体的动态显示属性信息的步骤，包括：

对所述二维分布散点图进行空间细节信息提取，对得到的所述二维分布散点图对应的第一空间细节信息进行中心像元点光谱识别，根据所识别到的中心像元点光谱得到所述二维分布散点图对应的第一像元动态变化信息集合；

对所述目标像元子信息进行空间细节信息提取，对得到的所述目标像元子信息对应的第二空间细节信息进行中心像元点光谱识别，根据所识别到的中心像元点光谱得到所述目标像元子信息对应的第二像元动态变化信息集合；

获取所述第一像元动态变化信息集合中保存的第一数字高程模型数据信息，以及将所述第一数字高程模型数据信息转换为对应的第一数字高程模型数据分布；

获取所述第二像元动态变化信息集合中多个像元动态变化信息对象各自保存的第二数字高程模型数据信息，以及将每个所述第二数字高程模型数据信息转换为对应的第二数字高程模型数据分布；

计算每个所述第二数字高程模型数据分布与所述第一数字高程模型数据分布的拼接信息；

对每个所述第二数字高程模型数据分布对应的拼接信息进行排序，根据排序结果从多个所述第二数字高程模型数据分布中选出多个相似数字高程模型数据分布；

对所述多个相似数字高程模型数据分布进行随机森林树算法处理，得到随机森林树特征向量；

对所述第一像元动态变化信息集合和所述第二像元动态变化信息集合的像元动态变化特征进行逻辑回归估计，根据计算得到的逻辑回归信息得到像元动态影像参数；所述像元动态影像参数中包含有所述第二像元动态变化信息集合中各个像元动态变化信息对象对应的影响参数；

计算所述随机森林树特征向量和所述像元动态影像参数两者的融合特征向量，并将计算出的结果作为所述第一数字高程模型数据信息的数据像元描述信息；

将所述数据像元描述信息分配配置至所述二维分布散点图中设定的散点区域，得到初始分配遥感影像区域信息；

对所述初始分配遥感影像区域信息进行中心像元点光谱识别，得到参考中心像元点光谱；

根据所述第一像元动态变化信息集合、所述第二像元动态变化信息集合以及所述参考中心像元点光谱，得到所述二维分布散点图对应的所述多波段遥感图像整体的动态显示属性信息。

第二方面，本发明实施例还提供一种基于区块链的遥感影像大数据处理装置，应用于遥感图像服务中心，所述遥感图像服务中心与多个遥感影像分布采集终端通信连接，所述装置包括：

请求下发模块，用于向各个所述遥感影像分布采集终端请求下发预先配置的遥感采集对象集合对应的遥感影像区域；

建立模块，用于获取所述遥感影像分布采集终端从所述遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取所述目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，对所述遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将所述遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库；

密文验证模块，用于对向所述目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证。

第三方面，本发明实施例还提供一种基于区块链的遥感影像大数据处理系统，所述基于区块链的遥感影像大数据处理系统包括遥感图像服务中心以及与所述遥感图像服务中心通信连接的多个遥感影像分布采集终端；

所述遥感图像服务中心，用于向各个所述遥感影像分布采集终端请求下发预先配置的遥感采集对象集合对应的遥感影像区域；

所述遥感图像服务中心，用于获取所述遥感影像分布采集终端从所述遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取所述目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，对所述遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将所述遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库；

所述遥感图像服务中心，用于对向所述目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证。

第四方面，本发明实施例还提供一种遥感图像服务中心，所述遥感图像服务中心包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个遥感影像分布采集终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于区块链的遥感影像大数据处理方法。

第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于区块链的遥感影像大数据处理方法。

基于上述任意一个方面，本发明通过获取遥感影像分布采集终端从遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，然后对遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库，由此可以对向目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证，从而可以对遥感影像大数据信息进行访问监听加密，避免关键遥感影像区域的大数据信息被非法窃取的情况。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要调用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。

图1为本发明实施例提供的基于区块链的遥感影像大数据处理系统的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的基于区块链的遥感影像大数据处理方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的基于区块链的遥感影像大数据处理装置的功能模块示意图；

图4为本发明实施例提供的用于实现上述的基于区块链的遥感影像大数据处理方法的遥感图像服务中心的结构组件示意框图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。

图1是本发明一种实施例提供的基于区块链的遥感影像大数据处理系统10的交互示意图。基于区块链的遥感影像大数据处理系统10可以包括遥感图像服务中心100以及与遥感图像服务中心100通信连接的遥感影像分布采集终端200。图1所示的基于区块链的遥感影像大数据处理系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该基于区块链的遥感影像大数据处理系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。

本实施例中，基于区块链的遥感影像大数据处理系统10中的遥感图像服务中心100和遥感影像分布采集终端200可以通过配合执行以下方法实施例所描述的基于区块链的遥感影像大数据处理方法，具体遥感图像服务中心100和遥感影像分布采集终端200的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细描述。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本发明实施例提供的基于区块链的遥感影像大数据处理方法的流程示意图，本实施例提供的基于区块链的遥感影像大数据处理方法可以由图1中所示的遥感图像服务中心100执行，下面对该基于区块链的遥感影像大数据处理方法进行详细介绍。

步骤s110，向遥感影像分布采集终端200请求下发预先配置的遥感采集对象集合对应的遥感影像区域。

步骤s120，获取遥感影像分布采集终端200从遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，对遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库。

步骤s130，对向目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证。

本实施例中，非认证编辑请求可以是指没有经过预先的安全认证的标识源所发起的编辑请求。由此，通过获取遥感影像分布采集终端200从遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，然后对遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库，由此可以对向目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证，从而可以对遥感影像大数据信息进行访问监听加密，避免关键遥感影像区域的大数据信息被非法窃取的情况。

在一种可能的实现方式中，针对步骤s120，可以根据遥感影像大数据库随机选定的遥感影像大数据库的访问监听加密引擎，对遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库。

本实施例中，目标遥感影像大数据库中配置有访问监听加密引擎所对应的多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息。访问监听加密组件可以是指在访问监听加密过程中采用的访问监听加密方案类型，访问监听加密配置信息可以是指在访问监听加密过程中针对访问监听加密方案类型下的具体接口的配置信息，但不限于此。

在一种可能的实现方式中，针对步骤s130，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤s131，基于目标遥感影像大数据库，确定多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息，分别提取多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息中的密钥属性集，以得到多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息中的密钥属性集集。

子步骤s132，根据多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息与目标遥感影像大数据库之间的策略文件指纹，将多个不同访问监听加密组件的访问监听加密配置信息中的密钥属性集集映射到目标遥感影像大数据库中，得到多个密钥数字签名运行服务。

子步骤s133，根据多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，对多个密钥数字签名运行服务进行密文验证规则集配置，得到密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果，通过密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果，对向目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证。

示例性地，对于子步骤s133而言，可以通过以下子步骤来实现。

子步骤s1331，基于多个密钥数字签名运行服务对应的密钥属性集集的资源文件指纹确定多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系。

子步骤s1332，根据确定出的多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系确定密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果。

例如，若多个密钥数字签名运行服务中任两个密钥属性集集的资源文件指纹与任两个密钥属性集集中的一个密钥属性集集的资源文件指纹之间的指纹属性的匹配参数超过第一设定阈值，则生成任两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息，将任两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息作为任两个密钥属性集集的多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系。

又例如，若多个密钥数字签名运行服务中任两个密钥属性集集的密钥属性轮询方式相同，且任两个密钥属性集集的资源文件指纹与任两个密钥属性集集中的一个密钥属性集集的资源文件指纹之间的指纹属性的匹配参数超过第二设定阈值，则将任两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息作为任两个密钥属性集集的多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系。其中，第一设定阈值大于第二设定阈值。

由此，可以统计确定出的所有多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，并确定每组多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系中的对应的两个密钥属性集集的密钥属性路径迁移信息的拓扑特征信息，从拓扑特征信息提取出密文验证规则集的拓扑参数度。其中，拓扑参数度用于表征对应的两个密钥属性集集中，相同业务拓扑节点的数量与业务节点总数的比值，每条密文验证规则集对应一个防护引擎节点。

在此基础上，提取每组多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的签名拓扑关系特征，并将每组签名拓扑关系特征中用于表征多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的激活引擎结构的关系结构按照设定转换方式转换为操作权限包文件结构，对操作权限包文件结构进行归一化处理得到操作权限特征向量。其中，操作权限特征向量的取值范围为0-1。

这样，可以基于多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系为每个操作权限特征向量分配第一指纹采样信息，并基于密钥属性集集与多个密钥数字签名运行服务之间的映射路径节点参数为每个操作权限特征向量分配第二指纹采样信息，按照第一指纹采样信息的类型对多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系进行标签划分得到第一标签划分清单并按照第二指纹采样信息的类型对多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系进行标签划分得到第二标签划分清单。

然后，针对所有多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系中的当前多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，确定当前多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系在第一标签划分清单中的第一标签划分数据区域以及在第二标签划分清单中的第二标签划分数据区域，计算当前多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的第一标签划分数据区域和第二标签划分数据区域之间的相对位置指纹属性。判断相对位置指纹属性是否匹配预设规则关系，在相对位置指纹属性匹配预设规则关系时，将当前多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系进行标记，在相对位置指纹属性不匹配预设规则关系时，将当前多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系的下一个多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系作为当前多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系并返回确定当前多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系在第一标签划分清单中的第一标签划分数据区域以及在第二标签划分清单中的第二标签划分数据区域的步骤。

最后，根据标记得到的多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系，从标记的签名拓扑关系所对应的拓扑密文验证规则接口，确定密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果。

例如，在一种可替换的实施方式中，可以从标记的签名拓扑关系所对应的拓扑密文验证规则接口所对应的接口配置信息中获取拓扑密文验证节点，并确定拓扑密文验证节点所对应的预设密文验证规则集。

然后，对预设密文验证规则集进行强制还原得到第一强制还原规则集与第二强制还原规则集之后，获取第一强制还原规则集的第一资源存储位置加密域和第二强制还原规则集的第二资源存储位置加密域，其中，第一强制还原规则集中包括第一密文验证规则关系序列，第二强制还原规则集中包括第二密文验证规则关系序列，第一密文验证规则关系表示正密文验证规则关系，第二密文验证规则关系表示负密文验证规则关系。

接着，获取第一资源存储位置加密域中的每一组加密密文文件与第二资源存储位置加密域中的每一组加密密文文件，得到加密密文文件分布集合，确定加密密文文件分布集合中的任意两组加密密文文件之间的加密密文对称分布信息，得到加密密文对称分布序列。

在此基础上，可以将加密密文对称分布序列中的加密密文对称分布信息的加密密文对称分布图的图节点数量小于设定数量的加密密文对称分布信息的图节点数量调整为设定数量并对该加密密文对称分布信息对应的两组加密密文文件进行更新，得到与加密密文对称分布序列对应的目标加密密文文件序列。

然后，对与加密密文对称分布序列对应的目标加密密文文件序列进行拓扑性分析，得到分析结果，其中，分析结果用于指示第一密文验证规则关系序列与第二密文验证规则关系序列之间的拓扑关系对应的加密密文对称分布信息的加密密文对称分布图的拓扑特征是否相似。

例如，在分析结果指示第一密文验证规则关系序列与第二密文验证规则关系序列之间的拓扑关系对应的加密密文对称分布信息的加密密文对称分布图的拓扑特征相似时，根据拓扑关系对应的加密密文对称分布信息对应的多个密钥数字签名运行服务之间的签名拓扑关系中的密文验证规则集得到密钥数字签名运行服务之间的拓扑密文验证规则集结果。其中，密钥数字签名运行服务的拓扑资源文件指纹与拓扑关系之间存在关联。

在一种可能的实现方式中，针对步骤s110，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤s111，接收遥感影像分布采集终端200发送的针对遥感采集任务的遥感采集记录数据，提取遥感采集记录数据的目标遥感采集操作行为信息。

子步骤s112，根据目标遥感采集操作行为的历史遥感影像区域信息，确定出目标遥感采集操作行为对应的遥感采集对象集合。

子步骤s113，向遥感影像分布采集终端200请求下发遥感采集对象集合对应的遥感影像区域。

本实施例中，目标遥感采集操作行为信息例如可以包括目标遥感采集操作行为，目标遥感采集操作行为可以用于表示存在针对目标业务节点的意图倾向的数据段。譬如，在提取遥感采集记录数据的目标遥感采集操作行为信息的过程中，可以提取遥感采集记录数据中存在业务轨迹持续时间大于预设时间段的数据段作为目标遥感采集操作行为信息。

本实施例中，历史遥感影像区域信息可以为遥感图像服务中心对遥感影像分布采集终端200在设定采集策略场景下生成的周期性收集数据集合以及周期性收集数据集合所对应的目标遥感业务信息进行人工智能分析获得的历史遥感影像区域信息。其中，周期性收集数据可以是指对于每一次遥感采集过程而言，通常会包括多个遥感采集节点。其中，目标遥感业务信息可以用于表示具体遥感采集过程中获取的遥感数据业务。

基于上述步骤，本实施例通过对每个业务处理终端的遥感采集记录数据的遥感采集操作行为进行分析，并根据目标遥感采集操作行为的历史遥感影像区域信息，确定出目标遥感采集操作行为对应的遥感采集对象集合，由此可以向遥感影像分布采集终端200请求下发遥感采集对象集合对应的遥感影像区域，提高各种线上数据服务的应用范围，并且还可以进一步根据遥感影像分布采集终端200从遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，对下一次向遥感影像分布采集终端200下发的遥感采集任务进行更新，这样通过闭环反馈的方式可以不但提高分析的遥感采集记录数据与实际遥感采集任务的匹配度，进而不断优化后续遥感影像区域的遥感采集精度。

在一种可能的实现方式中，针对子步骤s112，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤s1121，从目标遥感采集操作行为的历史遥感影像区域信息中获取二维分布散点图和二维分布散点图的目标像元子信息，目标像元子信息可以表示二维分布散点图中每个分布散点特征组合对应的像元状态。

子步骤s1122，根据目标像元子信息对二维分布散点图进行处理，生成二维分布散点图的多波段遥感图像整体的动态显示属性信息。

子步骤s1123，对二维分布散点图和多波段遥感图像整体的动态显示属性信息进行空间细节信息提取，从提取得到的当前空间细节信息中确定与多波段遥感图像整体的动态显示属性信息对应的第一空间细节特征集对应的第二空间细节特征集。

子步骤s1124，对第一空间细节特征集和第二空间细节特征集进行特征融合，得到第三空间细节特征集。

子步骤s1125，根据第三空间细节特征集输出二维分布散点图对应的目标遥感采集对象集合。

示例性地，在子步骤s1122中，可以通过以下具体的实施方式来实现。

（1）对二维分布散点图进行空间细节信息提取，对得到的二维分布散点图对应的第一空间细节信息进行中心像元点光谱识别，根据所识别到的中心像元点光谱得到二维分布散点图对应的第一像元动态变化信息集合。

（2）对目标像元子信息进行空间细节信息提取，对得到的目标像元子信息对应的第二空间细节信息进行中心像元点光谱识别，根据所识别到的中心像元点光谱得到目标像元子信息对应的第二像元动态变化信息集合。

（3）获取第一像元动态变化信息集合中保存的第一数字高程模型数据信息，以及将第一数字高程模型数据信息转换为对应的第一数字高程模型数据分布。

（4）获取第二像元动态变化信息集合中多个像元动态变化信息对象各自保存的第二数字高程模型数据信息，以及将每个第二数字高程模型数据信息转换为对应的第二数字高程模型数据分布。

（5）计算每个第二数字高程模型数据分布与第一数字高程模型数据分布的拼接信息。

（6）对每个第二数字高程模型数据分布对应的拼接信息进行标签划分，根据标签划分结果从多个第二数字高程模型数据分布中选出多个相似数字高程模型数据分布。

（7）对多个相似数字高程模型数据分布进行随机森林树算法处理，得到随机森林树特征向量。

（8）对第一像元动态变化信息集合和第二像元动态变化信息集合的像元动态变化特征进行逻辑回归估计，根据计算得到的逻辑回归信息得到像元动态影像参数。像元动态影像参数中包含有第二像元动态变化信息集合中各个像元动态变化信息对象对应的影响参数。

（9）计算随机森林树特征向量和像元动态影像参数两者的融合特征向量，并将计算出的结果作为第一数字高程模型数据信息的数据像元描述信息。

（10）将数据像元描述信息分配配置至二维分布散点图中设定的散点区域，得到初始分配遥感影像区域信息。

（11）对初始分配遥感影像区域信息进行中心像元点光谱识别，得到参考中心像元点光谱。

（12）根据第一像元动态变化信息集合、第二像元动态变化信息集合以及参考中心像元点光谱，得到二维分布散点图对应的多波段遥感图像整体的动态显示属性信息。

图3为本公开实施例提供的基于区块链的遥感影像大数据处理装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述遥感图像服务中心100执行的方法实施例对该基于区块链的遥感影像大数据处理装置300进行功能模块的划分，也即该基于区块链的遥感影像大数据处理装置300所对应的以下各个功能模块可以用于执行上述遥感图像服务中心100执行的各个方法实施例。其中，该基于区块链的遥感影像大数据处理装置300可以包括请求下发模块310、建立模块320以及密文验证模块330，下面分别对该基于区块链的遥感影像大数据处理装置300的各个功能模块的功能进行详细阐述。

请求下发模块310，用于向各个所述遥感影像分布采集终端请求下发预先配置的遥感采集对象集合对应的遥感影像区域。其中，请求下发模块310可以用于执行上述的步骤s110，关于请求下发模块310的详细实现方式可以参照上述针对步骤s110的详细描述即可。

建立模块320，用于获取所述遥感影像分布采集终端从所述遥感采集对象集合对应的遥感影像区域中选择的目标遥感影像区域，并获取所述目标遥感影像区域的遥感影像大数据库，对所述遥感影像大数据库进行区块链数据加密，以将所述遥感影像大数据库建立为携带区块链数据加密锁的目标遥感影像大数据库。其中，建立模块320可以用于执行上述的步骤s120，关于建立模块320的详细实现方式可以参照上述针对步骤s120的详细描述即可。

密文验证模块330，用于对向所述目标遥感影像大数据库发起的非认证编辑请求进行密文验证。其中，密文验证模块330可以用于执行上述的步骤s130，关于密文验证模块330的详细实现方式可以参照上述针对步骤s130的详细描述即可。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现。也可以全部以硬件的形式实现。还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，请求下发模块310可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上请求下发模块310的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)，或，一个或多个微处理器(digitalsignalprocessor，dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessingunit，cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，soc)的形式实现。

图4示出了本公开实施例提供的用于实现上述的基于区块链的遥感影像大数据处理方法的遥感图像服务中心100的硬件结构示意图，如图4所示，遥感图像服务中心100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及收发器140。

在具体实现过程中，至少一个处理器110执行机器可读存储介质120存储的计算机执行指令（例如图3中所示的基于区块链的遥感影像大数据处理装置300包括的请求下发模块310、建立模块320以及密文验证模块330），使得处理器110可以执行如上方法实施例的基于区块链的遥感影像大数据处理方法，其中，处理器110、机器可读存储介质120以及收发器140通过总线130连接，处理器110可以用于控制收发器140的收发动作，从而可以与前述的遥感影像分布采集终端200进行数据收发。

处理器110的具体实现过程可参见上述遥感图像服务中心100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图4所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

机器可读存储介质120可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器。

总线130可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。总线130可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本发明附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上基于区块链的遥感影像大数据处理方法。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件（包括固件、常驻软件、微码等）执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visualbasic、fortran2003、perl、cobol2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或感影像分布采集终端上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（lan）或广域网（wan），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（saas）。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过互动业务实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的感影像分布采集终端或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。