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农业保险遥感监测

1. 概述

智慧农保系统以空间信息技术为依托,实现对农业保险的灾害评估、勘查定损、风险预测;结合大数据、智能物联网技术、云计算技术,实现农保大数据分析、趋势预测、业务经济效益、赔率厘定、灾害易发区识别;智慧农保系统对农保提供承保精准快速、理赔精确定量、风险科学预测、灾情及时监控、业务科学经营,做到依据性强、精确度高、监测范围广,为保险公司提高效率、降低成本、科学管理提供支撑。

2. 技术应用

2.1. 系统架构体系

智慧农保系统分为五个层,分别为数据采集层、数据中心、平台服务层、应用层、及客户端展示。

数据采集层:使用航空遥感、卫星遥感、无人机遥感等获取遥感数据、通过手持设备、传感器等获取实时业务数据或监测数据。数据中心包括基础地理信息空间数据库、系统框架数据库、农保业务空间数据库、农保属性数据库、文件存储系统等,通过数据库驱动、空间数据库引擎、GIS分发服务器,对业务应用层、平台支撑层提供数据库调用与服务接口,实现对数据的接入、访问、管理等。 平台服务层:作为系统运营的基石,为业务应用提供基础性架构和数据解析服务、空间信息服务等,对系统及数据的访问进行监控管理,保障系统的正常运行。应用层:负责业务实现、业务管理、业务分析,为参保人员、业务人员、管理人员提供农保业务查询、分析、展示、监测、审核等功能。客户端层:最终的展示平台,目前支持移动、PC、大屏等多种终端设备。

2.2. 空间信息技术应用

空间信息技术由地理信息技术、遥感技术、空间定位技术组成,将空间信息技术与农保业务相结合,实现对农业保险的灾害评估、勘查定损、风险预测等,做到依据性强、精确度高、监测范围广。

遥感技术:通过航空遥感、卫星遥感、无人机遥感等获取影像、彩红外、高光谱、点云等遥感数据,并通过遥感解译技术对遥感数据进行解析,对农保进行灾情定性定量分析、灾情定损等。遥感技术:通过航空遥感、卫星遥感、无人机遥感等获取影像、彩红外、高光谱、点云等遥感数据,并通过遥感解译技术对遥感数据进行解析,对农保进行灾情定性定量分析、灾情定损等。

地理信息技术:使用行政区划数据、地块数据、农户分布、种植结构、气象数据等地理信息数据,通过空间分析、空间运算等地理信息技术,实现精确承保、受灾分析、实现有据可依。

空间定位技术:使用北斗定位、或GPS定位,获取业务人员、投保人员等位置,为空间分析提供位置数据。

2.3. 农保大数据平台

农保大数据平台依托于云计算技术,大数据技术、空间信息技术、AloT智能物联网技术,通过资源分布数据、影响要素数据、实时监控数据,实现农保大数据分析、趋势预测、业务经济效益、赔率厘定、灾害易发区识别等,为农保提供科学依据。

3. 业务系统

3.1. 在线承保

将传统的承保模式改成在线承保,业务人员首先选择地块,自动获取地块对应的农户信息、历年承保情况,并且通过智能扫描技术,进行身份证信息验证、银行卡信息识取,通过客户端一键上传承保信息,生成电子保单;审核人员获取电子保单后在线调取影像资料、历年情况、风险预测结果等信息辅助审核,即提高了工作效率,还增强了业务信息的准确性。

3.2. 精确理赔

农户通过移动端自主申请理赔,保险公司以内业核查为主,外业核查为辅的农业保险理赔流程,实现理赔精确定量。首先根据不同时期影像数据对比显示,受损地块范围自动识别提取、面积自动计算、在线判断受损程度、保险赔偿自动生成;其次通过移动端推送受灾位置地点,现场确认受损程度,最后获取农户参保范围影像图及参保信息,自动生成理赔表单。

当出现大面积灾害发生时,通过真彩色、彩红外等遥感影像解析,快速计算出受灾程度、受灾范围、受灾户数、以及理赔金额预测,为保险公司快速决策提供数据支撑。

3.3. 业务监控

业务监控系统,通过大数据监控平台,对公司业务进行全流程的实时监控及统计分析,相关的管理领导可以及时的查看业务分布、进展及详细信息。公司总部可以实时了解到全区域农保业务分布情况、业务进展情况,了解各个地区的业务数、理赔率,各地区的排名情况,突发事件监控。各个分区首页可以看到该区域的区域信息汇总、农保分布情况、农保业务数量、业务人员工作开展情况,突发事件处理响应进展。业务人员可以看到相关的业务受理情况、业务数量、业务排名以及突发事件预警。

3.4. 风险监测

通过真彩色、彩红外等遥感影像解析,通过历年数据对比,通过影响因素的空间分析,获取不同地区的农业灾害风险预测值,并通过定期遥感影像和影响因素监测,根据风险值的发生或削减情况,为保险公司的农保管理提供科学依据。

1)青苗阶段

真彩色卫星影像为主,航空影像为辅,主要用于确认投保作物种植面积。

图 申报范围和实际种植范围对比

2)抽穗、开花、花铃期

真彩色卫星影像为主,高光谱影像和航空影像为辅确认农作物护理、生长情况,农作物产量评估。

3)气象、水文数据

根据实时气象、水文情况监测,判断对植物生长的影响程度,植物的生长趋势预判,从而达到风险监测。

4) 历史数据

获取不同时期的历史数据,通过历史数据分析,得到需要注意的影响因素以及灾害易发区域,进行重点监测。

3.5. 时空分析

时空分析通过相近年份分析、承保业务分析、影响因素分析、优质客户分析等多种方法,为保险公司提供业务决策技术支撑。

相近年份分析,根据历史数据和当前的信息数据进行空间对比,查找相似年份,导出该年份的受灾情况分析结果及理赔率。

承保业务分析,根据区域的同比及环比承保业务数据分析,得出业务空间增长趋势,业务理赔率空间分布情况。

影响因素分析,根据实时气象水文等影响因子数据以及相关历史数据结合空间分布,进行影响因子空间预测,通过预测数据,推算年度受灾概率空间分布。

优质客户分析,通过投保农户历史数据以及实时监测状况,分析并获取优质客户。

3.6. 公众服务

公众服务主要针对投保农户,保障农户的知情权、参与权,为农户安排生产提供技术支持。

投保农户可以通过手机app或者互联网等渠道,便捷的查询承保理赔信息。通过对农保条款、投保理赔流程、惠农政策、监管要求的公开,提高农户对农业保险的认知。及时提供气象、农时、农业技术、市场价格等信息,指导农民防灾减灾,合理安排生产。

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