时维遥感：空天地一体化・农险双精准数字化解决方案|保险公司|农险|时维遥感|核保|灾害

在国家粮食安全战略与乡村振兴政策的双重驱动下，中国农业保险市场正迎来“量质齐升”的关键转型期。然而，传统的“人海战术”作业模式已难以匹配日益增长的业务规模，承保难、理赔难、监管难成为行业痛点。时维遥感凭借“空天地”一体化技术体系，融合卫星遥感（RS）、地理信息系统（GIS）与人工智能（AI），构建了从精准承保到快速定损的全链条数字化解决方案。

行业之痛

当传统模式遇上亿万亩良田

农业保险是现代农业的“稳定器”，也是保障农户收益的“防火墙”。随着政策红利的持续释放，我国农险市场规模激增，保费、承保农户数、地块面积均呈高速增长态势。然而，在这个庞大的市场背后，传统的经营模式正面临着前所未有的挑战。

1.1 “三难”困局制约行业发展

当前，农险行业普遍面临着“承保难、理赔难、监管难”的路径瓶颈。

承保难在“不清”：耕地数据碎片化严重，土地流转频繁导致“一户多块、一块多户”现象普遍，地块权属与四至边界难以统一归集。由于缺乏精准的底图，经常出现“人、地、险”关联度低的问题，错保、漏保时有发生。
理赔难在“不准”：传统查勘定损极其依赖人工田间地头的奔波。面对区域性广覆盖的自然灾害，人工查勘不仅效率低、成本高，且损失程度全靠经验判断，缺乏量化数据支撑，极易引发理赔纠纷。
监管难在“不透”：纸质记录易出错且难追溯，甚至存在投保户虚构灾害、联合骗保等道德风险。监管部门要求的数据全追溯与结果可核验，在传统模式下难以实现

1.2 数字化转型的迫切需求

面对查勘定损案件量的同步大幅增加，以及特色农险差异化需求的凸显，保险公司亟需“降本增效”与“风险前置” 。传统的“泥腿子”跑断腿模式，必须向“数据跑路”的数字化智能模式升级。

破局之道

构建“空天地”一体化时空大数据平台

针对上述痛点，时维遥感提出了保险双精准‘空天地’一体化数字化解决方案”。其核心理念是以3S技术（遥感RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS）为核心，构建一个覆盖全域、穿透全程的保险时空大数据服务平台。

2.1 顶层设计：三网合一的立体感知

这套架构并非简单的技术堆砌，而是一个有机的立体感知网络：

天基（卫星遥感）：宏观监测的主力军。我们利用雷达卫星与光学卫星组网，构建全天候、全时段的全域监测网络。无论是阴雨连绵还是黑夜，雷达卫星都能穿透云层，精准捕捉地块边界与作物长势，从源头解决大范围作业效率低的问题。我们接入了资源系列、高分系列等国家卫星数据专线，并整合了Landsat、Sentinel及商业卫星数据，确保数据源的丰富与实时。

空基（无人机）：微观查勘的特种兵。针对重点区域或卫星难以看清的细节，我们部署高分辨率无人机进行低空遥感。无人机具备厘米级成像精度，单日可完成数千亩地块的细节采集，对疑似异常地块进行复核验证，实现“宏观覆盖”与“重点聚焦”的完美衔接。

地基（移动终端）：地面验证的压舱石。通过外业核查APP与人工现场勘验的人机协同，解决大棚内部、山地梯田等复杂场景的取证难题。APP替代纸质记录，实现数据实时上传与全程可追溯，确保“人、地、险”精准关联，规避道德风险。

全链条重塑

从精准承保到科学理赔

时维遥感的解决方案并非停留在数据展示层面，而是深度嵌入了农险业务的承保、过程监管、定损理赔、防灾减损四大核心环节。

3.1 精准承保：全域数据精盘，按图承保

承保是农险的“第一粒扣子”。我们提出了三步走的智能承保管理策略：

第一步：全域数据精盘。利用卫星遥感对服务区内作物进行“底数盘点”，精准统计小麦、油菜等作物的种植品类与面积，替代人工摸排，筑牢承保基础。

第二步：业务智能扩面。通过对比历史承保数据与遥感监测面积，自动定位未投保区域（即新增业务机会），生成“农险承保作战地图”，辅助保险公司精准拓客。

第三步：风险动态稳控。结合区域风险指数，帮助保险公司科学规划业务布局，在扩张规模的同时规避高风险区域，实现“扩量”与“稳质”的平衡。在具体操作上，业务员利用外业核查APP，结合遥感底图进行“按图验标”。系统支持地块分割、落图到户，确保保单信息与地块空间信息一一对应，从根本上杜绝虚假承保。

3.2 过程监管：全生命周期动态追踪

作物生长是一个受气候、土壤、病虫害等多重因素影响的动态演进过程，农业风险具有隐蔽性、突发性和传导性特征，传统 “投保即结束” 的静态保障模式已难以满足现代化农业风险管理需求，风险管控必须贯穿全链条、实现精准化，绝不能 “一保了之”。

基于这一核心认知，我们构建的遥感监测模块深度融合卫星遥感、气象大数据、机器学习等技术，形成覆盖作物“播种 - 生长 - 成熟 - 收获” 全生命周期的动态监管体系，为农业保险风险管控提供全流程、可视化、前瞻性支撑：

1. 长势动态监测：精准刻画生长轨迹

依托高分辨率卫星影像，通过提取 NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）等核心指标，结合土壤墒情、灌溉条件等数据，构建多维度长势评估模型。自动生成分级可视化图谱（划分为 “好、较好、中等、较差、差” 五个等级），直观呈现不同地块的生长差异。同时支持历史数据对比分析，精准识别长势异常区域（如缺肥、缺水、病虫害初期症状），为保险公司定损核查、农户田间管理提供精准指引。

2. 灾害智能预警：实现 “被动理赔” 向 “主动防灾” 转型

打通国家级气象观测站、区域微型气象站数据接口，实时获取气温、降水、风力、湿度等气象要素，结合作物生长阶段的抗逆性特征，构建旱涝、冻害、高温热害、冰雹等灾害的动态预警模型。通过阈值触发机制，提前 24-72 小时生成区域化灾害预警报告，明确预警等级、影响范围及风险地块清单。同步推送至保险公司风控部门及农户端 APP，配套提供针对性防灾措施建议（如灌溉保墒、覆盖保温、病虫害预防等），最大限度降低灾害损失，从源头控制理赔成本。

3. 产量科学预估：为收入保险提供核心数据支撑

基于多年份卫星遥感数据、作物物候期观测数据、气象历史数据及田间实测产量数据，运用机器学习算法（如随机森林、神经网络）构建产量预估模型。在作物关键生育期（如拔节期、抽穗期、灌浆期），通过反演作物种植面积、长势趋势、胁迫因子影响程度，精准预测地块级、区域级产量水平，预测误差控制在 5% 以内。生成的产量预估报告可直接作为农业收入保险的定损依据，解决传统收入保险中产量核实难、理赔效率低的痛点，推动收入保险产品的规模化落地。

4. 动态巡查核验：打通 “遥感监测 + 实地核查” 闭环

搭建移动端巡查管理平台，支持监管人员、查勘人员通过 APP 接收系统推送的重点关注地块（如长势异常、灾害预警、疑似骗保地块）任务。现场可通过 GPS 定位打卡、拍摄田间实景照片 / 视频、记录作物生长状况及受损情况，数据实时同步至云端平台。结合遥感影像的时空对比功能，实现 “线上监测发现问题 - 线下实地核查验证 - 数据联动分析确认” 的闭环管理，有效提升查勘定损效率，减少虚假理赔、恶意骗保等风险，保障保险资金安全

3.3 勘灾定损：一把尺子量到底，数据说话

勘灾定损作为农业保险全流程的核心环节，直接关系到保险公司理赔成本与农户切身利益。传统定损模式依赖人工现场丈量、主观判断，存在效率低、误差大、标准不统一等问题，极易引发理赔纠纷，成为制约农险服务质量提升的关键瓶颈。

时维遥感创新性构建 “卫星遥感 + 无人机巡查 + 智能算法模型” 三位一体定损体系，以全流程数字化、评估标准化、结果客观化打破传统定损困境，真正实现 “一把尺子量到底、数据说话无争议”：

1. 灾前灾后双影像精准对比，锁定损失核心证据

灾害发生后，系统依托多源卫星数据（高分卫星、SAR 卫星）快速响应能力，1-3 个工作日内获取受灾区域灾后高清影像，并自动调取灾前同一地块的正常生长阶段影像（含作物长势、种植结构等基础数据）。通过像素级影像配准、变化检测算法，精准识别地块内作物受损范围、植被覆盖度变化、地表形态差异等关键信息，直观呈现灾害对作物的破坏程度，为损失评估提供客观的影像支撑，从源头规避 “口说无凭” 的纠纷隐患。

2. 智能分级模型 + 地面校验，实现灾损精准量化

基于历史灾损数据、作物品种抗逆性参数、不同灾害类型的破坏特征，构建多维度灾损等级回归模型；

结合无人机低空巡查获取的精细化影像（厘米级分辨率），补充卫星遥感难以覆盖的局部地块细节（如作物倒伏程度、病虫害蔓延范围）；

同步采集地面调查样本（如受损作物株数、产量损失比例），对模型输出结果进行校准优化，最终将受灾程度精准划分为“轻度、中度、重度、绝收”四个等级，并自动计算各等级受灾面积、占比及预估损失产量；

整个评估过程全程留痕，所有数据来源、算法逻辑、参数设置均可追溯，确保定损结果的科学性与公正性。

3. 标准化成果输出，提升理赔公信力与效率

系统自动生成一套完整的定损成果包，包括：

受灾空间分布图（直观展示受灾区域位置、范围、等级分布）；
统计报表（详细列明受灾地块编号、种植作物、灾前长势、受灾等级、受灾面积、预估损失等核心信息）；
专题分析报告（含灾害成因分析、损失评估过程、数据来源说明、理赔建议等内容）。

这些标准化、可视化的成果文件，为保险公司理赔审核、农户权益确认提供了无可辩驳的 “数据铁证”，有效破解了传统定损中 “标准不一、争议不断” 的难题，大幅减少保险公司与农户之间的理赔拉锯战，既提升了公估结果的公信力，又缩短了理赔周期，实现 “精准定损、快速理赔”，切实增强农户的获得感与满意度。

实战见证

典型案例诠释方案实战价值

案例一：湖南中稻农险服务——降本增效的典范