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基于GIS和遥感机器学习的农业种植保险精准服务系统设计及应用
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罗顶林李菁
摘要：为了解决农业种植保险中承保理赔信息不清、风险较大及效率低下等问题，提出了一种基于GIS和遥感机器学习的农业种植保险精准服务系统。通过对承保区域持续性卫星遥感监测和机器学习作物分类，对作物种植面积、作物长势、作物灾害翻等情况形成不同遥感监测图层。在农业保险一张图嗍中通过叠加承保地块图层、遥感监测图层和关联承保档案数据，可以精确定位查看承保标的的作物种植类型、面积、灾害情况，为精准承保、精准理赔及保险监管提供完整的数据支持和服务。农业种植保险精准服务系统和保险公司业务系统集成，可实现农业保险业务办理精准化、流程化和电子化，对推动农业保险业务和服务升级具有极大的作用和意义。农业种植保险精准服务系统的实施与实现，能实现精准承保和部分精准理赔业务要求。对于精准理赔，需要进一步结合气象、植保等数据，完善作物灾害模型，提供不同种类灾害预警和监测准确性和时效性，扩大农业种植保险精准服务系统的可用性。
关键词：农业种植保险;机器学习;遥感;地理信息系统
：TP311：A
：1009-3044（2020）14-0108-02
1概述
2019年9月，国家财政部、农业农村部、银保监会和林草局联合发布了《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》，明确提出不断提升农业保险信息化水平，逐步整合财政、农业农村、保险监督管理、林业草原等部门以及保险机构的涉农数据和信息，做到定损到户、理赔到户，不错赔、不拖赔，切实提高承保理赔效率，健全科学精准高效的查勘定损机制。
目前农业保险信息化应用主要以农业保险业务办理系统为主，缺少精准化的标的位置、种植面积、作物长势、灾害分析、产量预估等数据支持，造成农业保险补贴使用效率不高、骗保、风险过大等情况。为了满足农险企业对农业保险精准办理及监管需要，达到稳定粮食生产保证国家粮食安全的目的，本文提出了一种基于GIS和遥感机器学习的农业保险精准服务系统，支持承保地块精准定位、标的种植面积统计、灾害分析、标的档案管理等全周期农业保险服务系统，可以从验标、承保、理赔、监管等阶段为农业保险业务提供全生命周期精准化服务。
2农业保险精准服务系统设计
为了使农业保险精准服务系统能够方便对接不同农业保险机构业务系统，系统采用了SAAS（软件即服务）云服务系统架构，系统分为基础设施层、数据层、服务层和应用层，使用成熟的sDringCloud微服务框架以保证系统的扩展性、健壮性。不同农险企业可根据自身需要对接农业保险精准服务或直接使用农业保险一张图等农业保险应用层系统。系统整体架构如图1所示。
2.1数据层设计
2.1.1农作物适时遥感数据
利用自研的遥感自动化处理平台，用户登录建立监测任务，该任务关联指定监测区域、监测起始时间及监测作物类型信息，可以实现哨兵2号衛星遥感数据的自动化数据获取、分布式数据处理及NDVI和农作物分类专题图。处理过程中生成的各阶段数据以GeoTIFF文件格式，以统一编目形式存储在分布式文件系统中。
2.1.2农业保险业务数据
农业保险业务数据是指保险业务人员在办理保险承保、验标、查勘及理赔过程中产生的数据、相关附件材料及电子档案等。农业保险业务数据一般都存储在保险公司服务器中。由于农业种植保险精准服务系统对业务数据实时性要求不高，采用数据包形式（SQLLite数据库和附件文件夹）和农业种植保险精准服务系统进行定期数据对接，数据包中包含了业务数据版本号和导出时间，在农业种植保险精准服务系统导人数据包时，可根据数据版本更新已变化数据记录。
2.1.3农业农村数据集成
支持对农业农村部门现有的土地和种植电子化数据（承包经营权数据、“两区”划定数据、行政区划界线数据等）进行数据抽取、转换和入库，并集成到系统数据库中，实现对农户和村集体农作物保险的精准化办理。
2.2服务层设计
由于不同农业保险公司有不同保险业务系统和办理流程，农业种植保险精准服务系统作为底层数据服务系统应该强调高内聚低耦合，服务层隐藏了系统业务逻辑细节，利用SpringCloud微服务框架分为农业保险遥感监测服务、农业保险档案服务和农业保险业务服务三个业务微服务，提供更宏观，面向应用层的服务逻辑，利用统一服务调用进行包装和接口暴露。
这种设计可以保证系统具有良好和健壮性、扩展性和灵活性，方便和不同农业保险公司业务系统进行对接，也方便我们基于这些服务开发新的农业保险应用软件。
2.2.1农业保险遥感监测服务
农业遥感监测服务提供基于卫星遥感监测数据的农作物监测数据，主要分为地图服务和查询服务两类，地图服务分为专题地图服务和基础地图服务两类，基础地图服务提供农作物遥感分类图层、承保地块图层和行政区划界限图层;专题地图服务主要是为特定灾害提供的灾害分析图层和
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