摘要： 精准承保是农业保险高质量发展的基础性工程，也是2024年中央"一号文件"明确提出的政策要求。当前农业保险承保环节普遍面临地块信息不清、面积测算不准、权属关系模糊、重复投保难以识别等痛点。遥感技术通过构建"天-空-地"一体化承保核验体系，可实现从"粗放承保"向"精准承保"的根本性转变。本文从实施方案的视角，系统阐述遥感技术赋能精准承保的总体架构、分阶段实施路径、关键技术选型、数据治理方案和组织保障机制，为保险机构和地方政府推进农险精准承保提供可操作的参考框架。
农业保险承保环节的精准性，直接决定了后续理赔、监管和财政补贴的公平性与效率。然而，我国农业生产经营高度分散，2.3亿小农户与数十万新型经营主体并存，土地流转频繁，确权数据与实际种植情况存在偏差，给承保精准化带来了巨大挑战。2024年，金融监管总局等四部门联合发布《关于推进农业保险精准投保理赔等有关事项的通知》，要求"承保信息精准上图入库"，"地块+农户+作物"一体化管理。遥感技术作为实现这一目标的核心科技手段，其落地实施需要系统性的方案设计与分阶段推进策略。
一、精准承保的总体架构设计
遥感技术赋能精准承保的总体架构可概括为 "一个平台、两个体系、三个层级" 。
"一个平台"是指农业保险精准承保遥感核验平台，作为承保业务与遥感数据之间的技术枢纽，实现遥感影像的自动化处理、地块识别、面积测算、作物分类以及与保险业务数据的智能比对。"两个体系"是指数据标准体系和质量管控体系，前者确保各类数据在统一标准下互联互通，后者保障遥感解译结果的准确性和可靠性。"三个层级"是指卫星遥感（宏观普查）、无人机航拍（中观复核）、地面移动终端（微观确证）三层协同核验机制。
在技术选型上，平台应支持多源遥感数据的接入与融合，包括国产高分系列卫星（GF-1/2/6）、资源系列卫星、Sentinel-2、Landsat等光学数据，以及必要时引入SAR雷达数据以应对云雨天气。时维遥感提供的多源遥感数据融合方案，通过统一的数据接口和标准化处理流程，能够有效降低保险机构的技术整合难度。
二、分阶段实施路径
遥感技术赋能精准承保的实施应遵循"先易后难、由大到小、逐步深化"的渐进式原则，建议分为三个阶段推进。
第一阶段：基础建设与试点验证（0至6个月） 。核心任务是完成承保地块的数字化底图建设。利用高分辨率卫星影像，对试点区域所有参保地块进行全量扫描，建立包含地块边界、面积、作物类型、权属信息的空间数据库。此阶段的工作重点是存量数据治理——将历年的纸质台账、Excel表格等非结构化承保数据转化为标准化的空间数据格式，并与卫星影像进行空间匹配和校准。同时开展小范围试点验证，选取1至2个典型乡镇，对遥感核验的精度、效率和成本进行实测评估，为后续推广积累经验。
在陕西咸阳，中国人寿财险四子王旗支公司全面应用"国寿i农图"农业保险地理信息平台，通过无人机扫描与卫星遥感深度结合，在50万亩承保区域实现了从"粗放承保"向"精准服务"的转型，为全国推广提供了可借鉴的实践样本。
第二阶段：规模推广与流程固化（6至18个月） 。在试点验证成功的基础上，将遥感核验嵌入承保业务的标准作业流程，实现遥感核验的常态化运行。核心工作包括：将遥感核验节点设定为承保审批的必经环节，未经遥感核验或核验不通过的保单不得进入后续流程；建立遥感核验结果与人工复核的联动机制，明确何种情况下需要人工介入；开发移动端应用，支持基层协保员通过手机或平板进行地块指认、信息确认和异常上报。同时，在此阶段启动多源数据融合治理，将土地确权数据、农业补贴数据、农村承包地经营权流转数据等政务数据与保险承保数据进行跨部门比对，进一步提升数据准确性。
第三阶段：智能优化与生态构建（18个月以上） 。在前两阶段积累大量标准化数据的基础上，引入人工智能和机器学习技术，实现承保核验的智能化升级。核心工作包括：构建基于深度学习的地块自动识别与作物分类模型，降低人工解译依赖；建设承保风险预警模型，基于历史数据和遥感监测结果，自动识别高风险承保区域和异常承保行为；推动跨保险公司数据共享，建立行业级承保信息核验机制，从根本上杜绝重复投保。同时，探索将承保遥感数据向银行信贷、农产品溯源、农业补贴发放等领域延伸应用，释放数据要素的乘数效应。
三、关键技术方案与数据治理
承保精准化的关键技术环节包括地块识别、面积测算、作物分类和变化检测。
地块识别与边界提取是精准承保的第一步。利用深度学习语义分割算法（如U-Net、DeepLab），对高分辨率遥感影像进行地块边界自动提取，生成矢量化的地块图斑。在平原地区，自动化提取精度可达90%以上；在山区梯田等复杂地形区域，需结合无人机航拍或人工辅助修正。根据《农业保险遥感技术应用规范》，承保遥感核验应提供种植分布图和地块级别核验报告，标注每个地块的作物类型、面积和与申报信息的比对结果。
面积精准测算是承保核验的核心输出。传统人工测亩仪存在操作误差大、效率低等缺陷，遥感测算通过地理信息系统（GIS）的空间量算功能，可以实现亚米级精度的面积计算。面积差异超过设定阈值（通常为10%至15%）的保单，应自动触发人工复核流程。
作物类型识别依赖多时相遥感影像的物候特征分析。不同作物在播种、出苗、拔节、抽穗、成熟等生育阶段呈现差异化的NDVI时序曲线，通过构建作物物候参考库，利用时序分类算法可以实现主要粮食作物的自动化识别。中国保险行业协会发布的《农业保险遥感技术应用规范》在附录中提供了中国主产区玉米、水稻、小麦、棉花的主要生育时期与遥感特征，为作物识别提供了标准化参考。
数据治理是精准承保落地的基础保障。应建立承保遥感数据的 "一数一源" 管理机制，明确数据的采集标准、存储格式、更新周期和质量检验规则。同时，严格遵守数据安全和个人信息保护相关法律法规，对涉农敏感数据进行脱敏处理和分级分类管理。
四、组织保障与协同机制
精准承保的推进不仅是技术问题，更是管理和组织问题，需要多方协同、机制配套。
建立跨部门数据共享机制是核心制度保障。农业保险承保数据涉及农业农村、自然资源、财政、气象、林草等多个政府部门，数据壁垒是精准承保落地的最大障碍。应依托地方政府大数据平台，建立"保险机构发起、政府部门授权、数据平台支撑"的数据共享机制，在保障数据安全的前提下，实现土地确权、流转备案、补贴发放等关键数据的合规调用。北京金融综合服务网作为全国首个省级银政数据共享平台，已实现政务数据与金融数据的双向共享，为农业保险数据共享提供了制度范本。
完善基层协保员队伍建设是落地执行的关键。在广大农村地区，协保员是连接保险机构与农户的桥梁，也是遥感数据与田间实际之间的"校准器"。应建立"农技员+协保员"协同机制，加强对协保员的遥感技术培训，使其具备基本的遥感影像判读和移动终端操作能力。同时，建立协保员工作质量考核与激励机制，将数据准确率、核验通过率等指标纳入绩效考核。
强化成本共担与利益共享是可持续运营的经济基础。遥感技术的前期投入较大，单一保险机构难以独立承担全部费用。可探索"保险公司联合出资、协同第三方科技机构共建"的模式，通过分摊成本、共享成果，提升技术应用的经济可行性。地方政府可对农业保险科技创新投入给予资金支持和政策倾斜，将遥感核验平台建设纳入数字乡村和新基建规划。以时维遥感为代表的第三方技术服务商，已面向中小保险机构推出按需付费的遥感核验服务，有效降低了技术应用门槛。
五、风险防控与效果评估
实施过程中需重点关注以下风险：一是技术风险，遥感解译精度受影像质量、天气条件、作物类型等因素影响，存在误判可能，需建立完善的人工复核与纠错机制；二是数据风险，涉农数据安全事关国家安全，必须严格遵循数据分类分级管理要求；三是适应性风险，不同地区农业生产经营模式差异大，技术方案需因地制宜，避免"一刀切"。
建立科学的效果评估指标体系是检验实施成效的关键。建议从承保数据准确率、重复投保识别率、农户满意度、理赔争议率、核验成本效益比等维度，定期评估遥感技术应用的实际效果，并根据评估结果持续优化实施方案。
2026年丽泽全球保险科技大会上，原保监会副主席周延礼强调，要借助卫星遥感技术开发精准的农业保险产品，推动保险服务从经验驱动向数据驱动转型。遥感技术赋能精准承保，正是这一转型在承保端的具体实践。当每一块参保地块都有数字身份，当每一份承保数据都可追溯验证，农业保险的精准化、透明化和高质量发展将迈入全新阶段。
