CN110930260A - 种植业保险标的地块级全核全验方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种种植业保险标的地块级全核全验方法及装置。该方法包括：获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单；生成相应的承保地块图层及生成所述目标区域对应的作物品种遥感图层；将所述多个目标承保地块图层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确定所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种；确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保率；确定所述多个目标承保地块的异常信息。本申请实现了种植业保险标的地块级全核全验，确保承保数据真实准确，切实防范虚假承保等风险的发生。

Description

种植业保险标的地块级全核全验方法及装置

技术领域

本申请涉及农业保险技术领域，具体涉及一种种植业保险标的地 块级全核全验方法及装置。

背景技术

我国农业生产受自然条件制约大、农业防灾抗灾能力脆弱。政策 性农业保险是一种增强农业和农民抵御自然灾害能力的有效途径，对 于减轻农业风险、巩固农业基础地位和乡村振兴具有十分重要的意义。 在农业保险业务规模日益扩大的同时，在农业保险承保阶段，投保面 积与实际种植面积不符的现象日益凸显，亟需有效的技术支撑。近年 来遥感技术及其服务能力的长足发展，为农作物大面积、客观监测等 提供了新的手段，为农业保险承保风险监测提供了契机。如何应用遥 感技术提高保险标的数据的客观性、精细程度和时效性，已经成为农 业保险风险管理中急需解决的重要现实问题。

目前，通过遥感技术开展种植业保险应用，主要方式是利用中高 分辨率卫星遥感提取县域范围的农作物种植分布，然后与县乡村三级 行政单元的承保统计数据进行对比。这种区域尺度上的遥感应用方法 还不能精确定位到投保人的实际种植地块，精细化程度有待提高。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本申请提供一种种植业保险标的地块级 全核全验方法及装置。

为解决上述技术问题，本申请的技术方案提供了一种种植业保险 标的地块级全核全验方法，该方法包括：

获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息，并 确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单；

利用与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单对所述多个承 保地块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性校验，并依据通 过检验的多个目标承保地块生成相应的承保地块图层；

基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所述卫星影像进 行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标区域的作物空间分布信息， 并基于所述作物分布信息生成所述目标区域对应的作物品种遥感图 层；

将所述承保地块图层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确 定所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种；

基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，并依据 所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积，确定所述目标区域 对应的多个行政区域的承保率；

基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单以及所述 多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种，确定所 述多个目标承保地块的异常信息，以使所述异常信息作为对所述多个 目标承保地块进行全核全验的数据。

进一步地，所述地块相关信息包括以下至少一项：

各个承保地块分别对应的空间图形、标注的农作物、农户个人信 息、投保人信息、投保地址、投保面积、保单号；

所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息 之前，所述方法还包括以下至少一项：

若所述多个承保地块对应的投保类型为单户投保，则获取所述目 标区域内所有承保地块分别对应的地块相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承 保地块的投保面积大于预设标准面积阈值，则确定所述目标区域内的 多个分户，并获取多个分户分别对应的至少一个承保地块对应的地块 相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承 保地块的投保面积不大于预设标准面积阈值，则将所述目标区域内多 个分户投保分别对应的多个承保地块作为合并承保地块，并获取所述 合并承保地块对应的地块相关信息，并标注农户户数；

所述确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单，包括：

基于所述多个承保地块分别对应的所述农户个人信息、投保人信 息、投保地址、投保面积、保单号中至少一项，确定与所述多个承保 地块分别对应的保单业务清单。

进一步地，所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地 块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单之 前，所述方法还包括：

确定所述多个承保地块分别对应的实际面积与相应标注的投保面 积的差值；

若任一承保地块对应的实际面积与相应标注的投保面积的差值在 (-10％,10％)内，则确定该任一承保地块符合投保要求，以获取符合投 保要求的承保地块的地块相关信息。

进一步地，所述利用与所述多个承保地块分别对应的保单业务清 单对所述多个承保地块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性 校验，并依据通过检验的多个承保地块生成相应的承保地块图层，包 括以下至少一项：

基于预存储的与保单业务清单对应的数据库以及所述承保地块图 层，确定所述目标区域的区域投保信息，所述区域投保信息包括面积 汇集率、农户汇集率、保单汇集率、区域汇集率中至少一项，并依据 所述区域投保信息生成相应的承保地块图层，所述承保地块图层中多 个承保地块分别对应相应的行政区域；

基于空间分析算法，对所述承保地块图层进行分析，确定所述多 个承保地块分别对应的投保公司、相应的投保险种、投保面积与实际 面积的匹配信息中至少一项，以依据所述多个承保地块分别对应的投 保公司、相应的投保险种、投保面积与实际面积的匹配信息进行分析。

进一步地，所述卫星影像为中高分辨率卫星影像，中高分辨率对 应的卫星影像的空间分辨率至少为30米；

所述预处理，包括以下至少一项：

辐射定标、大气校正、几何精校正、拼接、裁剪；

所述基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所述卫星影 像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标区域的作物分布信息， 包括：

基于计算机自动方法、人工目视解译方法中至少一项，从所述中 高分辨率卫星影像中提取作物品种种植空间分布信息，以得到所述作 物品种遥感图层。

进一步地，所述将所述多个承保地块图层和所述作物品种遥感图 层进行叠加处理，确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种， 包括：

根据所述多个承保地块分别对应的面积范围，对所述作物品种遥 感图层进行统计，确定多个承保地块分别对应的至少一种作物品种及 其相应面积，并对作物品种进行编码，以依据编码确定所述多个承保 地块对应的目标作物；

所述将所述多个承保地块图层和所述作物品种遥感图层进行叠加 处理，确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感面积，包括以下至 少一项：

统计所述作物品种遥感图层中栅格图层的像元数目，根据所述像 元数目以及像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积；

将所述作物品种遥感图层的栅格图层转换为矢量图层，统计所述 矢量图层中像元数目，并根据所述矢量图层中像元数目以及所述矢量 图层的像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积。

进一步地，各个承保地块的面积需要至少覆盖5乘以5个像元的 矩阵，以依据各个承保地块对应的矩阵确定所述多个承保地块分别对 应的面积范围。

进一步地，所述承保率为所述目标区域内对保单业务清单进行汇 总的承保面积与所述目标区域内遥感作物面积的比值；

所述基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，并 依据所述目标多个承保地块分别对应的作物遥感面积，确定所述目标 区域对应的多个行政区域的承保率，包括：

基于所述目标区域对应的县级行政区划边界矢量数据、乡镇级行 政区划边界矢量数据和村级行政区划边界矢量数据中至少一项，并依 据与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，确定所述多个 目标承保地块分别对应的投保面积；

计算所述多个目标承保地块分别对应的投保面积与所述多个承保 地块分别对应的实际面积的比例；

若所述比例大于100％，确定疑似存在虚构标的套取财政补贴的情 形；

若所述比例小于20％，则确定可能存在选择性承保，以使保险公司 重点核查相关区域的合规风险。

进一步地，所述全核全验包括作为种类真实性鉴别和作为数量真 实性鉴别，

所述基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单以及 所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种，确 定所述多个目标承保地块的异常信息，包括：

确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种与实际作物是否 一致；

若一致，则确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感面积与投 保作物面积的误差，并确定所述误差与投保作物面积的比例；

若任一承保地块对应的作物遥感面积与投保作物面积的误差与相 应与投保作物面积的比例大于30％，则确定该承保地块为不合理风险 点，以使保险机构进行重点核查。

为解决上述技术问题，本申请的技术方案还提供了一种种植业保 险标的地块级全核全验装置，该装置包括：

数据获取模块，用于获取针对目标区域的多个承保地块分别对应 的地块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清 单；

第一图层生成模块，用于利用与所述多个承保地块分别对应的保 单业务清单对所述多个承保地块分别对应的地块相关信息进行完整性 和准确性校验，并依据通过检验的多个目标承保地块生成相应的承保 地块图层；

第二图层生成模块，用于基于获取到的针对所述目标区域的卫星 影像，对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标 区域的作物空间分布信息，并基于所述作物分布信息生成所述目标区 域对应的作物品种遥感图层；

图层处理模块，用于将所述承保地块图层和所述作物品种遥感图 层进行叠加处理，确定所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面 积和遥感作物品种；

承保率确定模块，用于基于与所述多个目标承保地块分别对应的 保单业务清单，并依据所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面 积，确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保率；

全核校验模块，用于基于与所述多个目标承保地块分别对应的保 单业务清单以及所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥 感作物品种，确定所述多个目标承保地块的异常信息，以使所述异常 信息作为对所述多个目标承保地块进行全核全验的数据。

进一步地，所述地块相关信息包括以下至少一项：

各个承保地块分别对应的空间图形、标注的农作物、农户个人信 息、投保人信息、投保地址、投保面积、保单号；

所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息 之前，所述数据获取模块还包括以下至少一项：

若所述多个承保地块对应的投保类型为单户投保，则获取所述目 标区域内所有承保地块分别对应的地块相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承 保地块的投保面积大于预设标准面积阈值，则确定所述目标区域内的 多个分户，并获取多个分户分别对应的至少一个承保地块对应的地块 相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承 保地块的投保面积不大于预设标准面积阈值，则将所述目标区域内多 个分户投保分别对应的多个承保地块作为合并承保地块，并获取所述 合并承保地块对应的地块相关信息，并标注农户户数；

所述数据获取模块用于：

基于所述多个承保地块分别对应的所述农户个人信息、投保人信 息、投保地址、投保面积、保单号中至少一项，确定与所述多个承保 地块分别对应的保单业务清单。

进一步地，所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地 块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单之 前，所述数据获取模块还用于：

确定所述多个承保地块分别对应的实际面积与相应标注的投保面 积的差值；

若任一承保地块对应的实际面积与相应标注的投保面积的差值在 (-10％,10％)内，则确定该任一承保地块符合投保要求，以获取符合投 保要求的承保地块的地块相关信息。

进一步地，所述第一图层生成模块包括以下至少一项：

基于预存储的与保单业务清单对应的数据库以及所述承保地块图 层，确定所述目标区域的区域投保信息，所述区域投保信息包括面积 汇集率、农户汇集率、保单汇集率、区域汇集率中至少一项，并依据 所述区域投保信息生成相应的承保地块图层，所述承保地块图层中多 个承保地块分别对应相应的行政区域；

基于空间分析算法，对所述承保地块图层进行分析，确定所述多 个承保地块分别对应的投保公司、相应的投保险种、投保面积与实际 面积的匹配信息中至少一项，以依据所述多个承保地块分别对应的投 保公司、相应的投保险种、投保面积与实际面积的匹配信息进行分析。

进一步地，所述卫星影像为中高分辨率卫星影像，中高分辨率对 应的卫星影像的空间分辨率为至少为30米；

所述预处理，包括以下至少一项：

辐射定标、大气校正、几何精校正、拼接、裁剪；

所述第二图层生成模块用于：

基于计算机自动方法、人工目视解译方法中至少一项，从所述中 高分辨率卫星影像中提取作物品种种植空间分布信息，以得到所述作 物品种遥感图层。

进一步地，所述将所述多个承保地块图层和所述作物品种遥感图 层进行叠加处理，确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种， 包括：

根据所述多个承保地块分别对应的面积范围，对所述作物品种遥 感图层进行统计，确定多个承保地块分别对应的至少一种作物品种及 其相应面积，并对作物品种进行编码，以依据编码确定所述多个承保 地块对应的目标作物；

所述第二图层生成模块包括以下至少一项：

统计所述作物品种遥感图层中栅格图层的像元数目，根据所述像 元数目以及像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积；

将所述作物品种遥感图层的栅格图层转换为矢量图层，统计所述 矢量图层中像元数目，并根据所述矢量图层中像元数目以及所述矢量 图层的像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积。

进一步地，各个承保地块的面积需要至少覆盖5乘以5个像元的 矩阵，以依据各个承保地块对应的矩阵确定所述多个承保地块分别对 应的面积范围。

进一步地，所述承保率为所述目标区域内对保单业务清单进行汇 总的承保面积与所述目标区域内遥感作物面积的比值；

所述承保率确定模块用于：

基于所述目标区域对应的县级行政区划边界矢量数据、乡镇级行 政区划边界矢量数据和村级行政区划边界矢量数据中至少一项，并依 据与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，确定所述多个 目标承保地块分别对应的投保面积；

计算所述多个目标承保地块分别对应的投保面积与所述多个承保 地块分别对应的实际面积的比例；

若所述比例大于100％，确定疑似存在虚构标的套取财政补贴的情 形；

若所述比例小于20％，则确定可能存在选择性承保，以使保险公司 重点核查相关区域的合规风险。

进一步地，所述全核全验包括作为种类真实性鉴别和作为数量真 实性鉴别，

所述全核校验模块用于：

确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种与实际作物是否 一致；

若一致，则确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感面积与投 保作物面积的误差，并确定所述误差与投保作物面积的比例；

若任一承保地块对应的作物遥感面积与投保作物面积的误差与相 应与投保作物面积的比例大于30％，则确定该承保地块为不合理风险 点，以使保险机构进行重点核查。

本申请实施例，基于目标区域对应的农作物承保地块信息，并依 据预目标区域关联的保单业务清单，生成相应的承保地块图层，获取 针对承报区域的卫星影像，并依据卫星影像确定与作物品种对应的遥 感区域图层，以将遥感区域图层叠加至预设的承报地块区域图层，得 到与承保地块对应的作物遥感相关信息，依据保单业务清单及所述作 物遥感相关信息，确定针对目标区域的承保评估信息，这种将遥感图 像与实际投保区域的图像进行叠加的方式，不仅能够快速确定投保区 域面积以及投保区域内农作物，而且能够防止投保人恶意投保的发生 几率；同时，确保承保数据的真实准确性，切实防范虚假承保等风险 的发生，提高了农业投保的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面 将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而 易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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 获得其他的附图。

图1是本申请实施方式提供的一种种植业保险标的地块级全核全 验方法流程图。

图2是本申请实施方式提供的一种种植业保险标的地块级全核全 验装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细 描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

参见图1，图1是本申请实施方式提供的一种植业保险标的地块级 全核全验方法的流程图，包括：步骤S101-步骤S106。

步骤S101、获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相 关信息，并确定与多个承保地块分别对应的保单业务清单。

具体应用时，目标区域对应的多个承保地块分别对应的地块相关 信息一般通过采集得到，既可以通过承保人人工采集得到，也可以是 投保人利用终端设备(如手机、PC机等)上报得到。具体地，所述地 块相关信息包括以下至少一项：各个承保地块分别对应的空间图形、 标注的农作物、农户个人信息、投保人信息、投保地址、投保面积、 保单号等承保信息。

具体应用时，与多个承保地块分别对应的保单业务清单可以通过 保单号、投保人信息(如投保农户姓名、身份证号码等个人信息)、 投保地址等信息进行查找，或者以这几项信息的组合方式进行查找。

具体应用时，若所述多个承保地块对应的投保类型为单户投保， 则获取所述目标区域内所有承保地块分别对应的地块相关信息；若所 述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承保地块的 投保面积大于预设标准面积阈值，则确定所述目标区域内的多个分户， 并获取多个分户分别对应的至少一个承保地块对应的地块相关信息； 若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承保地 块的投保面积不大于预设标准面积阈值，则将所述目标区域内多个分 户投保分别对应的多个承保地块作为合并承保地块，并获取所述合并 承保地块对应的地块相关信息，并标注农户户数。

例如，对于单户投保保单，必须采集所有承保地块；对于分户投 保的保单，承保面积小于大户标准的农户，必须采集所有承保地块； 而承保面积小于大户标准的农户，可合并农户并连片采集承保地块， 但需标注农户户数。

在一些实现方式中，步骤S101中获取针对目标区域的多个承保地 块分别对应的地块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的 保单业务清单之前，该方法还包括：

确定所述多个承保地块分别对应的实际面积与相应标注的投保面 积的差值；

若任一承保地块对应的实际面积与相应标注的投保面积的差值在 (-10％,10％)内，则确定该任一承保地块符合投保要求，以获取符合投 保要求的承保地块的地块相关信息。

本申请实施例中，标注的投保面积用于表征种植业保单约定的承 保面积。

步骤S102、利用与多个承保地块分别对应的保单业务清单对多个 承保地块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性校验，并依据 通过检验的多个目标承保地块生成相应的承保地块图层。

本申请实施例通过对每个投保地块进行两种验证，保证了投保地 块数据的准确性，确保了承保数据真实准确，能够切实防范虚假承保 等风险的发生。

在一个实现方式中，步骤S102利用与所述多个承保地块分别对应 的保单业务清单对所述多个承保地块分别对应的地块相关信息进行完 整性和准确性校验，并依据通过检验的多个承保地块生成相应的承保 地块图层，包括以下至少一项：

基于预存储的与保单业务清单对应的数据库以及所述承保地块图 层，确定所述目标区域的区域投保信息，所述区域投保信息包括面积 汇集率、农户汇集率、保单汇集率、区域汇集率中至少一项，并依据 所述区域投保信息生成相应的承保地块图层，所述承保地块图层中多 个承保地块分别对应相应的行政区域；

基于空间分析算法，对所述承保地块图层进行分析，确定所述多 个承保地块分别对应的投保公司、相应的投保险种、投保面积与实 际面积的匹配信息中至少一项，以依据所述多个承保地块分别对应 的投保公司、相应的投保险种、投保面积与实际面积的匹配信息进 行分析。

步骤S103、基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所 述卫星影像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标区域的作 物空间分布信息，并基于所述作物分布信息生成所述目标区域对应 的作物品种遥感图层。

本申请实施例中，卫星影像用于表征目标区域的图像，一般是中 高分辨率的卫星影像，该卫星影像的空间分辨率一般为30米或优于30 米。应用卫星影像之前，一般需要对卫星影像进行预处理，如辐射定 标、大气校正、几何精校正、拼接、裁剪等，从而提高依据卫星影像 确定的与作物品种对应的遥感区域图层的准确性。

具体地，该步骤中基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像， 对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标区域的 作物分布信息，包括：

基于计算机自动方法、人工目视解译方法中至少一项，从所述中 高分辨率卫星影像中提取作物品种种植空间分布信息，并对提取到的 作物品种种植空间分布信息进行分析，得到所述作物品种遥感图层。

步骤S103、将承保地块图层和作物品种遥感图层进行叠加处理， 确定多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种。

本申请实施例通过叠加处理，能够确定不同投保地块内存在的至 少一种目标农作物(即遥感作物)，同时能够确定不同投保地块内存 在的至少一种目标农作物分别对应的面积(即遥感作物面积)。

本申请生实施例中，各个承保地块的面积需要至少覆盖5乘以5 个像元的矩阵，以依据各个承保地块对应的矩阵确定所述多个承保地 块分别对应的面积范围。

具体应用时，该步骤中将所述多个承保地块图层和所述作物品种 遥感图层进行叠加处理，确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物 品种，包括：

根据所述多个承保地块分别对应的面积范围，对所述作物品种遥 感图层进行统计，确定多个承保地块分别对应的至少一种作物品种及 其相应面积，并对作物品种进行编码，以依据编码确定所述多个承保 地块对应的目标作物。本申请实施例通过对作物品种进行编码，一般 后续能够进行可视化输出，使得用户能够依据作为品种的编码，快速 确定承保地块内种植的农作物。

具体应用时，该步骤中将所述多个承保地块图层和所述作物品种 遥感图层进行叠加处理，确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感 面积，包括以下至少一项：

统计所述作物品种遥感图层中栅格图层的像元数目，根据所述像 元数目以及像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积；

将所述作物品种遥感图层的栅格图层转换为矢量图层，统计所述 矢量图层中像元数目，并根据所述矢量图层中像元数目以及所述矢量 图层的像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积。

步骤S104、将承保地块图层和作物品种遥感图层进行叠加处理， 确定多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种。

步骤S105、基于与多个目标承保地块分别对应的保单业务清单， 并依据多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积，确定目标区域对 应的多个行政区域的承保率。

所述承保率为所述目标区域内对保单业务清单进行汇总的承保面 积与所述目标区域内遥感作物面积的比值；

具体应用时候，该步骤包括：

基于所述目标区域对应的县级行政区划边界矢量数据、乡镇级行 政区划边界矢量数据和村级行政区划边界矢量数据中至少一项，并依 据与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，确定所述多个 目标承保地块分别对应的投保面积；

计算所述多个目标承保地块分别对应的投保面积与所述多个承保 地块分别对应的实际面积的比例；

若所述比例大于100％，确定疑似存在虚构标的套取财政补贴的情 形；

若所述比例小于20％，则确定可能存在选择性承保，以使保险公司 重点核查相关区域的合规风险。

本申请实施例中，承保率用于表征目标区域内保单汇总的承保面 积与相应区域的遥感作物面积的比值。

进一步地，要求使用所述区域的县级、乡镇级和村级的行政区划 边界矢量数据，并且行政区划边界矢量数据要准确。

本申请实施例通过对承保率的确定，为预测结果提供判断基础。 例如，若承保率过高，如超过100％，预测结果可能为疑似存在虚构标 的套取财政补贴的情形；若承保率低于20％，预测结果可能为存在选择 性承保，保险公司可重点核查相关区域的合规风险。本申请实施例中， 预设的承保率设置为100％或20％，具体应用时，可以根据不同的遥感 数据在不同区域进行经验调整。

步骤S106、基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清 单以及所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品 种，确定所述多个目标承保地块的异常信息，以使所述异常信息作为 对所述多个目标承保地块进行全核全验的数据。

所述全核全验包括作为种类真实性鉴别和作为数量真实性鉴别，

具体应用时，该步骤包括：

确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种与实际作物是否 一致；

若一致，则确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感面积与投 保作物面积的误差，并确定所述误差与投保作物面积的比例；

若任一承保地块对应的作物遥感面积与投保作物面积的误差与相 应与投保作物面积的比例大于30％，则确定该承保地块为不合理风险 点，以使保险机构进行重点核查。

通过预定比例值的设置，确定该承保地块为不合理风险点，以使 保险机构进行重点核查，解决现有技术中存在的虚报情形。

本申请实施例通过将遥感作物面积和遥感作物品种，分别与相应 的承保地块的作物面积和作物品种的比较，既能确定真实投保区域的 面积，又能确定投保的农作物，起到了防止恶意投保事件的发生。

本申请实施例，获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地 块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单； 利用与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单对所述多个承保地 块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性校验，并依据通过检 验的多个目标承保地块生成相应的承保地块图层；基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处 理结果得到所述目标区域的作物空间分布信息，并基于所述作物分布 信息生成所述目标区域对应的作物品种遥感图层；将所述承保地块图 层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确定所述多个目标承保地 块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种；这种通过遥感图像与实 际投保区域的图像进行叠加的方式，能够快速确定投保区域面积以及 投保区域内农作物，为确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保 以及多个目标承保地块的异常信息，以使所述异常信息作为对所述多 个目标承保地块进行全核全验的数据提供的数据基础，起到了防止投 保人恶意投保的发生几率；同时，确保承保地块数据的真实准确性， 切实防范虚假承保等风险的发生，提高了农业投保的效率。

实施例二

为了进一步地说明本申请提供的方法，下面以对以内蒙古乌兰浩 特市为例进行说明，假设利用遥感数据和承保地块对该市近30万亩投 保的水稻和玉米进行处理，具体包括如下过程。

首先，汇集目标区域的农作物承保地块信息，并关联保单业务清 单。这里的目标区域是指乌兰浩特市9248个承保地块(包含19820个 小地块)，其覆盖了5个乡镇，涉及上报保单数量83件。其中，承保 地块包括地块代码、投保作物品种、投保人等承保信息，投保信息表 包括地块代码、投保面积、投保作物品种、投保人、投保人证件号码 等承保信息。其中，通过地块代码关联承保地块与投保信息表，通过 农户姓名、投保作物品种和投保人证件号码的组合方式关联保单业务 清单。

其次，利用保单业务清单对所汇集的承保地块数据质量进行完整 性和准确性校验，形成承保地块图层，形成承保地块图层；

乌兰浩特市9248个地块标注的承保面积为303900.97亩，83个保 单汇总的承保面积为461542.19亩，地块数据标注的承保面积占其保 单总承保面积的59.71％，说明保险公司采集了大部部分保单的承保地 块数据。

利用保单业务清单对所汇集的承保地块数据质量完整性校验，结 果显示乌兰浩特市未上传分户清单数据，因而面积汇集率、农户汇集 率、保单汇集率和区域汇集率均为0，说明乌兰浩特市还需要再次上传 分户业务清单。

利用保单业务清单对所汇集的9248个承保地块数据质量准确性校 验，通过空间分析承保地块图层，得到承保地块公司内、公司间和不 同险种重叠、面积的总分不一致，面积差距过大的承保地块均为0，说 明乌兰浩特市承保地块数据质量质量高，没有重叠情况，且面积采集 准确。

统计所有的地块几何面积为257082.50亩，小于标注的承保总面 积303900.97亩，相差46818.47亩，说明乌兰浩特承保总面积大于提 交的地块几何面积，承保总面积出现异常，面积异常比例为18.21％。

地块面积差异分析：地块面积差异指地块的几何面积与地块上标 注的承保面积的差异率；在9248个地块中，差异率在±20％以内的地 块数量为5845个，占比63.20％；地块面积差异率大于20％的地块数量 为3409个地块，占比36.86％；说明保险公司提交的地块异常面积比例 较大，超过1/3。

同时，我们对19820个小地块进行统计，小于20亩的地块16708 个，占84.30％，说明乌兰浩特地块破碎。

通过数据质量完整性校验和准确性校验后的承保地块，生成乌兰 浩特市的承保地块图层。

再次，获取模板区域的中高分辨率卫星影像，进行遥感预处理并 提取作物分布，形成作物品种遥感图层；

获得乌兰浩特市5月、6月和7月下旬的3期10米分辨率卫星遥 感影像，数据经过去云、中值滤波、拼接和裁剪预处理。通过监督分 类的方法，提取玉米和水稻二种农作物，并进行精度验证，形成水稻 和玉米作物品种遥感图层。该区域遥感识别的面积为水稻24.66万亩、 玉米62.79万亩。

再次，叠加承保地块图层和作物品种遥感图层，得到承保地块内 的作物遥感面积及遥感作物品种；

通过空间统计承保地块图层和作物品种遥感图层，得到乌兰浩特 市每个承保地块内的作物品种和作物面积，并对作物品种进行编码。

最后，根据承保地块关联的保单业务清单，与得到承保地块内的 作物遥感面积，开展目标区域承保率校验，得到县级、乡镇级和村级 的承保率；

根据承保地块关联的保单业务清单，与到承保地块内的作物遥感 面积，开展乌兰浩特市承保率校验，得到该农场的承保率。乌兰浩特 市的水稻承保率为77.00％,玉米承保率为47.28％，大豆承保率为 34.77％，承保率未超过100％，或低于20％，说明乌兰浩特市虚构标的 和选择性承保的可能性小。

最后，根据承保地块关联的保单业务清单，得到承保地块内的作 物遥感面积和遥感品种，开展目标区域地块级别标的全核全验，得到 承保地块风险点，即确定风险值；

根据承保地块关联的保单业务清单，与作物遥感面积和遥感品种， 开展乌兰浩特市地块级别标的全核全验，得到异常承保风险点。

本实施例中校验前提是：地块面积差异率在20％内的地块，且小地 块的几何面积大于20亩，共筛选了2828个小地块进行遥感校验(占 全部19820个小地块的14.27％)，生成承保地块风险点分布图、统计 表和对应清单。在标的种类真实性方面，标的种类不一致为4299.6亩， 数量占比4.82％，面积占比2.32％；在标的数量真实性方面，标的面积 不一致为70132.8亩，数量占比52.12％，面积占比55.24％。

本实施例充分利用遥感全覆盖提取农作物品种的优势和以承保地 块数据为核心的标的唯一性管理优点，实现乌兰浩特市种植业保险标 的地块级的全核全验，实现了对于种植业保险核保验标和开展地块级 别的承保数据真实性检验。

实施例三

图2示意性示出了本申请一个实施例的植业保险标的地块级全核 全验装置的结构示意图，该装置具体包括：数据获取模块301、第一图 层生成模块302、第二图层生成模块303、图层处理模块304、承保率 确定模块305以及全核校验模块306，其中：

数据获取模块301，用于获取针对目标区域的多个承保地块分别对 应的地块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务 清单；

第一图层生成模块302，用于利用与所述多个承保地块分别对应的 保单业务清单对所述多个承保地块分别对应的地块相关信息进行完整 性和准确性校验，并依据通过检验的多个目标承保地块生成相应的承 保地块图层；

第二图层生成模块303，用于基于获取到的针对所述目标区域的卫 星影像，对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目 标区域的作物空间分布信息，并基于所述作物分布信息生成所述目标 区域对应的作物品种遥感图层；

图层处理模块304，用于将所述承保地块图层和所述作物品种遥感 图层进行叠加处理，确定所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感 面积和遥感作物品种；

承保率确定模块305，用于基于与所述多个目标承保地块分别对应 的保单业务清单，并依据所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感 面积，确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保率；

全核校验模块306，用于基于与所述多个目标承保地块分别对应的 保单业务清单以及所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和 遥感作物品种，确定所述多个目标承保地块的异常信息，以使所述异 常信息作为对所述多个目标承保地块进行全核全验的数据。

本申请实施例，获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地 块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单； 利用与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单对所述多个承保地 块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性校验，并依据通过检 验的多个目标承保地块生成相应的承保地块图层；基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处 理结果得到所述目标区域的作物空间分布信息，并基于所述作物分布 信息生成所述目标区域对应的作物品种遥感图层；将所述承保地块图 层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确定所述多个目标承保地 块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种；这种通过遥感图像与实 际投保区域的图像进行叠加的方式，能够快速确定投保区域面积以及 投保区域内农作物，为确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保 以及多个目标承保地块的异常信息，以使所述异常信息作为对所述多 个目标承保地块进行全核全验的数据提供的数据基础，起到了防止投 保人恶意投保的发生几率；同时，确保承保地块数据的真实准确性， 切实防范虚假承保等风险的发生，提高了农业投保的效率。

进一步地，所述地块相关信息包括以下至少一项：

各个承保地块分别对应的空间图形、标注的农作物、农户个人信 息、投保人信息、投保地址、投保面积、保单号；

所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息 之前，所述数据获取模块还包括以下至少一项：

若所述多个承保地块对应的投保类型为单户投保，则获取所述目 标区域内所有承保地块分别对应的地块相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承 保地块的投保面积大于预设标准面积阈值，则确定所述目标区域内的 多个分户，并获取多个分户分别对应的至少一个承保地块对应的地块 相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承 保地块的投保面积不大于预设标准面积阈值，则将所述目标区域内多 个分户投保分别对应的多个承保地块作为合并承保地块，并获取所述 合并承保地块对应的地块相关信息，并标注农户户数；

所述数据获取模块用于：

基于所述多个承保地块分别对应的所述农户个人信息、投保人信 息、投保地址、投保面积、保单号中至少一项，确定与所述多个承保 地块分别对应的保单业务清单。

进一步地，所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地 块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单之 前，所述数据获取模块还用于：

确定所述多个承保地块分别对应的实际面积与相应标注的投保面 积的差值；

若任一承保地块对应的实际面积与相应标注的投保面积的差值在 (-10％,10％)内，则确定该任一承保地块符合投保要求，以获取符合投 保要求的承保地块的地块相关信息。

进一步地，所述第一图层生成模块包括以下至少一项：

基于预存储的与保单业务清单对应的数据库以及所述承保地块图 层，确定所述目标区域的区域投保信息，所述区域投保信息包括面积 汇集率、农户汇集率、保单汇集率、区域汇集率中至少一项，并依据 所述区域投保信息生成相应的承保地块图层，所述承保地块图层中多 个承保地块分别对应相应的行政区域；

基于空间分析算法，对所述承保地块图层进行分析，确定所述多 个承保地块分别对应的投保公司、相应的投保险种、投保面积与实际 面积的匹配信息中至少一项，以依据所述多个承保地块分别对应的投 保公司、相应的投保险种、投保面积与实际面积的匹配信息进行分析。

进一步地，所述卫星影像为中高分辨率卫星影像，中高分辨率对 应的卫星影像的空间分辨率为30米或优于30米；

所述预处理，包括以下至少一项：

辐射定标、大气校正、几何精校正、拼接、裁剪；

所述第二图层生成模块用于：

基于计算机自动方法、人工目视解译方法中至少一项，从所述中 高分辨率卫星影像中提取作物品种种植空间分布信息，以得到所述作 物品种遥感图层。

进一步地，所述将所述多个承保地块图层和所述作物品种遥感图 层进行叠加处理，确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种， 包括：

根据所述多个承保地块分别对应的面积范围，对所述作物品种遥 感图层进行统计，确定多个承保地块分别对应的至少一种作物品种及 其相应面积，并对作物品种进行编码，以依据编码确定所述多个承保 地块对应的目标作物；

所述第二图层生成模块包括以下至少一项：

统计所述作物品种遥感图层中栅格图层的像元数目，根据所述像 元数目以及像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积；

将所述作物品种遥感图层的栅格图层转换为矢量图层，统计所述 矢量图层中像元数目，并根据所述矢量图层中像元数目以及所述矢量 图层的像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积。

进一步地，各个承保地块的面积需要至少覆盖5乘以5个像元的 矩阵，以依据各个承保地块对应的矩阵确定所述多个承保地块分别对 应的面积范围。

进一步地，所述承保率为所述目标区域内对保单业务清单进行汇 总的承保面积与所述目标区域内遥感作物面积的比值；

所述承保率确定模块用于：

基于所述目标区域对应的县级行政区划边界矢量数据、乡镇级行 政区划边界矢量数据和村级行政区划边界矢量数据中至少一项，并依 据与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，确定所述多个 目标承保地块分别对应的投保面积；

计算所述多个目标承保地块分别对应的投保面积与所述多个承保 地块分别对应的实际面积的比例；

若所述比例大于100％，确定疑似存在虚构标的套取财政补贴的情 形；

若所述比例小于20％，则确定可能存在选择性承保，以使保险公司 重点核查相关区域的合规风险。

进一步地，所述全核全验包括作为种类真实性鉴别和作为数量真 实性鉴别，

所述全核校验模块用于：

确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种与实际作物是否 一致；

若一致，则确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感面积与投 保作物面积的误差，并确定所述误差与投保作物面积的比例；

若任一承保地块对应的作物遥感面积与投保作物面积的误差与相 应与投保作物面积的比例大于30％，则确定该承保地块为不合理风险 点，以使保险机构进行重点核查。

本实施例的植业保险标的地块级全核全验装置可执行本申请实 施例一提供的植业保险标的地块级全核全验方法，其实现原理相类 似，此处不再赘述

本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实 施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的 组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在 下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意 的组合方式来使用。

以上实施方式仅用于说明本申请，而并非对本申请的限制，有关 技术领域的普通技术人员，在不脱离本申请的精神和范围的情况下， 还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本申请 的范畴，本申请的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种种植业保险标的地块级全核全验方法，其特征在于，包括：

获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单；

利用与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单对所述多个承保地块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性校验，并依据通过检验的多个目标承保地块生成相应的承保地块图层；

基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标区域的作物空间分布信息，并基于所述作物分布信息生成所述目标区域对应的作物品种遥感图层；

将所述承保地块图层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确定所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种；

基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，并依据所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积，确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保率；

基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单以及所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种，确定所述多个目标承保地块的异常信息，以使所述异常信息作为对所述多个目标承保地块进行全核全验的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述地块相关信息包括以下至少一项：

各个承保地块分别对应的空间图形、标注的农作物、农户个人信息、投保人信息、投保地址、投保面积、保单号；

所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息之前，所述方法还包括以下至少一项：

若所述多个承保地块对应的投保类型为单户投保，则获取所述目标区域内所有承保地块分别对应的地块相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承保地块的投保面积大于预设标准面积阈值，则确定所述目标区域内的多个分户，并获取多个分户分别对应的至少一个承保地块对应的地块相关信息；

若所述多个承保地块对应的投保类型为分户投保，且所述多个承保地块的投保面积不大于预设标准面积阈值，则将所述目标区域内多个分户投保分别对应的多个承保地块作为合并承保地块，并获取所述合并承保地块对应的地块相关信息，并标注农户户数；

所述确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单，包括：

基于所述多个承保地块分别对应的所述农户个人信息、投保人信息、投保地址、投保面积、保单号中至少一项，确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单之前，所述方法还包括：

确定所述多个承保地块分别对应的实际面积与相应标注的投保面积的差值；

若任一承保地块对应的实际面积与相应标注的投保面积的差值在(-10％,10％)内，则确定该任一承保地块符合投保要求，以获取符合投保要求的承保地块的地块相关信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单对所述多个承保地块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性校验，并依据通过检验的多个承保地块生成相应的承保地块图层，包括以下至少一项：

基于预存储的与保单业务清单对应的数据库以及所述承保地块图层，确定所述目标区域的区域投保信息，所述区域投保信息包括面积汇集率、农户汇集率、保单汇集率、区域汇集率中至少一项，并依据所述区域投保信息生成相应的承保地块图层，所述承保地块图层中多个承保地块分别对应相应的行政区域；

基于空间分析算法，对所述承保地块图层进行分析，确定所述多个承保地块分别对应的投保公司、相应的投保险种、投保面积与实际面积的匹配信息中至少一项，以依据所述多个承保地块分别对应的投保公司、相应的投保险种、投保面积与实际面积的匹配信息进行分析。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卫星影像为中高分辨率卫星影像，中高分辨率对应的卫星影像的空间分辨率至少30米；

所述预处理，包括以下至少一项：

辐射定标、大气校正、几何精校正、拼接、裁剪；

所述基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标区域的作物分布信息，包括：

基于计算机自动方法、人工目视解译方法中至少一项，从所述中高分辨率卫星影像中提取作物品种种植空间分布信息，并对提取到的作物品种种植空间分布信息进行分析，得到所述作物品种遥感图层。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述将所述多个承保地块图层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种，包括：

根据所述多个承保地块分别对应的面积范围，对所述作物品种遥感图层进行统计，确定多个承保地块分别对应的至少一种作物品种及其相应面积，并对作物品种进行编码，以依据编码确定所述多个承保地块对应的目标作物；

所述将所述多个承保地块图层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感面积，包括以下至少一项：

统计所述作物品种遥感图层中栅格图层的像元数目，根据所述像元数目以及像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积；

将所述作物品种遥感图层的栅格图层转换为矢量图层，统计所述矢量图层中像元数目，并根据所述矢量图层中像元数目以及所述矢量图层的像元空间分辨率的乘积，确定相应的面积。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，各个承保地块的面积需要至少覆盖5乘以5个像元的矩阵，以依据各个承保地块对应的矩阵确定所述多个承保地块分别对应的面积范围。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述承保率为所述目标区域内对保单业务清单进行汇总的承保面积与所述目标区域内遥感作物面积的比值；

所述基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，并依据所述目标多个承保地块分别对应的作物遥感面积，确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保率，包括：

基于所述目标区域对应的县级行政区划边界矢量数据、乡镇级行政区划边界矢量数据和村级行政区划边界矢量数据中至少一项，并依据与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，确定所述多个目标承保地块分别对应的投保面积；

计算所述多个目标承保地块分别对应的投保面积与所述多个承保地块分别对应的实际面积的比例；

若所述比例大于100％，确定疑似存在虚构标的套取财政补贴的情形；

若所述比例小于20％，则确定可能存在选择性承保，以使保险公司重点核查相关区域的合规风险。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全核全验包括作为种类真实性鉴别和作为数量真实性鉴别，

所述基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单以及所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种，确定所述多个目标承保地块的异常信息，包括：

确定所述多个承保地块分别对应的遥感作物品种与实际作物是否一致；

若一致，则确定所述多个承保地块分别对应的作物遥感面积与投保作物面积的误差，并确定所述误差与投保作物面积的比例；

若任一承保地块对应的作物遥感面积与投保作物面积的误差与相应与投保作物面积的比例大于30％，则确定该承保地块为不合理风险点，以使保险机构进行重点核查。

10.一种种植业保险标的地块级全核全验装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取针对目标区域的多个承保地块分别对应的地块相关信息，并确定与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单；

第一图层生成模块，用于利用与所述多个承保地块分别对应的保单业务清单对所述多个承保地块分别对应的地块相关信息进行完整性和准确性校验，并依据通过检验的多个目标承保地块生成相应的承保地块图层；

第二图层生成模块，用于基于获取到的针对所述目标区域的卫星影像，对所述卫星影像进行遥感预处理，依据处理结果得到所述目标区域的作物空间分布信息，并基于所述作物分布信息生成所述目标区域对应的作物品种遥感图层；

图层处理模块，用于将所述承保地块图层和所述作物品种遥感图层进行叠加处理，确定所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种；

承保率确定模块，用于基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单，并依据所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积，确定所述目标区域对应的多个行政区域的承保率；

全核校验模块，用于基于与所述多个目标承保地块分别对应的保单业务清单以及所述多个目标承保地块分别对应的作物遥感面积和遥感作物品种，确定所述多个目标承保地块的异常信息，以使所述异常信息作为对所述多个目标承保地块进行全核全验的数据。

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