2025年12月，中国农业保险行业迎来了一个里程碑式的时刻。国家金融监督管理总局办公厅正式下发关于印发《全国农业保险地块基础信息库建设试点工作方案》（金办便函〔2025〕1177号）

　　根据要求，各省份、各保险公司必须在2026年选取不少于2个乡镇开展“双精”试点，并通过省级监管机构的矢量抽检 。与此同时，中银保信发布了配套的《农业保险地块基础信息库数据规范（试行）》及《农业保险地块基础信息库数据汇交及质检方案（试行）》，为地块信息库的建设提供了标准化的规范指引 。

　　这不仅仅是一项技术任务，更是一场倒逼行业告别“粗放经营”、实现每一笔保费补贴精准落地的变革。

　　长期以来，农险领域存在着“承保难、理赔难、监管难”的“三难”困境 。谁在种地？地在哪里？种了什么？受灾多少？这些基础数据在过去往往是一笔“糊涂账”。j9跨境服务

　　作为深耕农业遥感领域的先行者，时维遥感凭借“空天地一体化”保险时空大数据服务平台，早已做好了迎接这场变革的准备。

　　在深入技术方案之前，需要清醒地认识到，传统的农险模式为何已难以为继。随着农险市场“量质齐升”，保费规模、承保农户数及地块面积均呈高速增长态势 ，但基础数据能力的滞后，让行业痛点日益凸显。

　　在传统模式下，农户身份信息、承包土地信息与保险保单信息往往是割裂的，未能实现有效联动 。

　　耕地数据碎片化严重：农村土地流转频繁，且登记信息往往滞后或不完整。现实中普遍存在“一户多块、一块多户”的复杂现象，地块权属、四至边界等核心数据难以统一归集。当公估人员下乡时，面对连片的田地，经常因为地块归属问题产生争议 。

　　纸质记录的弊端：许多基层工作仍依赖纸质记录留存公估资料、地块数据和损失证明。这不仅录入整理耗时，更致命的是存在信息遗漏、篡改的风险，导致后期复核难度极大，数据可追溯性几乎为零。

　　效率低、成本高：面对自然灾害，尤其是区域性大灾，传统依赖人工田间地头逐村逐户、逐块田地现场核实的模式，效率极其低下。人均单日可处理的地块数量有限，跨区域业务更是耗时漫长。随着业务规模扩大，一线公估人员的薪酬、差旅等成本占营收比例居高不下，成为制约机构发展的瓶颈 。

　　道德风险难防：由于缺乏客观数据支撑，投保户虚构灾害损失、夸大受损程度，甚至保险公司与投保户联合骗保的行为时有发生，传统公估手段难以有效甄别 。

　　损失量化难：缺乏标准化的地块种植品类、面积及灾害影响程度数据，损失程度全靠人工经验判断，结果主观性强，公信力受质疑，极易引发理赔纠纷。

　　监管要求升级：监管部门已明确要求公估数据全追溯、结果可核验，倒逼公估服务必须向标准化、精准化转型 。

　　建设地块基础信息库，就是要彻底打破这些壁垒，建立“权属-空间-属性”的唯一关联 ，让每一块承保土地都有迹可循。

　　时维遥感给出的答案，不是单一的技术修补，而是一场维度的升级。时维遥感以空天地多源遥感协同技术为核心，构建了“空天地”一体化保险时空大数据服务平台。

　　时维遥感接入了国家卫星数据专线（如资源系列、高分系列）以及国内外开源与商业卫星数据（Landsat、Sentinel、Planet、吉林一号等） 。

　　全天候监测：利用雷达与光学卫星组网，构建起全天候、全时段的全域监测网络。它不受云雨、昼夜限制，能大范围覆盖全国耕地，精准捕捉地块边界、种植品类及宏观灾害范围。

　　宏观数据支撑：卫星遥感从源头解决了传统模式下大范围作业效率低下的痛点，为跨区域的承保验标提供了坚实的数据基础 。

　　厘米级精度：无人机具备厘米级成像精度，单日能完成数千亩地块的细节采集 。

　　重点复核：它能对卫星监测发现的疑点进行复核验证，精准捕捉作物受损程度等微观信息，实现了“宏观覆盖”与“重点聚焦”的完美衔接 。

　　针对大棚内部、山地梯田等复杂场景，时维遥感通过外业核查APP与人工现场勘验实现精准补位 。

　　数字化采集：移动端APP替代了传统纸质记录，支持现场指界确认、权属人信息采集，数据实时上传，确保了“人、地、险”的精准关联 。

　　拥有了技术武器，具体如何落地？时维遥感提出了一套标准化的地块库建设与应用流程，概括为“盘、更、精”三步走策略以及全流程的数字化闭环 。

　　这是地块库建设的基石。时维遥感利用卫星遥感技术，对保险机构关注区域开展全范围数据摸排。

　　底数盘点：精准统计服务区内作物（如小麦、油菜、水稻）的种植品类和面积分布，完成承保标的物的数字化底数盘点，替代传统人工勘察 。

　　精准确权：时维遥感深入自然资源和农业部门，收集历史确权数据，综合亚米级遥感影像进行空间校正，建立“权属-空间-属性”的唯一关联 。

　　流转全流程可视化：时维遥感建立了流转跟踪机制，深入村委会收集流转合同和口头流转信息，录入发包方、承包方、流转用途、期限及价格等关键信息 。

　　数据关联更新：将流转信息与确权数据关联，实时更新流转状态，确保地块归属在保险期间内清晰可查、可追溯 。

　　AI地块分割：传统手绘边界耗时易错。时维遥感利用深度学习与边缘检测技术，结合大量标注数据训练CNN模型，能自动识别并强化地块边界，准实时 / 快速更新农田数据 。这不仅能细化农田管理单元，还能自动剔除田埂、沟渠等非承保面积，确保承保面积误差控制在极低水平。

　　深度学习作物提取：利用CNN网络自动学习作物纹理、颜色和形状特征，实现高精度的作物识别和面积提取 。j9跨境服务无论是水稻、玉米还是油菜，系统都能自动生成作物分布专题图，为按图承保提供依据 。

　　快速验标：业务人员利用获得的地块种植面积和归属信息，在外业核查APP上创建验标任务。APP指引人员前往实地，与保单数据比对。支持现场录音、录像及拍照，所有数据实时上传Web端，杜绝虚假承保 。

　　承保作战地图：系统生成可视化的“农险承保作战地图”，帮助保险公司对比历史数据与当前监测面积，定位新增业务范围，科学规划业务布局，实现业务的“智能扩面” 。

　　动态监测：构建“遥感数据管理-分析-监测-应用”一体化模块，贯穿作物从播种到收获的物候期 。

　　风险预警：融合气象数据与长势监测数据，运用AI模型评估种植风险。例如，在水稻生长关键期，系统能预测稻瘟病、稻飞虱等病虫害风险，提前预警，协助开展防灾减损，实现从“赔付”到“防灾”的转变。

　　灾害分级评估：灾害发生后，系统快速调取灾前、灾后遥感影像进行对比分析。通过构建受灾等级回归模型，精准区分正常、轻度、中度、重度受灾区域 。

　　客观公正：最终输出受灾空间分布图和统计报表。这种基于数据的定损方式，不仅速度快（如北方某工程扬尘污染项目中，利用多期3米卫星影像精准评估扬尘污染受灾程度 ），而且有据可依，大幅减少了定损理赔中的纠纷，提升了农户满意度。

　　技术方案的优劣，最终要看实战效果。在湖南某地中稻农业保险全流程服务案例中，时维遥感交出了一份满分答卷：

　　项目背景：该区域地形复杂（丘陵为主），种植分散，传统人工核保面积误差超过20%，且理赔查勘慢 。

　　解决方案：落地“卫星+无人机+实调”全流程服务。利用卫星影像关联承保数据，智能分割地块，误差控制在2%以内；通过无人机抽验核保 。灾后利用前后影像对比构建模型算损，36小时内即出具《灾损报告》 。

　　国家推动农业保险地块基础信息库建设，其本质是推动农业保险回归保障本源，让每一分财政补贴都用在刀刃上，让每一位真正受灾的农户都能得到公平、快速的赔偿。

　　时维遥感深知，这不仅是技术的较量，更是责任的担当。时维遥感提供的不仅是一套数字化解决方案，更是一条通往农业保险高质量发展的实务路径。

　　通过“空天地”一体化的技术架构，时维遥感正在将模糊的农田变得清晰，将滞后的数据变得鲜活，将复杂的理赔变得透明。在未来的3-5年内，时维遥感致力于实现所有数据可追溯 ，为政府监管、保险运营和农户保障构建一个坚实的“数字底座”。

　　理赔更爽快。有了精准坐标，受灾后通过高分遥感对比灾前灾后影像，受灾面积一目了然，无需扯皮，理赔款到账更快 。

　　风控更严密。系统自动拦截重叠投保、非耕地投保，大幅降低虚假理赔风险，降本增效 。

　　家底更清晰。这不仅是保险数据，更是宝贵的农业数字资产，为粮食安全决策、耕地保护提供最真实的数据支撑。

　　在这场农业保险的数字化变革中，时维遥感愿做那个坚定的执灯者，用科技的光芒，守护每一寸土地的安宁与丰收。返回搜狐，查看更多