浅析遥感技术在保险领域的潜力与应用研究

摘 要：保险市场广阔多样，为遥感技术提供了许多机会，然而遥感在保险方面的实际应用很少。在系统检索现有文献的基础上，本文探讨了遥感技术对保险业的潜在和实际支持。表明经典理赔保险中遥感技术的研究主要围绕农作物损失和水火风险评估展开。主要有：（1）构建与被保险对象密切相关的指数；（2）指标可以较低的成本交付；（3）拓展了传统保险无法服务的新市场，最后希望加强保险业与遥感界合作。

关键词：保险；遥感；指数保险

保险公司需要根据过去的索赔评估风险确定保费。保险公司使用其他信息来源，如现场测量危害。然而对与灾害相关的变量进行精确的现场监测成本很高，传统方法已不适用于针对新人群的新产品。因此有人认为遥感有可能用于更具成本效益的风险评估，其基本思想是当其他来源的记录不足以捕捉到暴露情况时，卫星图像可以对危险的历史再现进行分析。例如，在没有干旱复发历史记录的地区，来自卫星的降雨量估计可能被用于构建历史干旱记录。然而，通过遥感档案数据挖掘来追溯保险风险并不简单，例如，遥感降雨记录有其固有的误差。此外，降雨估计需要转化为农业和经济损失。利用遥感系统重建冰雹破坏或植被生产异常的可靠记录也会带来类似的问题。

1 国内外遥感技术在保险行业的应用

实际上，洪水风险可能在相对较短距离内变化，垂直梯度可能会造成安全地区与风险暴露地区之间的差异，在承保中不考虑这种细微的规模变化可能会低估或高估风險，对保险公司和被保险客户或资产产生影响。因此，保险公司面临着提高地理空间模型垂直精度的挑战，他们正在使用这些模型来承保洪水风险。如英国使用机载激光测高数据，允许以更精细的分辨率作为洪水风险建模的输入。

地球观测图像为核实索赔人是否受到保险风险的影响和调查可疑索赔提供了可能性，源于遥感在探测干旱、火灾、冰雹、霜冻和病虫害对植被和作物的损害方面的公认潜力。如Peters等人评估了航空多光谱图像评估人工诱导冰雹对玉米和大豆损害的影响的适用性，以及Landsat TM图像评估冰雹对农田的真实影响的适用性［1］。他们认为30米宽带图像足以初步评估风暴后冰雹损害，5米分辨率图像足以确认冰雹损害，因此有信心遥感能够比传统的实地核查更快、更准确地评估冰雹损害。相比之下，较粗分辨率的MERIS（中分辨率成像光谱仪）数据并不能可靠地估计作物受损的面积，这一发现是基于冰雹风暴前后几天获得的图像以及对加拿大阿尔伯塔省农业金融服务合作组织的实地损害评估。

由于基于实地的评估成本很高，因此在作物损害评估中进一步使用遥感的空间似乎很大。然而，如果需要在危险发生后的几天内进行评估，那么携带成像能力受云影响的光学传感器（如陆地卫星）的重访时间相对较长（>20天）的卫星就不太适合。一些新的卫星任务的存在，大大减少了重访时间，同时绘制地球在非常高的空间分辨率（约1米）。例如，卫星每天可以覆盖地球上任何地区一次，更及时地为作物保险行业提供服务。同样，SarMap正在开发雷达图像的应用程序，这些图像不受云层覆盖的影响，其空间分辨率约为20米作为作物损害保险系统的输入。上述共同问题是，图像通常只能通过任务而不是定期获得，例如通过陆地卫星和其他10～30米分辨率传感器。因此，可能无法获得描述损害事件发生前情况的合适图像。在这方面，高分辨率光学和雷达图像的增加，如欧洲哨兵1号和2号任务，重访时间短，因为它们将持续监测地球表面，因此非常受欢迎。

除了在农作物保险方面的应用外，遥感还被探索用于森林火灾损失评估。为了保险目的，可以利用航空彩色红外遥感影像来圈定火灾影响的森林区域。从此，基于遥感的火灾强度和烧伤面积评估有了很大的发展，并出现了各种粗分辨率操作产品。

对地观测的另一个潜在应用是验证索赔人是否遵守了保险合同中规定的具体条件。例如，存在维护良好的防火带是大多数森林火灾保险单中包含的条件。遥感技术可能为保险公司提供一种可能性，可以在森林火灾爆发前验证防火口是否维护得很好，以及维护得如何。在这种特殊情况下，传感器的时间分辨率及其检测防火口状况的能力对于验证合规性至关重要。

2 指数保险应用

我国安徽省是最早开始探索指数保险的，于2009年进行了水稻气象指数保险试点，之后全国各地又陆续开展了畜牧业与森林指数保险试点。随着国家政策的进一步支持，如2014年国务院的相关建议中，明确提出“研究探索天气指数保险等新型服务”；2019年财政部等部门共同颁布促进农产品保障高质量健康发展的建议，明确提出将拓宽农产品保障的范围，进一步推行指数保险和区域产量保障等新产品。至此，农业指数保险逐渐在我国得到广泛应用，成为我国保险发展不可或缺的一部分。

指数保险，是指两方预先规定的、可以客观监测并可计量的与投保标的损失高度关联，而不经人为因素直接影响的投保指标来确定保险公司赔偿的一种产品。根据可选择的指标种类，指数保险主要包括以下三大类：

（1）区域生产指数保险。区域产量指数为根据在一定范围内（通常为县级尺度）的平均产量为基础触发的理赔指标。

（2）天气指数保险。天气指数保险通过降雨量、温度等气象观测指标及其衍生方法计算的综合气象指标决定触发和赔偿的数额。

（3）遥感指数保险。综合遥感指数保险则通过卫星以及机载传感器的检测信息，以反映某类地物特性的综合遥感指标为触发和赔偿对象标准。

天气指数保险避免了估算产量的成本，但需要获得历史天气记录和产量数据来校准模型，以设计保险方案。在20世纪90年代末，世界银行支持在发展中国家试点指数保险，从此指数保险在发展中国家得到了增加，最初的项目侧重于基于降雨的天气指数保险。

根据保险指数的特点，支撑指数保险的信息需要五个标准：

（1）信息应该是可信的和可独立验证的，即来自使用良好描述的数据收集和处理方法的公正的数据提供者。

（2）该指数应与被保险的内容密切相关，如牲畜或作物损失。该指数与保险资产损失之间的关系越弱，家庭在没有收到付款的情况下遭受损失的可能性就越高，这种情况使基于数据稀缺地区气象站观测的天气指数保险复杂化。

（3）指数所需的信息可以可靠地传递到未来，至少在保险合同有效期内，并且几乎是实时可用的，以便及时付款。

（4）指数的记录足够长，能够正确承保风险并准确定价保险产品。这可以被认为是基于遥感输入的指数保险的一个主要限制，即使粗分辨率NDVI时间序列已经存在了30多年。此外，综合各种传感器的观测数据，以提高时间序列之间的一致性。

（5）从保险公司的角度来看，收集信息的费用不应太昂贵。

3 指数保险实例

遥感为满足上述指数保险的一些要求提供了机会。如果对数据进行了适当的预处理，卫星上的传感器就能以各种空间分辨率提供关于各种植被和水文参数的经济、可靠和公正的信息。此外，业务卫星有可能提供持续的信息流，遥感界已开发出图像处理程序，以生成具有长期稳定特征的长期数据集。目前存在许多基于各种卫星输入源，遥感记录持续时间的不断延长将增加其作为自然过程可变性的历史记录的价值。基于此，遥感指数彻底进入指数保险。

4 探索此类指数在作物保险中的潜力

由于降雨具有很高的空间变异性，特别是在较短的时间尺度上，因此需要密集的站点网络来生成雨场的有效空间表示。当这样的网络不存在或不能可靠地传输数据时，卫星数据可以部分填补这一空白。这些数据包括热红外观测，主要来自地球同步卫星，以及极地轨道卫星的主动和被动微波观测。许多卫星降雨产品合并了来自各种遥感来源的降雨检索结果。由于降雨产品的质量因气候区域而异，因此可能需要使用地面降雨测量进行局部校准以改进估计。尽管如此，卫星降雨估算为内插站数据提供了一个很好的替代方案，而全球降水测量（GPM）任务等将进一步提高其精度。

5 财政支持

調查采用遥感技术对保险产品成本效益的影响。信息方法似乎具有特定的潜在价值，只是最近才在地球空间科学中进行了探索。在这种评估和比较中要考虑的费用包括获取和处理图像的费用，以及制定和校准将遥感图像与保险农业损失联系起来的指数的费用。当需要复杂的建模来建立与潜在损失的关系时，指数保险的设计可能是昂贵的，例如，基于归一化植被指数设计的空间模型开发的遥感框架，从而降低相关风险。［5］

我们的研究表明，保险领域的遥感应用依赖政府或捐助者的财政支持。例如，保险业采用指数保险得到了政府的支持，如果没有这种金融支持，农业保险的市场和采用可能会减少或消失。此外，农民对保险产品的需求可能较低，因为经济条件较好的农民能够自我投保，而部分普通的农民可能无法负担得起保险。出于这个原因，开发了将保险与信贷计划结合起来的新举措，农民在季节前获得信贷，回报取决于该季节的指数值。

6 目前的挑战

尽管遥感指数保险前景乐观，但由于技术因素限制了遥感的采用，我们预见到一些挑战。

（1）数据连续性。保险业需要稳定的数据流，这可能会限制基于遥感的指数保险的广泛发展。这是因为目前的低分辨率卫星图像系统不能保证持续的数据传输。例如2010年1月基于指数的牲畜保险将目光从AVERR卫星转移到中分辨率遥感卫星MODIS上。显然，这种灾害的经常性发生破坏了遥感为保险业服务的潜力，最好考虑制定机制，以确保提供更可靠的数据，以便保险业将遥感指数保险纳入主流。通过目前和已批准的任务，如哨兵2号和3号，目前可以确保以后的数据连续性。此外，还存在一些结合来自各种传感器的观测数据来创建长期一致时间序列的举措。

（2）数据质量。从卫星传感器获得的测量结果是有噪声的。光学遥感系统中的噪声主要来自未被探测到的云雾，由于观测条件在时空上具有异质性，因此效应也具有时空依赖性。因此，卫星观测往往缺乏统计稳定性，限制将数据转换为可用的概率信息。

（3）地球观测数据的空间分辨率。基于索赔的保险受益于非常高的空间分辨率，以适当地评估损害，而对于指数保险，空间分辨率的依赖性不太明显。例如，在干旱保险方面，受影响的地区很大，因此使用低分辨率数据就可以很容易地从空间绘制这种强烈影响的地图。如果气象影响是中尺度或更大尺度，更精细的空间分辨率不一定能带来额外的信息。然而，对低分辨率图像的依赖可能会忽略低分辨率像素内的空间变化，而使用更精细的空间分辨率图像可以捕捉到这些空间变化。例如，如果为农业提供基于指数的保险，则可以将分析限制在农田内的那些（精细分辨率）像素。然而，在被忽略的极端情况下（如灌溉作物），根据我们的经验，中尺度到大尺度气象异常通常可以通过一些（观测）尺度很好地反演。实际上，从我们的角度来看，数据质量（即数据预处理的质量）以及可用的数据对于保险来说似乎比空间细节更重要。

关于指数的构建，包括但不限于卫星得出的植被指数（如NDVI）和降雨量估计，例如采用NDVI的不同时间积分最适合预测农业产量。除了时间集成，还可以选择数据源的空间集成。此外，在一个空间单元内，还可以决定将空间整合限制在利益土地利用所覆盖的区域。因此，我们建议时空设计参数的选择和优化是一个重要的研究领域。

需要有关农业产量或牲畜损失的数据来校准潜在指数，并选择适当的指数。因此，许多发展中国家缺乏可靠的遥感作物统计数据和长期农业产量数据是在作物保险中采用遥感技术的一个关键制约因素。同样，牲畜损失数据的缺乏也给牲畜保险带来了问题。尽管在某些情况下，农业产量与季节性综合NDVI等指数的降低水平之间可能存在逻辑上的关系，但由于无法有效校准该指数，可能导致保险计划的表现不佳。特别是如果这将导致农民/牧民在损失高的季节得不到赔偿，这将对未来的保险普及产生巨大的负面影响。

结语

本文表明，基于遥感指数的保险有更大的潜力被保险行业吸收，允许在以前无法触及的地区和客户开展保险产品，能够开发新的市场。除此之外，这项技术也有可能取代传统的农业保险，因为它可以以较低的成本提供给被保险人和补贴。遥感可采用如雨量计或面积平均产量数据等现有指数保险提供信息，以促进在指数保险中采用遥感技术，包括创造或维持一个愿意补贴保险的有利环境。同时呼吁遥感界考虑与经济学家、农业气象学家和保险公司进行更密切的合作，以更有效地应对在保险领域成功应用遥感技术的挑战。

参考文献：

［1］庹国柱.美国加拿大农业保险政策和监管的经验借鉴［J］.保险职业学院学报，2014，28（01）：6466.

［2］袁祥州，程国强，黄琦.美国农业保险财政补贴机制及对我国的借鉴［J］.保险研究，2016（01）：7686.

［3］Glauber，William J.The US crop insurance program and WTO disciplines［J］.Agricultural Finance Review，2016，76（1）：614.

［4］Maisashvili A，Bryant H L，Jones J.Implications of Alternative Crop Insurance Subsidies［J］.Journal of Agricultural & Applied Economics，2020，52（2）：124.

［5］李耀琛.卫星遥感技术在气象农业保险定损中的应用［J］.内蒙古科技与经济，2019（23）：5152.

基金项目：杨凌职业技术学院自然科学研究基金项目（ZK2227）

作者简介：崔阳（1995— ），男，汉族，山西人，硕士，助教，研究方向：遥感生态环境。