【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息分析，尤其涉及一種種植業保險理賠數據分析方法及系統。
技術介紹
1、隨著全球氣候的變化和農業生產模式的轉型，種植業面臨著越來越多的自然風險和市場風險。為了保障農民的利益，推動農業可持續發展，種植業保險逐漸成為現代農業風險管理體系的重要組成部分。然而，隨著農業保險市場的快速發展，種植業保險理賠數據量急劇增加，傳統的人工處理方式和簡單的數據分析工具已難以滿足當前市場的需求。
2、傳統的種植業保險理賠數據分析方法主要依賴于人工操作和簡單的統計工具，導致分析效率低下，且分析結果易受人為因素影響，準確性難以保證。同時，種植業保險理賠涉及的數據復雜多樣，包括種植面積、作物種類、生長周期、產量、損失情況等，這些因素之間的關聯關系復雜，傳統的分析手段難以有效挖掘其中的關聯規則和風險特征。
3、此外，由于種植業保險理賠數據往往涉及大量地理空間信息，如種植區域的地理位置、氣候條件、土壤類型等，這些因素對作物的生長和產量具有重要影響，也是理賠決策的重要依據。然而，傳統的數據分析方法往往忽略了這些地理空間信息的分析，導致分析結果不夠全面和準確。
4、為了解決上述問題，目前已有一些基于大數據和地理信息技術的種植業保險理賠數據分析方法被提出。然而，這些方法在實際應用中仍存在一些問題和挑戰，如數據獲取難度大、數據處理速度慢、分析結果難以直觀展示等。因此，如何提出一種高效、準確、直觀的種植業保險理賠數據分析方法與系統，已成為當前亟待解決的問題。
技術實現思路
2、一方面，為實現上述目的，本專利技術提供了一種種植業保險理賠數據分析方法，包括：
3、獲取種植農田災害遙感影像數據，對農田災害種類進行識別和分類，獲得農田災害種類分布圖；
4、根據所述農田災害種類分布圖，針對不同災害類型，構建災情評估指標體系，確定各指標的權重，并計算綜合災情指數，對農田災情進行量化評估，獲得農田災情量化評估結果；
5、獲取歷史災害數據和相應的理賠數據，通過特征組合和參數優化方法，構建理賠預測模型；
6、將所述農田災情量化評估結果和所述理賠預測模型相結合，針對新發生的農田災害，輸入災情參數，預測理賠金額，確定所述預測理賠金額超過預設閾值，則觸發理賠流程，其中，所述理賠流程通過智能化理賠平臺實現，所述智能化理賠平臺基于農田災害評估和理賠預測結果，結合農險業務規則和風控要求，進行搭建。
7、優選地，獲得所述農田災害種類分布圖，包括：
8、采用卷積神經網絡提取災害遙感影像數據的多尺度特征，構建深度學習模型，將提取的多尺度特征輸入到所述深度學習模型的全連接層和分類層中，通過softmax函數計算每個像素屬于不同災害種類的概率，獲得災害種類的概率分布圖；
9、根據所述災害種類的概率分布圖，設定閾值對農田災害進行識別和分類，得到農田災害種類分布圖。
10、優選地，對所述農田災情進行量化評估，獲得農田災情量化評估結果，包括：
11、根據所述農田災害種類分布圖，獲取不同災害類型的分布信息；
12、針對每種災害類型，確定相應的災情評估指標，構建多層次的評估指標體系，獲取各評估指標的數據，并將數據轉化為可用于分析的形式；
13、采用層次分析法，根據指標間的重要性程度，計算各指標的權重系數；
14、將指標數據與對應的權重系數進行加權求和，獲得各災害類型的綜合災情指數，根據所述綜合災情指數的大小，對不同災害類型的農田災情進行量化評估和等級劃分，獲得所述農田災情量化評估結果。
15、優選地，構建所述理賠預測模型，包括：
16、根據所述歷史災害數據，提取反映災情嚴重程度的關鍵指標，作為所述理賠預測模型的輸入特征；
17、對所述理賠數據進行預處理，提取實際理賠金額作為模型的目標輸出值；
18、采用特征組合方法，將所述輸入特征進行組合，獲得高維度復合特征，并通過網格搜索方法，對極限梯度提升樹模型的超參數進行調優；
19、訓練優化后的極限梯度提升樹模型，建立災情評估指標與理賠金額之間的非線性映射關系，獲得所述理賠預測模型。
20、優選地，對所述極限梯度提升樹模型的超參數進行調優，包括：
21、確定極限梯度提升樹模型的待優化超參數，形成超參數搜索空間；
22、根據超參數的取值范圍和步長，采用網格搜索方法生成所有可能的超參數組合，構建參數網格；
23、針對每一組超參數配置，訓練對應的極限梯度提升樹模型，并在驗證集上評估模型性能，通過交叉驗證的方式，獲取不同超參數配置下模型的平均性能指標；
24、根據所述性能指標進行排序，確定表現最優的超參數組合，作為極限梯度提升樹模型的最佳參數配置，使用最優超參數重新訓練極限梯度提升樹模型，獲得性能調優后的最終模型。
25、優選地，采用增量學習方法對所述理賠預測模型進行更新和迭代優化，具體包括：
26、s1、獲取持續收集的災害數據和理賠數據，對數據進行預處理，得到規范化的訓練數據集和測試數據集；
27、s2、根據預處理后的訓練數據集，采用增量學習算法對預測模型進行訓練，得到初始的理賠預測模型，并采用在線學習方法對理賠預測模型進行實時更新；
28、s3、使用測試數據集對更新后的理賠預測模型進行評估，通過計算準確率和召回率指標，判斷模型性能是否滿足預設要求；
29、s4、若模型性能未達標，則采用超參數優化和特征選擇方法對模型進行迭代優化，并重復s2-s3，直至模型性能穩定且滿足要求。
30、優選地，所述將所述農田災情量化評估結果和所述理賠預測模型相結合，針對新發生的農田災害，輸入災情參數，預測理賠金額，包括：
31、獲取農田災情的量化評估結果數據，作為所述理賠預測模型的輸入參數，結合災情參數，預測該農田災害的理賠金額；
32、若預測的理賠金額超過閾值，則自動觸發農田災害的理賠流程。
33、優選地，所述理賠流程包括：
34、獲取受災農戶的投保信息，包括投保作物類型、投保面積和保額等，并與災情數據進行關聯；
35、通過關聯后的數據，結合農險賠付規則，采用決策樹算法計算應賠付金額，生成理賠方案，并對理賠方案的合規性和風險性進行評估；
36、若通過評估，則進入賠付審核環節；若未通過，則退回修改理賠方案；
37、其中，在賠付審核環節，人工審核理賠方案并確認賠付金額；審核通過后，將賠付金額發放給農戶，完成理賠流程。
38、另一方面，為實現上述目的，本專利技術還提供了一種種植業保險理賠數據分析系統，包括：
39、農田災害識別模塊，用于提取災害圖像特征并分類；
40、災情評估模本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，獲得所述農田災害種類分布圖，包括：
3.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，對所述農田災情進行量化評估，獲得農田災情量化評估結果，包括：
4.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，構建所述理賠預測模型，包括：
5.根據權利要求4所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，對所述極限梯度提升樹模型的超參數進行調優，包括：
6.根據權利要求5所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，采用增量學習方法對所述理賠預測模型進行更新和迭代優化，具體包括：
7.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，所述將所述農田災情量化評估結果和所述理賠預測模型相結合，針對新發生的農田災害，輸入災情參數，預測理賠金額，包括：
8.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，所述理賠流程包括：
9.一種種植業保
...【技術特征摘要】
1.一種種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，獲得所述農田災害種類分布圖，包括：
3.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，對所述農田災情進行量化評估，獲得農田災情量化評估結果，包括：
4.根據權利要求1所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，構建所述理賠預測模型，包括：
5.根據權利要求4所述的種植業保險理賠數據分析方法，其特征在于，對所述極限梯度提升樹模型的超參數進行調優，包括：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：還紅華，柏宗春，周大朋，凌穎慧，劉建龍，謝政璇，
申請(專利權)人：江蘇省農業科學院，
類型：發明
國別省市：
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