农田分析的方法、装置、处理器及电子设备与流程

本申请涉及金融科技领域，具体而言，涉及一种农田分析的方法、装置、处理器及电子设备。

背景技术：

1、现有的干旱监测和灌溉技术大多基于农田中的传感器实现，需要设置多个传感器采样点，对于大片农田获取其土壤温度值、湿度值，从而对干旱区域进行浇灌。不仅耗费大量人力物力，无法对土壤的干旱情况做到精细监测和精细化浇灌，浇灌的效率低，资源浪费大，且无法确定农业贷款风险。

2、针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种农田分析的方法、装置、处理器及电子设备，以解决相关技术中使用的干旱监测和灌溉技术大多基于农田的传感器实现，存在灌溉效率低，资源浪费量大，且无法确定农业贷款风险的问题。

2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种农田分析的方法。该方法包括：获取待监测农田的卫星遥感数据，其中，卫星遥感数据是利用卫星遥感技术对待监测农田进行监测得到的遥感影像；依据卫星遥感数据确定待监测农田的温度植被干旱指数；依据温度植被干旱指数确定目标农田的灌溉量，其中，目标农田为待监测农田中温度植被干旱指数大于第一阈值的农田；依据灌溉量确定对目标农田进行农业贷款存在的贷款风险。

3、可选地，卫星遥感数据包括：待监测农田对应的地表温度数据、待监测农田的植被指数数据和待监测农田对应的高程数据，地表温度数据和植被指数数据为第一空间分辨率的影像数据，高程数据为第二空间分辨率的影像数据，其中，第一空间分辨率和第二空间分辨率不同。

4、可选地，获取待监测农田的卫星遥感数据之后，方法还包括：将第二空间分辨率的高程数据转换为第一空间分辨率的目标高程数据，以便于使用相同空间分辨率的影像数据对待监测农田的温度植被干旱指数进行计算。

5、可选地，将第二空间分辨率的高程数据转换为第一空间分辨率的目标高程数据，包括：获取目标高程数据中的目标图像坐标；依据第一空间分辨率和第二空间分辨率，确定缩放比例；依据目标图像坐标和缩放比例，确定目标图像坐标在高程数据中对应的原始图像坐标，其中，在原始图像坐标为小数时，按照预设规则将存在小数的原始图像坐标转换为整数的原始图像坐标；获取原始图像坐标中的像素值，并将原始图像坐标对应的像素值填充至目标图像坐标中，得到目标高程数据。

6、可选地，方法还包括：依据校正公式对地表温度数据进行校正，得到目标地表温度数据，其中，校正公式中包括校正系数和校正常量。

7、可选地，依据卫星遥感数据确定待监测农田的温度植被干旱指数，包括：依据湿边方程确定目标植被指数数据对应的最低地表温度数据，依据干边方程确定目标植被指数数据对应的最高地表温度数据，其中，湿边方程由第一拟合系数组和目标植被指数数据确定，干边方程由第二拟合系数组和目标植被指数数据确定；依据卫星遥感数据中任意像元的目标地表温度数据、最低地表温度数据和最高地表温度数据，确定待监测农田的温度植被干旱指数。

8、可选地，依据卫星遥感数据确定待监测农田的温度植被干旱指数之后，方法还包括：依据温度植被干旱指数确定待监测农田的干旱等级，包括：在温度植被干旱指数在第一范围内时，确定待监测农田对应的干旱等级为第一等级；在温度植被干旱指数在第二范围内时，确定待监测农田对应的干旱等级为第二等级；在温度植被干旱指数在第三范围内时，确定待监测农田对应的干旱等级为第三等级；在温度植被干旱指数在第四范围内时，确定待监测农田的干旱等级为第四等级。

9、可选地，第一等级表示待监测农田为正常干旱，第二等级至第四等级表示待监测农田为异常干旱，且干旱等级越高表示干旱程度越严重。

10、可选地，依据温度植被干旱指数确定目标农田的灌溉量，包括：获取目标农田对应的遥感影像中的干旱区域所占的第一像元个数，以及目标农田对应的遥感影像中的像元总数；依据第一像元个数和像元总数，确定干旱比例；依据干旱比例和目标农田的地理面积，确定目标农田中的干旱区域所占的面积；依据目标农田中的干旱区域所占的面积和目标农田对应的温度植被干旱指数，确定目标农田的灌溉量。

11、可选地，依据灌溉量确定对目标农田进行农业贷款存在的贷款风险，包括：标记灌溉量大于第二阈值的目标农田，得到风险农田集合；在风险农田集合中的第一农田对应的对象存在农业贷款记录的情况下，确定第一农田的贷款风险为第一风险，向对象发送风险提醒信息，其中，第一农田为风险农田集合中的任意一个农田；在第一农田对应的对象不存在农业贷款记录的情况下，确定第一农田的贷款风险为第二风险，并降低对第二风险的农田对应的对象的贷款额度。

12、可选地，获取待监测农田的卫星遥感数据之前，方法还包括：获取待监测农田对应的对象的农业贷款信息；将办理过农业贷款业务的对象的农田确定为待监测农田。

13、为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种农田分析的装置。该装置包括：获取模块，用于获取待监测农田的卫星遥感数据，其中，卫星遥感数据是利用卫星遥感技术对待监测农田进行监测得到的遥感影像；第一确定模块，用于依据卫星遥感数据确定待监测农田的温度植被干旱指数；第二确定模块，用于依据温度植被干旱指数确定目标农田的灌溉量，其中，目标农田为待监测农田中温度植被干旱指数大于第一阈值的农田；第三确定模块，用于依据灌溉量确定对目标农田进行农业贷款存在的贷款风险。

14、为了实现上述目的，根据本申请的又一方面，提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述农田分析的方法。

15、为了实现上述目的，根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述农田分析的方法。

16、通过本申请，采用以下步骤：获取待监测农田的卫星遥感数据，其中，卫星遥感数据是利用卫星遥感技术对待监测农田进行监测得到的遥感影像；依据卫星遥感数据确定待监测农田的温度植被干旱指数；依据温度植被干旱指数确定目标农田的灌溉量，其中，目标农田为待监测农田中温度植被干旱指数大于第一阈值的农田；依据灌溉量确定对目标农田进行农业贷款存在的贷款风险，解决了相关技术中使用的干旱监测和灌溉技术大多基于农田的传感器实现，存在灌溉效率低，资源浪费量大，且无法确定农业贷款风险的问题。进而达到了对待监测农田做到精细化管理的效果。

技术特征：

1.一种农田分析的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卫星遥感数据包括：所述待监测农田对应的地表温度数据、所述待监测农田的植被指数数据和所述待监测农田对应的高程数据，所述地表温度数据和所述植被指数数据为第一空间分辨率的影像数据，所述高程数据为第二空间分辨率的影像数据，其中，所述第一空间分辨率和所述第二空间分辨率不同。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待监测农田的卫星遥感数据之后，所述方法还包括：将所述第二空间分辨率的高程数据转换为所述第一空间分辨率的目标高程数据，以便于使用相同空间分辨率的影像数据对所述待监测农田的温度植被干旱指数进行计算。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第二空间分辨率的高程数据转换为所述第一空间分辨率的目标高程数据，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述卫星遥感数据确定所述待监测农田的温度植被干旱指数，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述卫星遥感数据确定所述待监测农田的温度植被干旱指数之后，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一等级表示所述待监测农田为正常干旱，所述第二等级至所述第四等级表示所述待监测农田为异常干旱，且所述干旱等级越高表示干旱程度越严重。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述温度植被干旱指数确定目标农田的灌溉量，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述灌溉量确定对所述目标农田进行农业贷款存在的贷款风险，包括：

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待监测农田的卫星遥感数据之前，所述方法还包括：

12.一种农田分析的装置，其特征在于，包括：

13.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至11中任意一项所述的农田分析的方法。

14.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至11中任意一项所述的农田分析的方法。

技术总结
本申请公开了一种农田分析的方法、装置、处理器及电子设备。涉及金融科技领域，该方法包括：获取待监测农田的卫星遥感数据，其中，卫星遥感数据是利用卫星遥感技术对待监测农田进行监测得到的遥感影像；依据卫星遥感数据确定待监测农田的温度植被干旱指数；依据温度植被干旱指数确定目标农田的灌溉量，其中，目标农田为待监测农田中温度植被干旱指数大于第一阈值的农田；依据灌溉量确定对目标农田进行农业贷款存在的贷款风险。通过本申请，解决了相关技术中使用的干旱监测和灌溉技术大多基于农田的传感器实现，存在灌溉效率低，资源浪费量大，且无法确定农业贷款风险的问题。

技术研发人员：肖扬,罗涛,施佳子,于海燕
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13